欢迎来到 Keras API 的学习页面！Keras 是一个开源的深度学习框架，以其用户友好性和模块化设计著称，适合快速构建和实验机器学习模型。以下是关键知识点速览：
🧠 核心概念
- 高层API：提供简洁的接口（如
Sequential模型）简化模型构建 - 灵活的模型定义：支持函数式API和自定义层/损失函数
- 内置优化器与激活函数：如
Adam、ReLU等直接调用 - 可视化工具：
plot_model可生成模型结构图
🛠️ 常用功能模块
| 模块 | 用途 |
|---|---|
layers |
卷积层、循环层、密集层等基础组件 |
models |
模型编译、训练、评估接口 |
datasets |
内置数据集（如MNIST、CIFAR-10） |
callbacks |
学习率调整、模型检查点等训练辅助工具 |
🧪 实战示例
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
📘 深入学习
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提示：在使用 ImageDataGenerator 时，记得添加 shuffle=True 参数以获得更好的训练效果 😊