参考资料： https://github.com/keras-team/keras/blob/eb97bc385599dec8182963fe263bd958b9ab0057/keras/models.py
参考资料 keras中文文档（官方） keras中文文档（非官方） 莫烦keras教程代码 莫烦keras视频教程 一些keras的例子 Keras开发者的github keras在imagenet以及
Conv2D：图像空间的2维卷积 keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format
参考文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_linux/ 基础概念 在使用Keras前，首先要了解Keras里面关于模型如何创建
框架核心 所有model都是可调用的(All models are callable, just like layers) 可以在之前的模型基础上修改，类似迁移学习 input keras.input
为何要用keras? 两个字：简单。 Keras让深度学习像搭建积木一样方便地来进行，使前面的tensorflow能够更加方便地使用。
为什么选择 Keras？ 在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？以下是 Keras 与现有替代品的一些比较。
pip install keras 什么是keras https://keras.io/zh/ 在 ?
Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。
Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：? 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）支持CNN和RNN，或二者的结合无缝
导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。
文件下载：https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229828 Keras模型 在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential
Keras Model模型 Keras 中文文档 Keras 模型 Sequential 顺序模型 Sequential使用方法 一个简单的Sequential示例 构建方法 input shape 输入的形状
import kerasohl=keras.utils.to_categorical([1,3])# ohl=keras.utils.to_categorical([[1],[3]])print(ohl
你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器，来创建一个 Sequential 模型： from keras.models import Sequential from keras.layers
[深度概念]·Keras实现DenseNet 转载地址 先来一张图，便于理解网络结构，推荐的dense_block一般是3。两个dense_block之间的就是过渡层。
下面是Keras调用Tensorboard的代码实例： # callback tensorboard_class tbCallBack = TensorBoard(log_dir='.
import keras ohl=keras.utils.to_categorical([1,3]) # ohl=keras.utils.to_categorical([[1],[3]]) print
Overview The Keras Tuner is a library that helps you pick the optimal set of hyperparameters for your
Built-in optimizer classes.Modulesschedules module: Public API for tf.keras.optimizers.schedules namespace.Classesclass
