Keras 是用 Python 建立深度學習模型的高階 API，適合快速組裝、訓練與測試神經網路。對初學者來說，Keras 的價值是把層、損失函數、最佳化器與訓練流程整理成清楚介面。
Keras 是什麼？
Keras 是深度學習模型開發 API，提供簡潔的模型建立、訓練、評估與推論流程。Keras 3 文件把模型、layers、callbacks、optimizers 與資料工具整理成統一 API（Keras，存取日期：2026-08-27）。
在 TensorFlow 生態中，`tf.keras` 長期是常見入口。開發者可以用少量程式碼建立分類、回歸、影像辨識或序列模型。Keras 的資訊增益在於降低樣板程式碼，讓實驗焦點回到資料、架構與評估。
Sequential API 適合什麼情境？
Sequential API 適合一層接一層的直線型神經網路。影像分類入門、簡單多層感知器與原型驗證，都很適合用 Sequential API。
```python
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model = keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)),
layers.Dense(1, activation='sigmoid'),
])
```
Sequential API 的限制也很清楚：若模型有多輸入、多輸出、共享層或跳接結構，Functional API 會更合適。
Functional API 適合什麼情境？
Functional API 適合描述非線性的模型拓樸。當模型需要多個輸入、特徵合併、分支輸出或殘差連接時，Functional API 比 Sequential API 更清楚。
```python
inputs = keras.Input(shape=(20,))
x = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
outputs = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
```
實務選擇框架：
| 模型需求 | 建議 API |
|---|---|
| 單一路徑、快速實驗 | Sequential API |
| 多輸入或多輸出 | Functional API |
| 自訂訓練迴圈 | Subclassing |
Keras 模型如何訓練與評估？
Keras 模型訓練通常包含 compile、fit、evaluate 與 predict。compile 設定最佳化器與損失函數，fit 執行訓練，evaluate 檢查測試資料表現。
```python
model.compile(
optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'],
)
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)
score = model.evaluate(x_test, y_test)
pred = model.predict(x_new)
```
本文的實務建議是：先確認資料 shape，再看 `model.summary()`。多數 Keras 初學錯誤不是模型太難，而是輸入維度、標籤格式或 loss 選錯。
常見問題
Keras 和 TensorFlow 是同一個東西嗎？
Keras 是高階深度學習 API，TensorFlow 是底層機器學習平台之一。實務上常透過 `tf.keras` 在 TensorFlow 中使用 Keras 風格 API。
Keras 適合初學者嗎？
Keras 適合初學者，因為模型建立與訓練流程清楚。初學者仍需要理解資料形狀、損失函數與評估指標，才能正確解讀結果。
Sequential API 和 Functional API 哪個比較好？
Sequential API 適合簡單線性堆疊模型，Functional API 適合複雜拓樸。選擇依模型結構而定，不是依熟練程度而定。
Keras 可以做影像辨識嗎？
Keras 可以做影像辨識。常見做法是使用卷積神經網路或載入預訓練模型，再針對自己的資料微調。
Keras 模型訓練前要先檢查什麼？
Keras 模型訓練前要先檢查輸入 shape、標籤格式、loss 類型與 metrics。這四項錯誤會直接影響訓練是否能收斂。
參考資料
- Keras，〈Keras 3 API documentation〉，存取日期：2026-08-27。
- TensorFlow，〈tf.keras.Model〉，存取日期：2026-08-27。
最後更新
2026-08-27
延伸閱讀
關於作者 {#author}
Claire Chang ｜ 企業 AI 導入與流程轉型顧問。專注於 AI Agent 架構設計、ERP 系統整合與企業 AI 治理。
首次發布：2022-12-21