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 SequentialFunctional 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

keras_model_architecture

4. 扩展学习

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


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