Keras 入门指南：构建你的第一个深度学习模型 🧠

Keras 是一个高效且用户友好的深度学习框架，适合初学者和专家快速搭建模型。以下是快速上手的步骤：

安装 Keras

确保已安装 TensorFlow 或 PyTorch 作为后端：

• 安装 TensorFlow：pip install tensorflow
• 安装 PyTorch：pip install torch

📌 注意：Keras 2.9+ 版本默认使用 TensorFlow 作为后端，可直接通过 pip install keras 安装。

第一个示例：手写数字识别 🖋️

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

model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

模型构建流程 🏗️

1. 数据准备：使用 tf.keras.datasets 加载内置数据集
2. 层定义：通过 Dense, Conv2D 等类构建网络结构
3. 编译配置：设置优化器和损失函数
4. 训练模型：调用 model.fit() 进行训练
5. 评估模型：使用 model.evaluate() 测试性能

扩展阅读 📚

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模型可视化建议 📊

• 使用 tf.keras.utils.plot_model() 生成网络结构图
• 关键词：neural_network 可查看网络拓扑示意图
• 关键词：training_process 了解训练阶段的可视化方法