第3章 上手Keras

前两章介绍了机器学习的基本概念，并通过Python代码手动实现了简单的梯度下降神经网络。可以看到，尽管神经网络的代码实现并不是特别复杂，但当我们的层数增多并需要定义不同的参数和算法实现时，就不能再靠原生的Python代码去实现了。无论是对于学术研究还是对于工业级开发，都需要一个封装了不同的网络结构、参数配置、算法实现的机器学习开发框架，才能在这基础上进行真正的工作。

截至2019年10月，比较流行的机器学习开发框架包括TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet等。本书主要介绍基于Keras的机器学习开发，因此在本章首先介绍Keras，方便大家在后续的章节中进行学习和实战。

本章尽管代码不少，但基本上是作为对图表及概念的补充和说明，不要求读者必须运行。