使用 tf.keras 构建和训练简单的神经网络模型——深度解析与实践

在深度学习的世界里，神经网络是最常见的模型之一。尤其是利用 TensorFlow 中的 tf.keras 模块，能够快速搭建神经网络并进行训练，是每个机器学习工程师的必备技能。本文将深入讲解如何使用 tf.keras 构建和训练一个简单的神经网络模型，帮助读者理解神经网络的基本原理，掌握如何通过代码实现模型训练，并探讨一些优化和调参的技巧。

一、什么是 tf.keras？

tf.keras 是 TensorFlow 提供的高阶接口，用于快速构建和训练深度学习模型。相比于 TensorFlow 中的低阶 API，tf.keras 提供了更简洁和易于理解的接口，适合快速开发和实验。tf.keras 基于 Keras 框架，但集成在 TensorFlow 中，能够与 TensorFlow 其他功能（如分布式训练、TensorFlow Lite、TensorFlow Serving 等）无缝协作。

二、神经网络简介

神经网络是模仿生物神经网络的数学模型，主要由以下部分组成：

输入层：接受外部输入数据。
隐藏层：通过加权求和和激活函数处理输入数据。
输出层：产生最终的预测结果。

神经网络的核心是通过学习数据中的模式，调整各层节点的权重。通过反向传播算法（Backpropagation）优化模型权重，使得损失函数最小化。

三、构建一个简单的神经网络模型

在这个实例中，我们将构建一个简单的神经网络来进行 手写数字识别，使用经典的 MNIST 数据集。MNIST 数据集包含 70,000 张手写数字图像，每张图像是一个 28x28 像素的灰度图。

3.1 导入库和加载数据

首先，我们导入需要的库，并加载 MNIST 数据集。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 归一化处理：将像素值缩放到 [0, 1] 范围
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 输出训练数据的维度
print(f"训练数据形状：{x_train.shape}")

MNIST 数据集包含的内容：