Keras 是一个高效且用户友好的深度学习框架，适用于快速构建和训练神经网络模型。以下是入门指南：

1. 安装 Keras

pip install tensorflow

Keras 通常与 TensorFlow 一起使用，安装后即可通过 import keras 引入。

Keras_logo

2. 数据加载与预处理

  • 使用 keras.datasets 加载内置数据集（如 MNIST、CIFAR-10）
  • 通过 keras.utils.to_categorical 处理标签
  • 示例： 
    from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
Neural_Network_Structure

3. 构建模型

  • 序列模型：Sequential()
  • 添加层：Dense()、Conv2D()、LSTM() 等
  • 编译模型： 
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

4. 训练与评估

  • 使用 model.fit() 训练模型
  • 评估性能：model.evaluate()
  • 可视化训练过程： 
    import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
Training_Curve

5. 进阶学习

如需深入了解 Keras 的高级功能，可访问 Keras 官方文档 或 TensorFlow 教程。