本文介绍了Keras框架的安装过程，包括在Linux系统中配置Python环境、安装CUDA和cuDNN，以及安装tensorflow-gpu和keras。此外，还提供了简单的入门案例，如构建MLP模型，保存和加载模型的权重，使用顺序模型和函数式API编程。
简介
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。
为什么选择Keras
1.Keras 被工业界和学术界广泛采用
2.Keras 模型可以轻松部署在更广泛的平台
3.Keras 支持多个后端引擎
4.Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持
5.Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持
主要是简单，而且还挺好用！！！
Keras安装指引（以Tensorflow后端为例）
以下安装步骤均在Linux系统中进行
1.初始环境配置：Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6
2.安装运算加速库
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