TensorFlow Keras 2.0 是 TensorFlow 生态系统中的一个重要里程碑，它带来了许多新的特性和改进。以下是 Keras 2.0 中一些显著的更新：

新特性

  • 更强大的模型构建：Keras 2.0 支持更复杂的模型构建，包括更高级的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构。
  • 改进的API：API 设计更加直观，使得模型构建更加容易。
  • 更好的兼容性：Keras 2.0 提高了与其他 TensorFlow 生态组件的兼容性。

使用示例

以下是一个简单的例子，展示了如何使用 Keras 2.0 构建一个简单的神经网络：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow Keras 2.0 的信息，请访问我们的官方文档：TensorFlow Keras 2.0 文档

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TensorFlow Keras 2.0 的核心概念之一是模型的可视化。以下是一个示例：

TensorFlow Keras 2.0