> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://www.nhasachso.io.vn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://www.nhasachso.io.vn/truc-tuyen/interactive-blocks-1/tac-gia/nguyen-hong-phuong/sach-cong-cu-ai-python/phan-3-hoc-sau-deep-learning/keras-api-cap-cao-chay-tren-tensorflow-ho-tro-xay-dung-mo-hinh-nhanh-chong.md).

# Keras: API cấp cao chạy trên TensorFlow, hỗ trợ xây dựng mô hình nhanh chóng

#### **Keras**

**Mục tiêu:** Là **API cấp cao của TensorFlow**, giúp **xây dựng và huấn luyện mô hình học sâu nhanh chóng**, thân thiện với người dùng, phù hợp cả người mới bắt đầu lẫn chuyên gia.

**🚀 Đặc điểm nổi bật:**

* **Cú pháp đơn giản, rõ ràng:** dễ tạo mô hình chỉ trong vài dòng code.
* Hỗ trợ các loại mạng: **CNN, RNN, Autoencoder, GAN**, v.v.
* Tương thích hoàn toàn với TensorFlow, dễ triển khai sản phẩm.
* Có thể mở rộng với các lớp và hàm tự định nghĩa.

**📚 Ứng dụng:**

* Tạo mẫu (prototype) nhanh cho nghiên cứu và sản phẩm.
* Học máy trên ảnh, văn bản, âm thanh và chuỗi thời gian.
* Được dùng trong giáo dục, nghiên cứu và sản phẩm thực tế.

**Ví dụ tạo mô hình phân loại đơn giản:**

```python
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Khởi tạo mô hình tuyến tính
model = Sequential([
    Dense(32, activation='relu', input_shape=(20,)),
    Dense(16, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Huấn luyện mô hình
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
```

***