TensorFlow Keras 教程 🚀

欢迎来到 TensorFlow Keras 教程！Keras 是一个高级神经网络 API，能够运行在 TensorFlow 之上，简化了模型构建与训练流程。以下是关键知识点速览：

1. 核心优势

• 用户友好：仅需几行代码即可构建模型
• 模块化设计：通过层（Layer）组合实现灵活网络结构
• 兼容性强：支持 CPU/GPU 计算，可无缝衔接 TensorFlow 生态系统

2. 快速入门步骤

1. 安装依赖：pip install tensorflow
2. 导入库：

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

3. 构建模型：

   model = models.Sequential([
       layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
       layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

4. 编译模型：

   model.compile(optimizer='adam',
                 loss='sparse_categorical_crossentropy',
                 metrics=['accuracy'])
   

5. 训练与评估：

   model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
   model.evaluate(x_test, y_test)
   

3. 进阶技巧

• 使用 ImageDataGenerator 进行数据增强
• 集成回调函数监控训练过程
• 探索 tf.keras 官方文档 扩展阅读 获取更详细 API 说明

如需进一步了解 TensorFlow 的底层实现，可访问 TensorFlow 核心概念 深入学习！