Keras 训练教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以用户友好的方式工作，同时又是基于 TensorFlow 的。本教程将为您介绍如何使用 Keras 进行模型训练。

基础概念

在开始训练模型之前，您需要了解以下基础概念：

• 模型：模型是机器学习算法的核心，它通过学习数据来预测或分类新的数据点。
• 神经网络：神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型，它由相互连接的神经元组成。
• 训练：训练是模型学习数据的过程，通过调整模型参数来提高其预测或分类的准确性。

安装 Keras

首先，您需要安装 Keras。您可以通过以下命令进行安装：

pip install keras

创建模型

创建一个简单的模型，可以使用以下代码：

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'))

训练模型

接下来，您需要准备数据并训练模型：

from keras.optimizers import Adam

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

# 假设 X_train 和 y_train 是您的训练数据
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

评估模型

训练完成后，您可以使用以下代码来评估模型的性能：

loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 的信息，可以阅读以下文章：

• Keras 官方文档
• Keras 教程

希望这个教程对您有所帮助！🙂