TensorFlow Keras 是一个高级神经网络 API，它被设计为易于使用和扩展。Keras 可以运行在 TensorFlow 后端，同时也支持 Theano 和 CNTK 后端。以下是关于 TensorFlow Keras 的一些基本信息。

Keras 特点

  • 用户友好：Keras 提供了一个简单而一致的 API，使构建神经网络变得容易。
  • 模块化：Keras 允许用户构建和组合神经网络层，以创建复杂的模型。
  • 可扩展性：Keras 可以轻松扩展以适应更复杂的任务和需求。

快速入门

要开始使用 Keras，您可以访问 Keras 官方文档 以获取详细的安装和教程信息。

示例模型

以下是一个简单的神经网络模型示例：

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'])

资源

TensorFlow Logo

希望这些信息能帮助您更好地了解 TensorFlow Keras。如果您有任何疑问或需要进一步的帮助，请访问我们的 社区论坛。