欢迎来到 Keras 入门指南！Keras 是一个高效且用户友好的深度学习框架，适合快速构建和实验神经网络模型。以下将带你了解 Keras 的核心概念和使用方法。

快速入门 🚀

  1. 安装 Keras
    首先确保已安装 TensorFlow 作为后端： 

    pip install tensorflow

    然后通过以下命令安装 Keras： 

    pip install keras

  2. 基础代码示例
    一个简单的 MNIST 分类模型： 

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

model = Sequential([
    Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

核心概念 🔍

  • 模型（Model）：通过 Sequential 或 Functional API 定义网络结构
  • 层（Layer）：如 Dense、Conv2D、LSTM 等，需注意输入输出维度匹配
  • 编译（Compile）：配置优化器、损失函数和评估指标
  • 训练（Train）：使用 model.fit() 进行迭代优化
  • 预测（Predict）：通过 model.predict() 获取模型输出

高级主题 🌐

  • 数据增强：使用 ImageDataGenerator 进行图像预处理
    数据增强
  • 模型保存与加载： 
    model.save('my_model.h5')  # 保存模型
from keras.models import load_model
model = load_model('my_model.h5')  # 加载模型
  • 可视化工具：推荐访问 Keras 官方文档 获取更详细的 API 说明

扩展学习 📚

📌 提示：如需进一步了解 Keras 的高级功能，可点击上方链接深入学习！