TensorFlow Keras 概述 🎉

Keras 是 TensorFlow 的高级 API，专为简化机器学习模型开发而设计。它提供了用户友好的接口，支持快速实验与原型设计，同时兼容 TensorFlow 的底层功能。

主要特点 ✅

• 模块化：通过层（Layer）堆叠构建模型，如 Dense、Conv2D 等
• 可视化：内置工具可生成模型结构图（如 model.summary()）
• 灵活性：支持自定义训练循环与损失函数
• 高效性：自动优化计算图，提升训练速度

典型使用场景 🌱

1. 图像分类
   使用 Conv2D 层提取特征，例如：

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
       tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
       tf.keras.layers.Flatten(),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

2. 自然语言处理
   结合 Embedding 与 LSTM 层处理文本数据
3. 强化学习
   通过 Functional API 构建复杂网络结构

学习资源 📘

• Keras 快速入门教程：从 MNIST 数据集开始实践
• 模型构建指南：了解 Sequential API 的使用方法
• 高级功能文档：探索自定义训练与优化策略

技术架构图 📊

*图示：Keras API 的分層架构与 TensorFlow 的集成关系*

如需深入理解 Keras 的设计理念，可参考 TensorFlow 官方文档 中的详细说明。