Keras 101

Keras 是一个高级库，允许使用 TensorFlow 作为后端深度学习库。 TensorFlow 团队将 TrasorFlow Core 中的 Keras 作为模块tf.keras。除了 TensorFlow 之外，Keras 在撰写本书时还支持 Theano 和 CNTK。

以下 Keras 的指导原则使其在深度学习社区中非常受欢迎：

  • 极简主义提供一致且简单的 API
  • 模块化允许将各种元素表示为可插拔模块
  • 将新模块添加为类和函数的可扩展性
  • 用于代码和模型配置的 Python 原生
  • 开箱即用的通用网络架构，支持 CNN，RNN 或两者的组合

在本书的其余部分中，我们将学习如何使用低级 TensorFlow API 和高级 Keras API 构建不同类型的深度学习和机器学习模型。

我们将在本章中介绍以下主题：

  • 安装 Keras
  • 在 Keras 中创建模型的工作流程
  • 使用顺序和函数式 API 创建 Keras 模型
  • Keras 层

  • 使用顺序和函数式 API 创建和添加层

  • 编译 Keras 模型

  • 训练 Keras 模型
  • 使用 Keras 模型进行预测
  • Keras 的附加模块
  • MNIST 数据集的 Keras 序列模型示例

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