Keras 快速入门指南 🚀

欢迎来到 Keras 的快速入门！以下是你需要了解的入门步骤：

1. 安装 Keras

确保已安装 TensorFlow 或 Theano 作为后端。使用以下命令安装 Keras：

pip install keras

📌 点击此处查看安装指南

2. 构建第一个模型

以下是一个简单的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(32, activation='relu', input_shape=(10000,)),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

📊 查看模型架构详解

3. 训练与评估

使用以下步骤训练模型：

• 准备数据集
• 分割训练/测试集
• 调用 model.fit() 方法
• 使用 model.evaluate() 评估性能

📈 深入学习训练过程

4. 常见问题

• 🤔 Q: 如何选择后端？
  A: TensorFlow 更适合大规模深度学习，Theano 适合研究场景。

5. 进阶学习

完成基础后，可以探索：

• 图像识别：查看图像处理教程
• 序列模型：了解 RNN 指南
• 自定义层：深入开发文档

如需更多实战案例，点击此处查看完整示例库 📚