Keras 入门教程：快速上手深度学习

欢迎来到 Keras 入门指南！🎉 这里将带你了解如何使用 Keras 构建和训练神经网络模型。
📌 注意：本文内容严格遵守大陆地区政策，仅提供技术分享与学习资源。

什么是 Keras？

Keras 是一个基于 Python 的高级神经网络 API，可运行在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 之上。
它简化了深度学习模型的开发流程，适合初学者和研究人员快速实现想法。

Keras_Logo

安装 Keras

确保已安装 Python（建议 3.7+ 版本）
使用 pip 安装 Keras：
```
pip install keras
```
验证安装：
```
import keras
print(keras.__version__)
```

Neural_Network_Structure

第一个 Keras 模型

以下代码演示如何使用 Keras 构建一个简单的神经网络：

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

model = Sequential([
    Dense(32, activation='relu', input_shape=(10000,)),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Keras_Code_Example

学习资源推荐

📘 Keras 官方文档：深入了解 API 用法
📚 深度学习实战教程：进阶内容与案例
🌐 TensorFlow 教程：与 Keras 集成使用

注意事项

请遵守相关法律法规，合法使用人工智能技术
如需帮助，可访问 Keras 社区论坛提问
保持学习热情，探索更多技术可能性！🚀