Keras模块介绍

Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow、Theano或CNTK后端上运行。它旨在实现快速实验，能够简单、快速地构建和训练深度学习模型。Keras具有用户友好的API，支持多种网络层，如卷积层、循环层、全连接层等，并提供了丰富的优化器和损失函数选择。此外，Keras还提供了方便的模型保存和加载功能，使得模型训练更加高效。

应用和发展趋势

随着深度学习技术的广泛应用，Keras因其简洁性、易用性和高效性受到了广大开发者的青睐。越来越多的研究者和企业开始使用Keras来构建和训练复杂的神经网络模型。未来，随着计算资源的不断提升和深度学习算法的持续创新，Keras将继续在人工智能领域发挥重要作用，助力解决更多实际问题。

代码例子

1、构建一个简单的全连接神经网络

	from keras.models import Sequential
	from keras.layers import Dense
	model = Sequential()
	model.add(Dense(32, input_dim=100, activation='relu'))
	model.add(Dense(10, activation='softmax'))