Keras 是一个高级神经网络 API，运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 之上。它提供了构建和训练神经网络所需的所有工具。

快速开始

以下是一些 Keras 的基本概念和用法：

  • 模型：Keras 支持两种类型的模型：序贯模型和函数式模型。
  • 层：神经网络由层组成，Keras 提供了各种层，包括卷积层、循环层、密集层等。
  • 优化器：优化器用于训练模型，例如 SGD、RMSprop、Adam 等。
  • 损失函数：损失函数用于衡量模型预测与真实值之间的差异。

安装

pip install keras

或者，如果你使用的是 Anaconda：

conda install keras

示例

这是一个简单的 Keras 序列模型示例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

更多信息

想要了解更多关于 Keras 的信息，请访问我们的官方文档。

中心教程是学习 Keras 的好起点。

图片

下面是一些 Keras 模型的示例图片：

Keras 模型示例

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