Keras 教程入门 🚀

欢迎来到 Keras 神经网络教程！Keras 是一个高级深度学习 API，能够运行在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 之上，适合快速构建和实验机器学习模型。以下是关键内容概览：

1. 安装 Keras

pip install keras

📌 提示：安装前请确保已安装 Python 和 TensorFlow。查看官方文档 获取详细安装指南 ✅

2. 基本概念

• 模型构建：使用 Sequential 或 Functional API 定义网络结构
• 层类型：包括 Dense（全连接层）、Conv2D（卷积层）、LSTM（循环层）等
• 编译配置：通过 compile() 设置优化器、损失函数和评估指标
• 训练与预测：使用 fit() 训练模型，predict() 进行推理

🧠 示例：构建一个简单的全连接网络

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

model = Sequential([
    Dense(32, activation='relu', input_shape=(100,)),
    Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

3. 实战项目

• MNIST 手写数字识别：点击进入实战案例
• 图像分类：使用 CNN 处理 CIFAR-10 数据集
• 自然语言处理：尝试 LSTM 进行文本生成

📊 效果展示：

4. 扩展学习

• Keras 官方教程：深入理解 API 设计哲学
• 深度学习基础：从零开始掌握神经网络原理
• TensorFlow 集成：探索 Keras 与 TensorFlow 的协同工作

💡 小贴士：遇到问题时，可搜索 Keras 的 GitHub 仓库或 Stack Overflow 获取帮助 🌐