是使用Sequential模型或Functional API。Keras是一个高级神经网络API,它提供了简单易用的接口来构建和训练深度学习模型。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
input = Input(shape=(100,))
x = Dense(units=64, activation='relu')(input)
output = Dense(units=10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=input, outputs=output)
无论是使用Sequential模型还是Functional API,Keras都提供了丰富的层和功能来满足不同的建模需求。
Keras在腾讯云上有对应的产品支持,推荐使用腾讯云的AI引擎PAI来训练和部署Keras模型。PAI提供了强大的计算资源和易于使用的界面,可以帮助用户快速构建和部署深度学习模型。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云PAI的官方文档:腾讯云PAI产品介绍。
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