在人工智能和深度学习的世界里，Keras 是一款非常受欢迎的高级神经网络库，它以简单易用而闻名。今天，我们来聊聊如何快速上手 Keras！💪

首先，安装 Keras 非常方便，只需一条命令即可完成：`pip install keras`。安装完成后，你可以直接导入它并开始构建模型了。比如，用 `Sequential` 模型创建一个简单的全连接网络：

```python

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

model = Sequential()

model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

```

这段代码定义了一个包含两层的神经网络。第一层有 64 个神经元，使用 ReLU 激活函数；第二层是输出层，有 10 个神经元，采用 softmax 激活函数，适合多分类任务。✨

接下来，你需要编译模型，选择优化器、损失函数和评估指标。例如：

```python

model.compile(optimizer='adam',

loss='categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy'])

```

最后一步就是训练模型啦！通过 `fit()` 方法传入数据集即可开启训练之旅。记住，实践是最好的老师，动手试试吧！🚀

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