Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以用户友好的方式工作，同时提供灵活性和可扩展性。以下是一些快速入门的步骤，帮助您开始使用 Keras。

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

如果您还没有安装 TensorFlow，您还需要安装它，因为 Keras 是 TensorFlow 的一个高级 API：

pip install tensorflow

创建第一个模型

以下是一个简单的例子，展示了如何创建一个简单的神经网络模型：

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'])

训练模型

接下来，您需要准备一些数据来训练模型：

from keras.datasets import iris
from keras.utils import np_utils

# 加载数据
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = iris.load_data()

# 编码类别
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

然后，使用以下代码来训练模型：

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

评估模型

最后，使用测试数据来评估模型的性能：

scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Accuracy: %.2f%%' % (scores[1]*100))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 的信息，可以访问我们的 Keras 教程 页面。

图片示例

下面是一个神经网络结构的图片，可以帮助您更好地理解 Keras 模型的构建。

Neural_Network_structure