關於 Keras 入門指南 開發者指南 函數式 API 序貫模型 透過子類別建立新的層和模型 使用內建方法進行訓練和評估 使用 JAX 自訂 `fit()` 使用 TensorFlow 自訂 `fit()` 使用 PyTorch 自訂 `fit()` 在 JAX 中編寫自訂訓練迴圈 在 TensorFlow 中編寫自訂訓練迴圈 在 PyTorch 中編寫自訂訓練迴圈 序列化和儲存 自訂儲存和序列化 編寫自己的回呼函數 遷移學習和微調 使用 JAX 進行分散式訓練 使用 TensorFlow 進行分散式訓練 使用 PyTorch 進行分散式訓練 使用 Keras 3 進行分散式訓練 將 Keras 2 程式碼遷移至 Keras 3 超參數調整 KerasCV KerasNLP KerasNLP 入門指南 使用 KerasNLP 從頭開始預先訓練 Transformer 使用 KerasNLP 上傳模型 KerasHub Keras 3 API 文件 Keras 2 API 文件 程式碼範例 KerasTuner：超參數調整 KerasHub：預先訓練的模型 KerasCV：電腦視覺工作流程 KerasNLP：自然語言工作流程
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