Keras 文档教程

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。以下是一些关于 Keras 的基本教程。

快速开始

1. 安装 Keras：首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令进行安装：

   pip install keras
   

2. 导入 Keras：安装完成后，您可以通过以下代码导入 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：编译模型以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：

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

深入学习

如果您想要更深入地了解 Keras，可以访问我们的 Keras 文档。

图片示例

以下是一个简单的神经网络结构图：

希望这些信息能帮助您开始使用 Keras！