Keras 是一个高效且用户友好的深度学习框架，广泛应用于数据科学领域。以下是使用 Keras 构建神经网络的基础指南：
1. 环境准备 🛠️
- 安装 Python（推荐 3.7+）
- 安装 Keras：
pip install keras - 确保安装 TensorFlow 作为后端：
pip install tensorflow
2. 构建第一个模型 🧠
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
3. 训练与评估 📈
- 使用
.fit()方法训练模型 - 通过
.evaluate()验证性能 - 监控损失函数与准确率变化
4. 应用案例 📊
- 图像分类：使用 MNIST 数据集进行手写数字识别
- 文本生成：基于 RNN 的序列预测模型
- 回归任务：房价预测的全连接网络
📌 扩展阅读：Keras官方文档 提供了更详细的API说明与最佳实践