tensorflow对应keras

### TensorFlow与Keras的关系 TensorFlow是一个开源的、端到端的机器学习平台，提供了丰富的API和支持多种类型的模型开发。自TensorFlow 2.0版本起，默认集成了Keras作为高级API接口之一[^1]。这意味着用户可以直接通过`tensorflow.keras`访问Keras的功能来简化神经网络和其他深度学习模型的设计流程。 Keras以其易用性和模块化设计而闻名，在保持灵活性的同时降低了复杂度，非常适合快速原型制作和研究工作。它允许开发者以较少代码量实现复杂的架构，并且能够无缝对接底层计算引擎如TensorFlow来进行高效运算处理[^4]。 ### 在TensorFlow中使用Keras的方式 #### 导入必要的库 要开始在TensorFlow环境中利用Keras功能，首先要导入相应的包： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten ``` #### 构建简单模型实例 下面展示了一个简单的多层感知机（MLP）例子，该模型用于分类MNIST手写数字数据集中的图片: ```python model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=(28, 28))) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(10, activation='softmax')) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 这段代码定义了一种顺序堆叠各层结构的方法——即先展平输入图像像素值再经过全连接层映射至类别标签空间；最后编译阶段指定了优化算法(`adam`)、损失函数(`sparse_categorical_crossentropy`)及性能指标(`accuracy`)[^5]。 对于更复杂的场景，则可以通过继承`tf.keras.Model`来自定义自己的模型类并重载其方法完成特定任务需求。此外还支持基于函数式的API构建图形式拓扑关系更加灵活自由的网络图形。 #### 使用分布式策略提升效率 当面对更大规模的数据集或更高维度特征时，可以考虑采用分布式的训练方式提高速度。例如，借助于`tf.distribute.MirroredStrategy()`可以在单台设备上的多个GPU间分配负载从而加快迭代更新速率[^3]: ```python strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() with strategy.scope(): model = Sequential([ Flatten(input_shape=(28, 28)), Dense(128, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 上述片段展示了如何在一个由镜像策略管理的作用域内创建并配置好待训练的对象，确保所有操作都能充分利用硬件资源达到最佳效果。