欢迎来到Keras深度学习实践教程！🤖
Keras是一个高效且用户友好的深度学习框架，基于TensorFlow构建，适合快速搭建和实验神经网络模型。以下是学习路径规划：
📚 1. 快速入门
- 安装：使用
pip install tensorflow即可安装Keras（需确保Python环境已配置） - 核心功能：
✅ 高层API简化模型构建
✅ 支持GPU加速（需安装CUDA工具包）
✅ 集成TensorBoard可视化工具
💻 2. 实战案例：MNIST手写数字识别
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 构建模型
model = models.Sequential([
layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dropout(0.2),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
🌐 3. 应用场景拓展
- 📊 图像分类（如CIFAR-10数据集）
- 🗣️ 自然语言处理（文本生成/情感分析）
- 📱 移动端模型部署（使用TensorFlow Lite）
👉 点击这里了解TensorFlow与Keras的深度集成技巧