Keras 教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它能够快速地运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端之上。本教程将为您介绍如何使用 Keras 进行深度学习。

快速开始

安装 Keras

在开始之前，您需要安装 Keras。可以通过以下命令进行安装：

pip install keras

第一个 Keras 模型

以下是一个简单的 Keras 模型示例，它能够实现一个简单的线性回归：

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

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

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

模型构建

Keras 提供了多种层，您可以使用这些层来构建复杂的模型。以下是一些常用的层：

Dense（全连接层）：这是最常用的层，用于构建全连接网络。
Convolutional（卷积层）：用于构建卷积神经网络，常用于图像识别。
MaxPooling（池化层）：用于降低特征维度，并减少过拟合。
Dropout（丢弃层）：用于防止过拟合，通过随机丢弃一些神经元的输出。

数据预处理

在训练模型之前，需要对数据进行预处理。以下是一些常用的数据预处理步骤：

归一化：将数据缩放到一个特定的范围，例如 0 到 1。
标准化：将数据转换为均值为 0，标准差为 1 的形式。
编码类别变量：将类别变量转换为数值形式。

模型训练

在准备好数据后，您可以使用以下命令来训练模型：

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)

其中，X_train 和 y_train 分别是训练数据和标签。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 的内容，可以阅读以下教程：