Keras 是一个高效且用户友好的深度学习框架，广泛应用于神经网络模型的构建与训练。以下是关于 Keras 的核心内容概览：

📦 安装与环境配置

  1. 安装方法
    使用 pip 安装： 
    pip install tensorflow
    （Keras 通常随 TensorFlow 一起安装）
  2. 环境要求
    • Python 3.7+
    • GPU 可选（需安装 CUDA 驱动）
    • 安装后可通过 import keras 验证是否成功

🧩 基本用法示例

1. 构建简单模型

from keras.models import Sequential
from 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'])

2. 训练与评估

# 假设 X_train, y_train 是训练数据
model.fit(X_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(X_test, y_test)

🧪 应用案例

  • 图像分类：使用 CIFAR-10 数据集训练 CNN 模型
    CIFAR_10
  • 自然语言处理：构建 LSTM 文本生成器
    LSTM_Network
  • 时间序列预测：用 GRU 进行股票价格预测
    GRU_Model

🌐 扩展阅读

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资源类型 推荐链接
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书籍 《深度学习实战》
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