版本请访问: https://github.com/wanzhenchn/keras-docs-zh。 感谢 keras-team 所做的中文翻译工作，本文档制作基于此处。 严正声明：本文档可免费用于学习和科学研究，可自由传播，但切勿擅自用于商业用途，由 此引发一切后果贡献者概不负责。 The main reason of organizing PDF version based the Chinese Google group。 • Keras Slack channel。使用 这个链接 向该频道请求邀请函。 你也可以在 Github issues 中张贴漏洞报告和新功能请求（仅限于此）。注意请先阅读规范 文档。 KERAS: 基于 PYTHON 的深度学习库 4 1.7 为什么取名为 Keras? Keras (κέρας) 在希腊语中意为 号角。它来自古希腊和拉丁文学中的一个文学形象，首先出 Square 等众多网站上使用。它尤其受以深度学习作为产品核心的创业公司的欢迎。 Keras 也是深度学习研究人员的最爱，在上载到预印本服务器 arXiv.org 的科学论文中被提 及的次数位居第二。Keras 还被大型科学组织的研究人员采用，特别是 CERN 和 NASA。 2.3 Keras 可以轻松将模型转化为产品 与任何其他深度学习框架相比，你的 Keras 模型可以轻松部署在更广泛的平台上：

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这意味着如果你从头开始阅读本手册，并在感到厌烦时跳到下一章，你仍能对 Python 库的可用模块和所支持 的应用领域有个大致了解。当然，你并非 必须如同读小说一样从头读到尾 --- 你也可以先浏览内容目录 (在 手册开头)，或在索引 (在手册末尾) 中查找某个特定函数、模块或条目。最后，如果你喜欢随意学习某个主 题，你可以选择一个随机页码 (参见random 模块) 并读上一两小节。无论你想以怎样的顺序阅读本手册，还 类 型 含义 'e' 科学计数法。对于一个给定的精度 p，数字格式化为以字母’e’ 分隔系数和指数的科学计 数法形式。系数在小数点之前有一位，之后有 p 位，总计 p + 1 个有效数位。如未指定 精度，则会对float 采用小数点之后 6 位精度，而对Decimal 则显示所有系数位。如 果小数点之后没有数位，则小数点也会被略去，除非使用了 # 选项。 'E' 科学计数法。与 'e' 相似，不同之处在于它使用大写字母’E’ 'F' 定点表示。与 'f' 相似，但会将 nan 转为 NAN 并将 inf 转为 INF。 'g' 常规格式。对于给定精度 p >= 1，这会将数值舍入到 p 个有效数位，再将结果以定点 格式或科学计数法进行格式化，具体取决于其值的大小。精度 0 会被视为等价于精度 1。 准确的规则如下：假设使用表示类型 'e' 和精度 p-1 进行格式化的结果具有指数值 exp。那么如果 m <= exp <

当编译和安装 Python 时选择了特定配置选项 时才可用。 本手册以” 从内到外” 的顺序组织：首先描述内置函数、数据类型和异常，最后是根据相关性进行分组的 各种模块。 这意味着如果你从头开始阅读本手册，并在感到厌烦时跳到下一章，你仍能对 Python 库的可用模块和所 支持的应用领域有个大致了解。当然，你并非 必须如同读小说一样从头读到尾 --- 你也可以先浏览内容 目录 (在手册开头)，或在索引 (在手册开头)，或在索引 (在手册末尾) 中查找某个特定函数、模块或条目。最后，如果你喜欢随意 学习某个主题，你可以选择一个随机页码 (参见random 模块) 并读上一两小节。无论你想以怎样的顺序 阅读本手册，还是建议先从内置函数 这一章开始，因为本手册的其余内容都需要你熟悉其中的基本概念。 让我们开始吧！ 1.1 可用性注释 • 如果出现“适用：Unix”注释，意味着相应函数通常存在于 Unix 系统中。但这并不保证其存在于 类 型 含意 'e' 科学计数法。对于一个给定的精度 p，将数字格式化为以字母’e’ 分隔系数和指数的 科学计数法形式。系数在小数点之前有一位，之后有 p 位，总计 p + 1 个有效数 位。如未指定精度，则会对float 采用小数点之后 6 位精度，而对Decimal 则显示 所有系数位。如果小数点之后没有数位，则小数点也会被略去，除非使用了 # 选项。 'E' 科学计数法。与 'e' 相似，不同之处在于它使用大写字母’E’

