TensorFlow Keras 入门教程

欢迎来到 TensorFlow Keras 入门教程页面！在这里，我们将带你一步步了解并开始使用 TensorFlow Keras，一个强大的深度学习库。

简介

TensorFlow Keras 是一个高级神经网络API，能够以可扩展的方式轻松地设计、训练和评估深度学习模型。Keras 可以运行在 TensorFlow 后端，也可以在 Theano 或 CNTK 后端运行。

快速开始

1. 安装 TensorFlow
   首先，你需要安装 TensorFlow。你可以从 TensorFlow 官方网站 获取安装指南。

2. 创建第一个模型
   以下是一个简单的线性回归模型的示例：

   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.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'])
   

3. 训练模型
   使用以下代码来训练模型：

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

实践案例

想要了解更复杂的案例？请访问 TensorFlow Keras 官方文档。

图片示例

让我们来看一个 Keras 模型的结构图：

总结

通过本教程，你将能够开始使用 TensorFlow Keras 进行深度学习模型的构建。希望这份教程能够帮助你快速入门，并在实践中不断进步！