Keras 深度学习教程

Keras 是一个高级神经网络 API，能够以用户友好的方式工作，并且易于与 TensorFlow 和 Theano 一起使用。以下是关于 Keras 的基础教程，帮助您快速上手。

快速开始

1. 安装 Keras：首先，您需要在您的环境中安装 Keras。可以通过以下命令安装：

   pip install keras
   

2. 导入 Keras：安装完成后，您可以在 Python 中导入 Keras：

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

3. 创建模型：创建一个简单的神经网络模型：

   model = Sequential()
   model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
   model.add(Dense(8, activation='relu'))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   

4. 编译模型：编译模型，指定损失函数和优化器：

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

5. 训练模型：使用训练数据训练模型：

   model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)
   

6. 评估模型：使用测试数据评估模型性能：

   scores = model.evaluate(X_test, y_test)
   print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
   

图片示例

下面是一个简单的神经网络结构图，可以帮助您更好地理解 Keras 的模型构建过程。

扩展阅读

如果您想更深入地了解 Keras，以下是一些推荐的资源：

• Keras 官方文档
• Keras 与 TensorFlow 的集成教程

希望这份教程能帮助您开始使用 Keras 进行深度学习！