Keras 在 TensorFlow 2.0 中的使用指南

Keras 是一个高级神经网络 API，由 Google Brain 团队开发，旨在使深度学习更易于使用。在 TensorFlow 2.0 中，Keras 被集成为核心部分，提供了更加强大和灵活的深度学习功能。

快速开始

以下是一些使用 Keras 在 TensorFlow 2.0 中构建模型的基本步骤：

1. 导入必要的库：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
   

2. 准备数据： 使用 TensorFlow 提供的内置数据集或自定义数据集。

3. 构建模型：

   model = Sequential()
   model.add(Flatten(input_shape=(28, 28)))
   model.add(Dense(128, activation='relu'))
   model.add(Dense(10, activation='softmax'))
   

4. 编译模型：

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

5. 训练模型：

   model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
   

6. 评估模型：

   model.evaluate(x_test, y_test)
   

7. 使用模型进行预测：

   predictions = model.predict(x_test)
   

深入学习

如果你想要更深入地了解 Keras 和 TensorFlow 2.0，以下是一些推荐的资源：

• TensorFlow 官方文档
• Keras 官方文档
• TensorFlow 2.0 教程

示例图片

神经网络结构

这张图展示了神经网络的基本结构，包括输入层、隐藏层和输出层。

希望这份指南能帮助你更好地理解和使用 Keras 在 TensorFlow 2.0 中的功能。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时在社区中提问。