Keras

「Keras」是什么

Keras是一款专为人类设计的深度学习API，致力于赋予开发者不公平的优势。它聚焦于调试速度、代码优雅简洁、可维护性和可部署性，能让代码库更小、更易读且便于迭代。同时，它可与多种框架协作，能轻松扩展到大规模计算集群，在科研领域也有广泛应用。

功能解析

• 跨框架支持：Keras可与JAX、TensorFlow和PyTorch协同工作，使创建的模型能跨越框架边界，并受益于多个框架的生态系统。
• 易于调试部署：通过XLA编译，模型运行速度更快，借助TF Serving、TorchServe等组件，能轻松部署到服务器、移动设备、浏览器、嵌入式设备等。

产品特色

• 用户友好设计：遵循减少认知负担的最佳实践，提供一致且简单的API，减少常见用例的用户操作步骤，给出清晰且可操作的错误消息。
• 助力科研实践：具有低级别的灵活性，可实现任意研究想法，还提供高级便利功能加速实验周期，被众多科研机构广泛使用。

应用场景

• AI模型开发场景：开发者在进行AI模型开发时，Keras能提供简单易用的API，让开发者专注于模型构建，无需过多关注底层细节，如在图像识别模型开发中，利用Keras快速搭建模型结构。
• 科研实验场景：科研人员在进行深度学习相关科研实验时，Keras的灵活性和高级便利功能可加速实验进程，例如在新算法验证实验中，快速实现模型并调整参数。

使用指南

使用Keras时，首先需根据要使用的后端框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行相应配置。然后可以按照定义模型结构、编译模型、训练模型、评估和使用模型等步骤来构建和使用深度学习模型。例如，使用Sequential模型构建简单神经网络时，依次添加各层，编译时指定优化器、损失函数等参数，训练时传入训练数据进行学习。