Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,同时也是Python版本的TensorFlow深度学习API。它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。
Keras 的开发重点是支持快速的实验。 能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。
Keras 的核心数据结构是 model ,一种组织网络层的方式。 最简单的模型是 Sequential 顺序模型 ,它由多个网络层线性堆叠。 对于更复杂的结构,你应该使用 Keras 函数式 API ,它允许构建任意的神经网络图。
Keras 提供了一系列常用神经网络构建块的实现,例如层、目标、激活函数、优化器和一系列工具,可以更轻松地处理图像和文本数据。
Keras 的具体使用方法可以分为以下几个步骤:
- 安装 Keras
- 导入 Keras 库
- 定义模型
- 编译模型
- 训练模型
- 评估模型