Keras 是一个高级神经网络 API，它可以让用户轻松地实现各种深度学习模型。本教程将为您介绍如何使用 Keras 构建和训练模型。

快速开始

以下是一个简单的 Keras 模型示例，用于分类任务：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_dim=784, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

数据准备

在使用 Keras 之前，您需要准备一些数据。以下是一个简单的数据准备步骤：

  1. 加载数据集：可以使用 Keras 提供的内置数据集，如 MNIST、Fashion MNIST 等。
  2. 数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以使模型的训练更加稳定。
  3. 划分数据集：将数据集分为训练集、验证集和测试集。

例如，以下代码展示了如何加载数据集并划分为训练集和测试集：

from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 784)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 784)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

模型训练

在准备完数据后，您可以开始训练模型。以下是一个简单的训练示例：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 的知识，可以参考以下链接：

图片展示

下面是一张神经网络结构的图片，帮助您更好地理解 Keras 的应用：

神经网络结构