Keras 是一个高级神经网络 API,能够以 Python 编程语言快速开发深度学习应用。以下是一些基础教程,帮助您开始使用 Keras。

快速开始

  1. 安装 Keras
    首先,您需要在您的计算机上安装 Keras。可以通过以下命令进行安装:

    pip install keras
    

    或者如果您使用 TensorFlow 作为后端,可以使用:

    pip install tensorflow-gpu  # 如果使用 GPU 版本
    
  2. 创建第一个模型
    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(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'])
    
  3. 训练模型
    在您有了模型之后,可以使用以下代码进行训练:

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

进阶教程

图片示例

以下是一个 Keras 模型的示例图片:

Keras 模型示例

希望这些教程能帮助您更好地理解和使用 Keras。如果您有其他问题,欢迎访问我们的社区进行讨论。