TensorFlow Keras 教程

TensorFlow Keras 是 TensorFlow 的高级 API，它提供了一个简单、模块化、可扩展的深度学习编程接口。以下是一些入门级的教程，帮助您开始使用 Keras。

快速开始

1. 安装 TensorFlow 首先，确保您的环境中安装了 TensorFlow。您可以通过以下命令进行安装：

   pip install tensorflow
   

2. 创建第一个 Keras 模型 创建一个简单的神经网络模型，用于对手写数字进行分类：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
   
   model = Sequential([
       Flatten(input_shape=(28, 28)),
       Dense(128, activation='relu'),
       Dense(10, activation='softmax')
   ])
   
   model.compile(optimizer='adam',
                 loss='sparse_categorical_crossentropy',
                 metrics=['accuracy'])
   
   # 加载 MNIST 数据集
   mnist = tf.keras.datasets.mnist
   (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
   
   # 归一化像素值
   train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
   
   # 训练模型
   model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
   
   # 评估模型
   model.evaluate(test_images, test_labels)
   

3. 进一步学习 您可以继续学习更复杂的模型和优化器，例如卷积神经网络（CNN）和 Adam 优化器。

图像识别

要了解更多关于图像识别，您可以查看以下教程：

• 使用 Keras 进行图像分类

Golden_Retriever