Python与深度学习库Keras实战

从零开始：Keras带你轻松步入深度学习殿堂

想象一下，你是一位探险者，站在一个神秘而广阔的森林前，这个森林就是深度学习的世界。而Keras，则是你手中那张清晰的地图，它指引着你如何在这片复杂的环境中找到宝藏——构建出强大的神经网络模型。Keras以其简洁易懂的API设计著称，即使是对深度学习一无所知的新手也能快速上手。它的背后支持着TensorFlow这样的强大引擎，让你能够专注于模型的设计和实验，而不是被底层实现所困扰。

首先安装Keras及其依赖项非常简单，只需要通过pip命令即可完成：

pip install keras

一旦安装完毕，你就准备好开启你的深度学习之旅了。接下来我们将一起探索如何使用Keras来创建自己的第一个神经网络。

构建你的第一个神经网络：用Keras打造一个简单的图像分类器

现在我们已经准备好进入森林深处了。让我们尝试建造一座小木屋——也就是一个基本的图像分类器。这个任务将帮助我们理解Keras的工作流程以及如何定义、训练并评估一个模型。我们将以MNIST数据集为例，这是一个包含大量手写数字图片的数据集，非常适合初学者用来练习。

下面是一段完整的代码示例，展示了如何使用Keras创建一个用于识别MNIST数据集中手写数字的卷积神经网络（CNN）：

import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras import backend as K

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
img_rows, img_cols = 28, 28
if K.image_data_format() == 'channels_first':
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    input_shape = (1