欢迎使用 TensorFlow Keras 指南！Keras 是一个高级神经网络 API，能够无缝运行在 TensorFlow 上，简化深度学习模型的构建过程。以下是 Keras 的核心概念与使用示例：

🧠 核心概念

  • 模型构建：使用 Sequential 或 Functional API 定义模型结构
  • 层 (Layers)：通过 Dense、Conv2D、LSTM 等层堆叠构建网络
  • 编译 (Compile)：配置优化器、损失函数和评估指标 
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
  • 训练 (Train)：调用 model.fit() 进行模型训练 
    history = model.fit(train_dataset, epochs=10)

📈 示例：MNIST 手写数字分类

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 构建模型
model = models.Sequential([
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=5)

📖 扩展阅读

Keras_Overview
Neural_Network