Keras 教程：从零开始构建深度学习模型 🧠

什么是 Keras？

Keras 是一个开源的深度学习框架，以其简洁的 API 和模块化设计著称。它支持 TensorFlow、Theano 和 CNTK 作为后端，适合快速实验和原型开发。

快速入门步骤

1. 安装 Keras
   使用 pip 安装：

   pip install keras
   

   ⚠️ 若需使用 GPU 加速，请确保已安装 TensorFlow-GPU 版本。

2. 第一个示例：MNIST 手写数字分类
   代码框架如下：

   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Dense
   
   model = Sequential()
   model.add(Dense(512,
   activation='relu',
   input_shape=(784,)))
   model.add(Dense(10,
   activation='softmax'))
   model.compile(optimizer='adam',
   loss='categorical_crossentropy',
   metrics=['accuracy'])
   

   📚 点击扩展阅读：MNIST 教程

3. 核心概念

   • 模型（Model）：定义网络结构，如 Sequential 或 Functional API
   • 层（Layer）：如 Dense、Conv2D、LSTM 等，构建神经网络的基石
   • 编译（Compile）：配置优化器、损失函数和评估指标

常见问题

• Q: 如何选择 Keras 后端？
  A: 推荐使用 TensorFlow 后端，因其社区活跃且支持最新功能。
• Q: Keras 是否适合生产环境？
  A: 是的，但需结合 TensorFlow Serving 或其他工具进行部署。

进阶学习

• 探索 Keras 的高级功能
• 对比 TensorFlow 与 Keras 的差异

🎯 通过本教程，您将掌握使用 Keras 构建和训练深度学习模型的基础技能！