欢迎来到 TensorFlow Keras 实践页面！Keras 是 TensorFlow 的高级 API，专为简化深度学习模型构建而设计。以下是为您准备的核心内容：

🌟 Keras 的核心优势

  • 用户友好：仅需几行代码即可构建神经网络
  • 模块化：通过层（Layer）组合实现灵活模型设计
  • 可扩展性：支持自定义损失函数、优化器与指标
  • 兼容性：无缝集成 TensorFlow 2.x 的所有功能

🧠 快速入门示例

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

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

📚 推荐学习路径

  1. TensorFlow 官方 Keras 教程（点击图片查看完整教程）

    TensorFlow Keras Tutorial

  2. 模型训练技巧

    • 使用 model.fit() 进行批量训练
    • 添加早停回调 EarlyStopping 防止过拟合
    • 通过 model.summary() 查看网络结构

  3. 进阶主题

🚀 实践建议

  • 从简单线性回归开始熟悉 API 用法
  • 使用 tf.keras.datasets 获取内置数据集
  • 探索 Keras API 参考文档 深入理解各组件功能
  • 尝试在 Colab 环境中运行示例代码（Colab 教程链接）

通过 Keras 可以快速实现从数据预处理到模型部署的全流程，建议结合 TensorFlow 2.x 教程 同步学习底层机制。