Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以用户友好的方式快速构建和实验深度学习模型。它被设计为模块化和可扩展的，能够运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端上。
Keras 的特点
- 用户友好：Keras 提供了一个简洁的 API，易于使用和理解。
- 模块化：Keras 的组件可以轻松组合和定制。
- 可扩展性：Keras 可以与 TensorFlow、CNTK 或 Theano 等流行的深度学习库无缝集成。
快速开始
以下是一个简单的 Keras 模型示例，用于图像分类：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
学习资源
想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问我们的 Keras 教程。