Keras文档详解：从入门到实践 📚

简介

Keras 是一个开源的深度学习框架，以其简洁的 API 和模块化设计著称。它支持 TensorFlow、Theano 和 CNTK 作为后端，适合快速构建和实验神经网络模型。

核心功能

• 快速原型设计：通过高层抽象 API（如 Sequential 模型）简化模型构建
• 灵活的模型配置：支持自定义层、模型编译与训练循环
• 可视化工具：集成 TensorBoard 实现训练过程监控
• 多后端兼容：可无缝切换 TensorFlow/Theano/CNTK

实战案例

1. MNIST 手写数字识别

   from keras.datasets import mnist
   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
   from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
   

2. 图像分类
   查看更多Keras图像分类教程

扩展阅读

• Keras官方文档（英文版）
• 深度学习入门：基于Python的理论与实现
• TensorFlow与Keras的协同使用指南

小贴士

📌 使用 keras.utils.to_categorical 将标签转换为 one-hot 编码
📌 通过 model.summary() 查看模型结构概览
📌 图片关键词建议：神经网络、激活函数、损失曲线、模型优化