Tensorflow.Keras入门指南简介

随着越来越人工智能在各个领域的应用和推广，各行各业都开始对人工智能有广泛的需求。那么如何将人工智能根据自己企业或者科研领域的需求进行对应的调整与部署就变得非常的重要了。今天我想介绍一款关于人工智能的高级库Keras，它是基于Python的深度学习库。相比于Tensorflow来说，Keras更有利于模型的快速迭代，同时也方便刚刚入门深度学习的学生已经工程师快速的搭建项目，减少在一开始由于学习底层API造成的进度缓慢等因素。

由于Keras的作者François Chollet在谷歌工作，所以谷歌的Tensorflow对Keras有完整的Contribute。我们可以在目前版本的Tensorflow.Keras中找到Tensorflow版本的Keras。而根据Google开发者大会的公布，新的Tensorflow2.0将于2019年发布，而其中的绝大部分高层API将从现有的Keras移植。所以目前是学好Keras的最好时机。

本教程将会持续更新至Tensorflow2.0版本发布，将会讲解一些Keras的API，并且对一些典型的项目进行。在Tensorflow2.0版本发布之后将会将完全基于Tensorflow2.0版本的API进行讲解。在API上引用Keras和Tensorflow.Keras几乎是一样的，例如：

from tensorflow import keras //引用Tensorflow的KerasAPI
import keras //引用Keras库

在教程的一开始先引入一些学习资料：

Keras中文文档：

Keras:基于Python的深度学习库 &＃8211; Keras中文文档​ keras-cn.readthedocs.io

Tensorflow.contrib.Keras代码库:

tensorflow/tensorflow​ github.com

Keras 英文文档：

Keras Documentation​ keras.io