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

  1. 安装 Keras

    pip install tensorflow
    

    (TensorFlow 包含 Keras,这是最简单的安装方式)

  2. 加载数据

    from tensorflow.keras.datasets import mnist
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    
    Keras_logo
  3. 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')
    ])
    
    神经网络结构
  4. 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

  • 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 matplotlibplotly 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 📖