TensorFlow与Keras集成指南 🤖

TensorFlow与Keras的集成是深度学习开发中的核心体验，两者结合后可显著提升模型构建效率。以下是关键要点：

1. 无缝衔接的API设计

• Keras作为高层API，提供tf.keras模块直接集成于TensorFlow中
• 支持快速原型开发：

  model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
  ])
  

• 自动处理底层复杂性（如梯度计算、设备分配）🧠

2. 训练与部署流程

• 使用model.fit()进行训练，底层自动调用TensorFlow优化器🚀
• 模型保存与加载：

  model.save('my_model.h5')  # 保存模型
  new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')  # 加载模型
  

• 支持TensorFlow Serving部署📦

3. 扩展阅读

• 查看Keras官方文档了解更详细的API说明📚
• 探索TensorFlow中文社区获取实战案例与教程👨‍🔬