Keras 是一个高效且用户友好的深度学习框架，适合初学者和专业开发者。以下是使用 Keras 的基础步骤：

1. 安装 Keras

确保已安装 TensorFlow 或 PyTorch 作为后端：

pip install tensorflow
# 或
pip install torch

📌 提示：安装后可通过 import keras 验证是否成功。

2. 导入库并加载数据

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

使用内置数据集（如 MNIST 手写数字）快速验证：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

📊 数据可视化：插入一张手写数字示例图片

mnist_digit_example

3. 构建模型

model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 展平图像
    Dense(128, activation='relu'),  # 全连接层
    Dense(10, activation='softmax')  # 输出层
])

🧠 模型结构图：插入神经网络拓扑结构图

neural_network_topology

4. 编译与训练

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

📈 训练过程：插入损失曲线示意图

loss_curve_example

5. 评估与预测

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"测试准确率: {test_acc*100:.1f}%")

🔍 扩展实验：尝试在 /education/keras_tutorial_examples 中查看更多实战案例

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