如何从零使用 Keras + TensorFlow 开发一个复杂深度学习模型？
Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络，如果，你还没有熟悉，那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow 教程和卷积神经网络教程，然后再回来阅读这个文章。
在这个教程中，我们将学习以下几个方面：
为什么选择 Keras？为什么 Keras 被认为是深度学习的未来？
在Ubuntu上面一步一步安装Keras。
Keras TensorFlow教程：Keras基础知识。
了解 Keras 序列模型
4.1 实际例子讲解线性回归问题使用 Keras 保存和回复预训练的模型
Keras API
6.1 使用Keras API开发VGG卷积神经网络
6.2 使用Keras API构建并运行SqueezeNet卷积神经网络。
安装 h5py，用于模型的保存和载入：
pip install h5py
还有一些依赖包也要安装。
pip install numpy scipy
pip install pillow
为什么选择Keras的原因：
Keras 是 Google 的一位工程师François Chollet 开发的一个框架，可以帮助你在 Theano 上面进行快速原型开发。后来，这被扩展为 TensorFlow 也可以作为后端。并且最近，TensorFlow决定将其作为 contrib 文件中的一部分进行提供。
Keras 被认为是构建神经网络的未来，以下是一些它流行的原因：
轻量级和快速开发：Keras 的目的是在消除样板代码。几行 Keras 代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能。你也可以很轻松的实现 CNN 和 RNN，并且让它们运行在 CPU 或者 GPU 上面。
Keras基础知识
在Keras中主要的数据结构是 model ，该结构定义了一个完整的图。你可以向已经存在的图中加入任何的网络结构。import keras
Keras 有两种不同的建模方式：
Sequential models：这种方法用于实现一些简单的模型。你只需要向一些存在的模型中添加层就行了。
Functional API：Keras的API是非常强大的，你可以利用这些API来构造更加复杂的模型，比如多输出模型，有向无环图等等。
