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Keras 教程：从零开始构建深度学习模型 🧠

Keras 是一个高效的深度学习 API，支持 TensorFlow、PyTorch 等后端。以下是快速上手指南：

1. 安装 Keras

pip install keras

📦 请确保已安装 Python 环境。如需了解更多，可访问我们的 深度学习基础教程。

2. 构建模型

• 使用 Sequential API 创建模型

  model = Sequential()
  model.add(Dense(32, input_dim=80, activation='relu'))
  

• 添加层与激活函数
  📌 选择 ReLU 优化非线性表达，或 Sigmoid 用于二分类任务

3. 模型训练

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

📈 训练过程中可监控损失函数变化，查看训练效果

4. 模型评估

• 使用 evaluate 方法测试模型

  loss = model.evaluate(X_test, y_test)
  

• 可视化训练过程

5. 常见应用场景

• 图像分类 🖼️
  示例：CNN 实战
• 自然语言处理 📘
  示例：文本生成
• 序列建模 ⏳
  示例：RNN 教程

💡 提示：如需了解 Keras 的核心概念，可点击 Keras 原理详解 深入学习！