Keras 快速入门教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它可以让您轻松构建和训练神经网络。本教程将带您快速入门 Keras。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令进行安装：

pip install keras

如果您需要使用 TensorFlow 作为后端，还需要安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

创建第一个模型

以下是一个简单的 Keras 模型示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

训练模型

接下来，您可以使用以下代码来训练模型：

from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils

# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 归一化输入数据
X_train = X_train.astype('float32') / 255
X_test = X_test.astype('float32') / 255

# 将标签转换为独热编码
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=200)

评估模型

最后，您可以使用以下代码来评估模型：

score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 的信息，可以访问我们的 Keras 教程页面。