深度学习在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。其中，Keras是一种流行的深度学习框架，它提供了简单易用的API和一系列实现模型的工具。在本文中，我们将探索使用Keras进行深度学习视觉处理的基本知识。

准备工作

在开始使用Keras进行深度学习视觉处理之前，我们需要准备以下工具和库：

1. Python 3.5或更高版本

2. Keras库

3. TensorFlow库

4. NumPy库

安装Keras和TensorFlow库可以使用pip工具：

pip install keras pip install tensorflow

安装完毕后，在Python环境中导入库：

import keras import tensorflow as tf import numpy as np

基本框架

现在我们已经准备好使用Keras进行深度学习视觉处理了。在开始构建模型之前，我们需要了解一些基本概念：

1. keras.models：Keras中核心模型的顶层API。

2. keras.layers：Keras中的层级结构，它允许我们从网络中添加、删除和修改层级。

3. keras.optimizers：Keras中包含的各种优化器，用于训练模型。

4. keras.losses：Keras中包含的各种损失函数，用于计算模型的损失。

首先，我们需要定义模型，可以使用Sequential来创建多层前馈神经网络模型，如下所示：

model = keras.models.Sequential()

在模型中添加层级，可以使用add()方法：

model.add(keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))

接下来，我们可以使用compile()方法设置训练参数：

model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss=keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=['accuracy'])

最后，使用fit()方法进行训练：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128)

代码示例

下面是一个使用Keras实现卷积神经网络（CNN）对手写数字进行分类的示例：

数据集预处理

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load