Keras 神经网络入门教程

🔧 安装准备
确保已安装 TensorFlow 和 Keras：

pip install tensorflow

🧠 基础概念

• 神经网络由层（Layer）组成，如输入层、隐藏层、输出层
• Keras 提供了 Sequential 模型和 Functional API 两种构建方式
• 常用层类型：Dense（全连接层）、Conv2D（卷积层）、LSTM（循环层）

🚀 构建模型示例

from tensorflow.keras.models import Sequential  
from tensorflow.keras.layers import Dense  

model = Sequential([  
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),  
    Dense(1)  
])  
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')  

📊 训练与评估

1. 使用 .fit() 方法训练模型
2. 通过 .evaluate() 测试模型性能
3. 可视化训练过程：Keras 图形化工具推荐

💡 小贴士

• 尝试用 🐶 MNIST 数据集练习手写数字识别
• 查阅 Keras 官方文档 获取更详细参数说明

📌 扩展学习
想深入了解？可查看：Keras 快速入门指南 或 TensorFlow 101 基础教程