Keras - Home

Keras 教程

欢迎来到 Keras 教程。Keras 是一个用户友好、模块化、可扩展的高级 API（应用程序编程接口），用于开发和训练神经网络。它集成在 TensorFlow 平台中（tf.keras），旨在实现深度学习模型的快速实验。

全球领先的组织和研究人员使用 Keras（在 TensorFlow 内）进行从计算机视觉、自然语言处理到强化学习和生成模型的各种应用。本教程将指导你安装 tf.keras，理解深度学习基础，探索 Keras 组件（模型、层、模块），并构建实用的深度学习应用。

目标读者

本教程面向对使用实用、高级框架学习和应用深度学习感兴趣的开发者、数据科学家、学生和研究人员。它旨在为使用 tf.keras 构建、训练和评估神经网络提供坚实的基础。

先决条件

在你开始之前，建议具备以下概念的基础知识：

• Python 编程： 熟悉 Python 语法、数据结构（列表、字典）、函数和基本的面向对象概念。
• 机器学习基础： 理解诸如训练集/验证集/测试集、特征、标签、监督学习、分类与回归、过拟合等概念。
• 基础神经网络概念（有益）： 虽然本教程会涵盖基础知识，但提前接触过诸如神经元、层、激活函数和损失函数等概念将有所帮助。
• NumPy 库（有益）： 了解 NumPy 库进行数值运算和数组操作很有用，因为 Keras 经常与 NumPy 数组交互。

不需要严格要求具备 TensorFlow 或其他深度学习框架的经验，因为本教程旨在从零开始介绍 tf.keras。