TensorFlow Keras 概述 📚

Keras 是 TensorFlow 的高级 API，专为简化深度学习模型构建而设计。以下是其核心特性与使用场景：

1. ⭐ Keras 的主要优势

• 用户友好：直观的接口，降低入门门槛
• 模块化：通过层（Layer）和模型（Model）组合构建网络
• 兼容性强：支持 CPU 和 GPU 计算，无缝集成 TensorFlow 生态
• 可扩展性：可自定义训练循环与回调函数

2. 🧩 核心功能模块

• 模型定义：使用 Sequential 或 Functional API 构建模型

  model = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
      tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
  ])
  

• 数据处理：集成 tf.data API 实现高效数据加载
• 训练与评估：内置 model.fit() 和 model.evaluate() 方法
• 模型保存：支持 model.save() 保存模型结构与权重

3. 🌐 适用场景

• 快速原型开发：适合研究者和开发者验证想法
• 生产环境部署：通过 tf.saved_model 实现模型导出与服务化
• 多任务学习：使用 tf.keras.Model 自定义复杂网络结构

4. 📚 延伸学习

如需深入了解 Keras 的实践教程，可访问：
TensorFlow Keras 入门指南