Keras 快速入门教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它构建在 TensorFlow 的之上，提供了一种更加简洁、模块化的方式来构建和训练神经网络。以下是 Keras 的快速入门教程。

1. 安装 Keras

首先，你需要安装 Keras。你可以通过以下命令来安装：

pip install keras

如果你需要使用 TensorFlow 作为后端，你还需要安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

2. 创建第一个模型

一个简单的神经网络模型如下所示：

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'))

这个模型包含两个隐藏层，每个隐藏层有 8 个神经元和 ReLU 激活函数。输出层有 1 个神经元和 Sigmoid 激活函数。

3. 编译和训练模型

在创建模型后，你需要编译和训练它：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

这里，X_train 和 y_train 是你的训练数据。

4. 评估模型

训练完成后，你可以使用以下代码来评估模型：

_, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Accuracy: %.2f' % (accuracy*100))

5. 使用模型进行预测

最后，你可以使用以下代码来使用模型进行预测：

predictions = model.predict(X_test)

扩展阅读

如果你想要深入了解 Keras，以下链接可以帮助你：

• Keras 官方文档
• Keras API 参考

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希望这个教程能帮助你快速入门 Keras！