Keras实例教程：完整指南与源代码

Keras是一个高级神经网络API，它被广泛用于深度学习任务。本教程将为你提供一个完整的Keras实例指南，并附上相应的源代码。我们将探索一些常见的深度学习应用，并通过实例演示如何使用Keras来解决这些问题。

在开始之前，请确保已经安装了Keras和相关的依赖库。你可以通过以下命令来安装Keras：

pip install keras

接下来，让我们开始构建我们的第一个Keras模型。

1. 图像分类

图像分类是深度学习中最常见的任务之一。我们将使用Keras构建一个简单的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来对MNIST手写数字图像进行分类。

首先，导入必要的库并加载数据集：

import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential