欢迎来到 Keras 入门指南!Keras 是一个开源的深度学习框架,以其用户友好性和模块化设计著称。无论你是机器学习新手还是经验丰富的开发者,Keras 都能帮助你快速实现模型开发。
🚀 快速入门:MNIST 手写数字识别
安装 Keras
pip install tensorflow
(TensorFlow 包含 Keras,这是最简单的安装方式)
加载数据
from tensorflow.keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
构建模型
model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ])
训练与评估
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.evaluate(x_test, y_test)
📚 进阶教程
💡 小贴士
- 用
tf.keras
代替旧版keras
库(推荐与 TensorFlow 2.x 一起使用) - 尝试 Keras 官方示例 深入理解 API 设计
- 图片可视化建议:使用
matplotlib
或plotly
配合 Keras 的ImageDataGenerator
需要更多帮助?点击 Keras 中文文档 获取详细技术说明 📖