什么是 Keras？

Keras 是一个开源的深度学习框架，专为简化模型构建与实验设计而生。它支持 TensorFlow、Theano 和 CNTK 等后端，提供直观的 API 与丰富的功能模块。

Keras_Logo

快速上手步骤 🧰

  1. 安装 Keras 

    pip install tensorflow

    （Keras 会随 TensorFlow 一起安装）

  2. 第一个示例：MNIST 手写数字识别 

    from tensorflow.keras import layers, models  
model = models.Sequential([  
    layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),  
    layers.Dense(10, activation='softmax')  
])  
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')  
# 加载数据并训练模型...

    点击查看完整代码示例

  3. 核心概念

    • 模型（Model）：定义网络结构
    • 层（Layer）：如 Dense、Conv2D、LSTM 等
    • 激活函数：ReLU、Sigmoid、Softmax 等
    • 优化器：Adam、SGD、RMSprop 等
    • 损失函数：MSE、Crossentropy、Huber 等

  4. 训练与评估 

    history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=5)  
test_loss = model.evaluate(test_data, test_labels)

    了解更多深度学习实战技巧

学习资源 📚

常见问题 ❓

  • Q: Keras 支持哪些后端？
    A: 当前主要支持 TensorFlow、Theano 和 CNTK。

  • Q: 如何可视化模型结构？
    A: 使用 plot_model 工具： 

    from tensorflow.keras.utils import plot_model  
plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True)

    查看模型可视化示例

小贴士 📌

  • 初学者建议从 Sequential 模型开始，逐步过渡到 Functional API
  • 善用 ImageDataGenerator 进行数据增强，提升模型泛化能力
  • 定期查阅 Keras GitHub 仓库 获取最新更新
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