Keras 入门指南：使用 TensorFlow 构建机器学习模型 ✨

Keras 是一个高级神经网络 API，专为用户友好性和模块化设计，可无缝运行在 TensorFlow 上。以下是快速上手的核心要点：

🚀 快速入门

1. 安装依赖

   pip install tensorflow
   

2. 基础结构

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Dense
   
   model = Sequential([
       Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
       Dense(64, activation='relu'),
       Dense(10, activation='softmax')
   ])
   model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
   

3. 数据训练
   使用内置数据集或自定义数据进行训练，例如：

   mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist
   

📚 扩展学习

• TensorFlow 官方 Keras 教程：深入理解模型构建与训练
• 机器学习实战案例：探索 Keras 在图像识别中的应用