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# 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