Keras 入门指南 🚀

欢迎来到 Keras 的世界！Keras 是一个高级神经网络 API，能够运行在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 之上，让深度学习变得简单直观。以下是快速上手的步骤：

1. 安装 Keras

pip install keras

📌 注意：确保已安装 Python 环境，推荐使用 Anaconda 管理依赖。

2. 第一个 Keras 示例

以下代码展示如何构建一个简单的神经网络：

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'])
# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)

📊 图片：深度学习模型结构

3. 核心概念

• 模型（Model）：定义网络层和连接
• 层（Layer）：如 Dense、Conv2D 等，每层有特定功能
• 激活函数：如 ReLU、Sigmoid，决定神经元输出
• 优化器：如 Adam、SGD，控制模型训练过程

🔗 扩展阅读：Keras 官方文档 提供更详细的 API 参考

4. 常用数据处理

• 使用 TensorFlow Datasets 加速数据加载
• 数据标准化：from keras.utils import to_categorical
• 数据增强：from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

🎯 图片：数据增强示例

5. 实战项目推荐

• MNIST 手写数字识别：入门必做实验
• IMDB 电影评论分类：自然语言处理实践
• Fashion MNIST：图像分类进阶

📌 提示：在开始项目前，建议先阅读 Keras 概述 了解框架设计哲学