随着人工智能技术的快速发展，深度学习成为了当今世界最热门的话题之一。对于初学者来说，选择合适的框架来入门是非常重要的。Keras就是这样一个优秀的框架，它为开发者提供了一个简单易用且功能强大的接口，可以快速搭建和训练神经网络模型。今天，我们就一起来了解一下Keras的基础知识和其核心结构。🔍

首先，Keras 是一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、Theano和CNTK之上。它的设计目的是为了让开发者能够快速地实验不同的想法，因此具有非常简洁明了的API设计。🌈

接下来，我们来看看Keras的主要组成部分。Keras模型的基本构建块是层（Layers），这些层按照特定顺序连接起来就形成了网络。每一层都有自己的参数和配置选项，例如激活函数、优化器等。🛠️

此外，Keras还提供了多种内置层供用户使用，如全连接层(Dense)、卷积层(Conv2D)和循环层(LSTM)等。这些预定义的层大大简化了模型构建过程，使得即使是深度学习的新手也能轻松上手。🔧

最后，通过编译（Compile）步骤，我们可以为模型指定损失函数、优化算法和评估指标。这一步骤是训练模型前必不可少的一环。🎯

总之，Keras以其直观的API和丰富的内置组件，成为了一款非常适合初学者的深度学习框架。希望今天的分享能帮助你更好地理解Keras及其基本概念。🌟