欢迎使用 Keras 的快速入门教程！以下内容将帮助你快速搭建第一个神经网络模型：

🔧 必备步骤

  1. 安装 Keras
    确保已安装 TensorFlow 环境（Keras 已集成在 TensorFlow 2.x 中）
    🔗 官方安装指南

  2. 构建模型
    使用 Sequential API 创建简单模型： 

    model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(None, 20)),
    tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])
    Keras_Model

  3. 编译模型
    指定优化器、损失函数和评估指标： 

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

  4. 训练模型
    使用 fit 方法进行训练： 

    model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
    Training_Process

  5. 评估模型
    通过 evaluate 方法测试模型性能： 

    test_loss = model.evaluate(x_test, y_test)

📘 扩展学习

📌 小贴士：使用 tf.keras.utils.plot_model 可以可视化模型结构，推荐尝试！

Model_Structure