🎉 Keras 教程：从零开始掌握深度学习框架

📌 什么是 Keras？

Keras 是一个开源的深度学习 API，基于 TensorFlow、CNTK 或 Theano，专为简化模型构建和实验流程而设计。它的核心特点包括：

• ⚡ 高层 API：只需几行代码即可构建神经网络
• 📦 模块化：通过堆叠层（Layer）实现灵活组合
• 🌐 兼容性：支持 CPU 和 GPU 计算，跨平台部署

📚 学习路径推荐

1. 入门必读：先了解 TensorFlow 简介 以掌握底层原理
2. 进阶实践：尝试 深度学习入门项目 锻炼实战能力
3. 模型优化：学习 TensorBoard 监控教程 提升训练效率

🧠 核心概念解析

• 模型定义：使用 Sequential 或 Functional API 构建网络结构

  model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
      tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
  ])
  

• 训练流程：通过 model.fit() 实现数据拟合
• 评估与预测：调用 model.evaluate() 和 model.predict()

📚 扩展阅读

• 深度学习模型调优技巧
• Keras 官方文档（英文资源）
• PyTorch 与 Keras 对比

📌 实战建议

✅ 从 MNIST 手写数字识别开始入门
✅ 使用 ImageDataGenerator 实现数据增强
✅ 尝试构建自己的 图像分类模型