關於 Keras 開始使用 開發者指南 函數式 API Sequential 模型 透過子類別化建立新的層和模型 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 中撰寫自訂訓練迴圈 在 TensorFlow 中撰寫自訂訓練迴圈 在 PyTorch 中撰寫自訂訓練迴圈 序列化與儲存 自訂儲存和序列化 撰寫您自己的回呼函式 遷移學習與微調 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 KerasTuner 入門 使用 KerasTuner 進行分散式超參數調整 在您的自訂訓練迴圈中調整超參數 將超參數調整過程視覺化 處理 KerasTuner 中失敗的試驗 調整搜尋空間 KerasCV KerasNLP 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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超參數調整

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