构建简单 CNN 模型

Keras 指南：使用 TensorFlow 构建深度学习模型 🚀

Keras 是 TensorFlow 的高层 API，专为简化深度学习模型构建而设计。以下是关键内容概览：

📌 核心功能

• 模块化设计：通过 Sequential 或 Functional API 快速搭建模型
• 预训练模型：集成 tf.keras.applications 中的 ResNet、VGG 等经典架构
• 可视化工具：使用 tf.keras.utils.plot_model 显示网络结构

💡 快速入门示例

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models


model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

📚 扩展阅读

• TensorFlow 官方中文文档 提供完整 API 参考
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📌 注意：所有代码示例均基于 TensorFlow 2.x 版本，建议通过 TensorFlow 中文社区 获取最新实践资源