🚀 快速入门：使用Keras构建你的第一个模型

欢迎来到Keras的世界！以下是你开始使用Keras的简明指南：

🧩 1. 安装Keras

确保已安装TensorFlow（Keras的后端）：

pip install tensorflow

✅ 如果使用Python虚拟环境，请先激活环境再执行安装命令

📚 2. 基础用法

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

model = Sequential([
    Dense(32, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

📌 这段代码展示了构建简单全连接网络的流程

📈 3. 实战案例

👉 点击这里查看MNIST手写数字识别的完整示例
📊 通过训练集和测试集的准确率对比，你可以直观看到模型效果

神经网络结构

🌐 4. 学习资源

• Keras官方文档
• TensorFlow中文社区
• 深度学习入门教程

💡 小提示：在使用Keras时，注意版本兼容性问题，建议通过pip show tensorflow查看当前版本

Keras安装指南