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另附上官方文檔

官方文檔：https://keras.io/

中文版文檔：https://keras.io/zh/

keras代碼量很小，並且代碼結構非常明確，又是純Python代碼，可讀性很好。

把官方文檔讀一遍https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/，把官方demo跑一遍https://github.com/keras-team/keras/tree/master/examples

在進行以上兩步的過程中，時不時地讀源碼查看實現

最後，把源碼通讀一遍。

不用看書，找個 kaggle 比賽，直接實戰，這樣是最快的

• 小數據，比如MNIST，https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer
• 大數據，比如QuickDraw, https://www.kaggle.com/c/quickdraw-doodle-recognition

以上兩個數據集都是很好的練習項目

keras作者自己寫的Deep Learning with Python，基本上各種例子都過了一遍，不過有些老了，沒介紹最新的tf.keras特有的功能，新版好像在準備了

keras官方文檔：https://keras.io/

中文版文檔：https://keras.io/zh/

tensorflow2.0官方教程

其實在學細節之前，把所有框架的套路都掌握可能是更好的選擇：

我就是先看keras文檔，然後看代碼了。