这意味着如果你从头开始阅读本手册，并在感到厌烦时跳到下一章，你仍能对 Python 库的可用模块和所支持 的应用领域有个大致了解。当然，你并非 必须如同读小说一样从头读到尾 --- 你也可以先浏览内容目录 (在 手册开头)，或在索引 (在手册末尾) 中查找某个特定函数、模块或条目。最后，如果你喜欢随意学习某个主 题，你可以选择一个随机页码 (参见random 模块) 并读上一两小节。无论你想以怎样的顺序阅读本手册，还 类 型 含意 'e' 科学计数法。对于一个给定的精度 p，将数字格式化为以字母’e’ 分隔系数和指数的科学 计数法形式。系数在小数点之前有一位，之后有 p 位，总计 p + 1 个有效数位。如未 指定精度，则会对float 采用小数点之后 6 位精度，而对Decimal 则显示所有系数位。 如果小数点之后没有数位，则小数点也会被略去，除非使用了 # 选项。 'E' 科学计数法。与 'e' 相似，不同之处在于它使用大写字母’E’ 'F' 定点表示。与 'f' 相似，但会将 nan 转为 NAN 并将 inf 转为 INF。 'g' 常规格式。对于给定精度 p >= 1，这会将数值舍入到 p 个有效数位，再将结果以定点 表示法或科学计数法进行格式化，具体取决于其值的大小。精度 0 会被视为等价于精度 1。 准确的规则如下：假设使用表示类型 'e' 和精度 p-1 进行格式化的结果具有指数值 exp。那么如果 m <= exp <

这意味着如果你从头开始阅读本手册，并在感到厌烦时跳到下一章，你仍能对 Python 库的可用模块和所支持 的应用领域有个大致了解。当然，你并非 必须如同读小说一样从头读到尾 --- 你也可以先浏览内容目录 (在 手册开头)，或在索引 (在手册末尾) 中查找某个特定函数、模块或条目。最后，如果你喜欢随意学习某个主 题，你可以选择一个随机页码 (参见random 模块) 并读上一两小节。无论你想以怎样的顺序阅读本手册，还 类 型 意义 'e' 科学计数法。对于一个给定的精度 p，将数字格式化为以字母’e’ 分隔系数和指数的科学 计数法形式。系数在小数点之前有一位，之后有 p 位，总计 p + 1 个有效数位。如未 指定精度，则会对float 采用小数点之后 6 位精度，而对Decimal 则显示所有系数位。 如果小数点之后没有数位，则小数点也会被略去，除非使用了 # 选项。 'E' 科学计数法。与 'e' 相似，不同之处在于它使用大写字母’E’ 'F' 定点表示。与 'f' 相似，但会将 nan 转为 NAN 并将 inf 转为 INF。 'g' 常规格式。对于给定精度 p >= 1，这会将数值舍入到 p 个有效数位，再将结果以定点 表示法或科学计数法进行格式化，具体取决于其值的大小。精度 0 会被视为等价于精度 1。 准确的规则如下：假设使用表示类型 'e' 和精度 p-1 进行格式化的结果具有指数值 exp。那么如果 m <= exp <

当编译和安装 Python 时选择了特定配置选项 时才可用。 本手册以” 从内到外” 的顺序组织：首先描述内置函数、数据类型和异常，最后是根据相关性进行分组的 各种模块。 这意味着如果你从头开始阅读本手册，并在感到厌烦时跳到下一章，你仍能对 Python 库的可用模块和所 支持的应用领域有个大致了解。当然，你并非 必须如同读小说一样从头读到尾 --- 你也可以先浏览内容 目录 (在手册开头)，或在索引 (在手册开头)，或在索引 (在手册末尾) 中查找某个特定函数、模块或条目。最后，如果你喜欢随意 学习某个主题，你可以选择一个随机页码 (参见random 模块) 并读上一两小节。无论你想以怎样的顺序 阅读本手册，还是建议先从内置函数 这一章开始，因为本手册的其余内容都需要你熟悉其中的基本概念。 让我们开始吧！ 1.1 可用性注释 • 如果出现“可用性：Unix”注释，意味着相应函数通常存在于 Unix 系统中。但这并不保证其存在 类 型 意义 'e' 科学计数法。对于一个给定的精度 p，将数字格式化为以字母’e’ 分隔系数和指数的 科学计数法形式。系数在小数点之前有一位，之后有 p 位，总计 p + 1 个有效数 位。如未指定精度，则会对float 采用小数点之后 6 位精度，而对Decimal 则显示 所有系数位。如果小数点之后没有数位，则小数点也会被略去，除非使用了 # 选项。 'E' 科学计数法。与 'e' 相似，不同之处在于它使用大写字母’E’

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