Keras 是一个开源的深度学习框架，以其简洁的 API 和模块化设计著称，适合快速构建和实验神经网络模型。以下是学习 Keras 的关键步骤：

✅ 1. 安装 Keras

pip install tensorflow

Keras 通常与 TensorFlow 一起使用，安装后即可通过 import keras 开始开发。

Keras_Installation

✅ 2. 核心概念

  • 模型构建：使用 Sequential 或 Functional API 定义网络结构
  • 层类型：Dense、Conv2D、LSTM 等
  • 编译与训练：通过 compile() 配置优化器和损失函数，用 fit() 训练数据
  • 评估与预测：调用 evaluate() 和 predict() 进行模型测试
Keras_Model_Architecture

✅ 3. 示例代码

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model.fit(train_data, train_labels, epochs=5)

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