Keras 是一个开源的深度学习框架，专为简化神经网络开发而设计。它支持多种后端（如 TensorFlow、Theano 和 CNTK），并提供高层 API 以实现快速原型设计。以下是 Keras 的核心特性与使用场景：

🌟 主要特点

  • 用户友好：提供直观的接口，降低入门门槛
  • 模块化：通过组合模块构建复杂模型
  • 可扩展性：支持自定义层、损失函数和优化器
  • 高效性：内置 GPU/TPU 加速功能

📊 应用场景

  • 图像分类：如使用 Conv2D 层处理 CIFAR-10 数据集
  • 自然语言处理：通过 Embedding 层构建文本生成模型
  • 时序预测：利用 LSTM 或 GRU 进行股票价格预测
  • 强化学习：集成 Keras 与 TensorFlow Agents 实现智能体训练

📚 学习资源

  1. Keras 官方文档
  2. 深度学习框架对比指南
  3. 实战案例：手写数字识别
Keras_应用

如需进一步了解 Keras 的底层实现，可参考 TensorFlow 核心概念。欢迎探索更多机器学习技术！