Для создания нейронной сети на Python существует несколько библиотек, но одной из самых популярных и удобных является библиотека TensorFlow.
Для начала установите TensorFlow на свой компьютер. Для этого воспользуйтесь командой pip install tensorflow. После установки библиотеки можно приступать к созданию нейронной сети.
Предположим, что у вас есть набор данных для обучения нейронной сети. Необходимо импортировать TensorFlow и создать модель:
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential()
Затем нужно добавить слои в модель. Например, добавим полносвязные слои и слой активации:
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu'))
Далее необходимо скомпилировать модель, указав оптимизатор, функцию потерь и метрику:
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
После этого можно обучить модель на вашем наборе данных:
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_valid, y_valid))
И, наконец, можно использовать обученную модель для предсказаний на новых данных:
predictions = model.predict(X_test)
Таким образом, с помощью библиотеки TensorFlow на Python можно легко создать и обучить нейронную сеть для решения разнообразных задач.