Keras 教程

什么是 Keras？

Keras 是一个高级神经网络 API，用 Python 编写，能够运行在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 之上。因其简洁易用、模块化设计和强大的社区支持，Keras 已成为深度学习入门和开发的首选工具之一。

为什么选择 Keras？

• 用户友好：API 设计直观，适合快速原型开发。
• 模块化：模型可像搭积木一样组合神经网络层。
• 多后端支持：默认集成 TensorFlow，也可切换其他计算引擎。
• 广泛社区：大量教程、示例和预训练模型资源。

快速开始

安装 Keras（通常随 TensorFlow 一起安装）：

pip install tensorflow

一个简单的全连接神经网络示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

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

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

学习路径建议

• 理解张量与数据预处理
• 掌握 Sequential 与 Functional API
• 学习常见层类型（Dense、Conv2D、LSTM 等）
• 实践图像分类、文本生成等经典任务
• 探索模型保存、加载与部署