Keras 是一个高效且用户友好的深度学习框架，支持 TensorFlow、Theano 和 PlaidML 后端。以下是关于 Keras 的核心信息：
快速入门 🚀
- 安装：
pip install keras或访问 官方安装指南 获取详细说明 - 特点：模块化、极简主义、可扩展性
- 适用场景：科研实验、快速原型开发、生产环境部署
核心概念 🧠
模型构建
使用Sequential或Functional API定义网络结构层类型
- 全连接层：
Dense - 卷积层：
Conv2D - 循环层：
LSTM - 激活函数：
ReLU/Sigmoid
- 全连接层：
训练与评估
- 使用
model.fit()进行训练 - 调用
model.evaluate()评估模型性能 - 支持回调函数（Callbacks）优化训练过程
- 使用
使用示例 📊
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')