keras_integration

💡 Keras Integration 指南

Keras 是深度学习领域最受欢迎的框架之一，其与 TensorFlow 的集成提供了强大的功能和灵活的开发体验。以下是关键要点：

1. 核心优势

   • 🚀 简易API：Keras 提供高层抽象，简化模型构建流程
   • 🔌 无缝兼容：与 TensorFlow 1.x/2.x 完全兼容，可调用底层运算
   • 🌐 跨平台支持：可在CPU/GPU/TPU上运行，支持分布式训练

2. 集成方式

   import tensorflow as tf
   from tensorflow import keras
   

   通过上述代码即可实现基础集成，进阶功能可参考 TensorFlow 官方文档

3. 应用场景

   • 📈 时间序列预测
   • 🖼️ 图像分类（如MNIST数据集）
   • 📊 自然语言处理（NLP任务）

4. 扩展学习

   • TensorFlow 模型优化技巧
   • Keras 自定义层开发指南
   • 深度学习模型部署方案

如需了解更多技术细节，可点击 [Keras 与 TensorFlow 的深度整合](/keras_integration_details) 进入专题页面。