Keras API 指南：使用 TensorFlow 的高效深度学习实践

🧠 Keras 是 TensorFlow 的高级 API，专为简化深度学习模型构建与实验设计。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，它都能帮助你快速实现目标！

核心功能亮点

• 模块化设计 🧱
  通过 Sequential 或 Functional API 灵活搭建模型，支持自定义层与网络结构。

  

• 用户友好界面 💻
  提供直观的 API 接口，例如 model.fit() 和 model.evaluate()，减少复杂配置。

  

• 兼容性 🌐
  无缝集成 TensorFlow 的底层能力，支持 GPU/TPU 加速，并兼容多种数据格式。

  

快速上手示例

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

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
model.fit(train_data, train_labels, epochs=5)

💡 图解：

推荐扩展阅读

• 想深入了解 TensorFlow 与 Keras 的集成？访问 TensorFlow 官方文档 获取详细说明。
• 需要更多实战案例？查看 Keras 示例库 中的代码模板。

🌟 提示：Keras 的 tf.keras 命名空间已内置 TensorFlow 功能，无需额外安装！
⚠️ 注意：确保在使用前安装最新版 TensorFlow，以获得最佳兼容性。

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