作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
1990年以来，深度学习得到了越来越多的关注。随着数据量、计算性能、机器学习模型复杂度等的提升，深度学习领域也逐渐变得火热起来。目前深度学习框架很多，比如TensorFlow、Caffe、Torch、PaddlePaddle等。而近几年比较流行的深度学习框架就是由Google开源的Keras。
2017年6月，Keras正式发布1.0版本，是第一个稳定的版本，支持Python 2.7 和 Python 3.6+，具有易于上手、快速开发、可扩展性强、模型模块化等特点。2019年3月Keras经历了一个重要的升级——2.3.1版，新增了对TensorFlow 2.x 的支持。在这个版本里，Keras重构了底层实现，降低了TensorFlow 1.x版本和2.x版本之间的差异，使得Keras更加符合Python的理念。
在这篇文章中，我将通过一些代码实例，介绍Keras的基本使用方法，从入门到精通。希望能够帮助大家快速入门并掌握Keras的使用技巧。
本文主要内容包括：Keras概述、Keras安装及环境搭建、Keras的基本模型搭建、Keras的数据加载和预处理、Keras的训练与验证、Keras的保存和加载、Keras的迁移学习、Keras的集成学习等。
2.Keras概述
Keras是一个高级神经网络API，其目标是让简单的事情变得简单，让复杂的事情可行。它可以运行在Theano或TensorFlow之上，支持GPU计算和深度学习实践。本文将基于Keras v2.3.1版本进行讲解。
Keras主要由以下几个方面组成：
Sequential Model：它是一个线性序列模型，