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Keras 官方中文版文档发布

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发表于 2018-4-18 16:34:32 |显示全部楼层
keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 Tensorflow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。


keras

keras

如果大家有如下需求,可以选择 Keras 作为你的开发工具:

允许简单而快速的原型设计(用户友好,高度模块化,可扩展性)。

同时支持卷积神经网络和循环神经网络,以及两者的组合。

在CPU和GPU上无缝运行与切换。

从 2015 年发展至今,Keras 目前在 GitHub 上拥有 star 数 26393 个,fork 数 9625 个,有 635 位开发者为它的发展做出贡献。可以看到,它在这三年间迎来稳步发展,深得无数开发者和研究人员的喜爱。





2017 年 3 月,keras 迎来全新版本——Keras 2。Keras 开发人员此前在博客中表示,他们更愿意人们将 Keras 视为一种通用的 API 规范,而不仅仅是一个代码库。

3 月的版本中,最重要的一项内容就是增强了 Keras 与 TensorFlow 的逻辑一致性。另一项重要更新就是 API 的变化。他们重新设计了绝大部分 API,为将来的扩展和更新预留了充足的修改空间,并且新设计的 API 完全兼容于谷歌 TensorFlow 规范。

而在 2017 年 8 月,Keras 又做了如下几点更新:修复漏洞,性能提升,文件改善,为在 TensorFlow 的数据张量(比如 Datasets, TFRecords)上训练模型提供了更好的支持,提升 TensorBoard 用户体验,提升测试覆盖范围。此外,还迎来两个重大变化:一是让约束管理(constraint management)基于变量属性;二是把层和模型中已经不再使用的约束属性移除(不会影响任何用户)。

这一系列更新,让 Keras 的可扩展性和易用性更强。而在官方文档上,也详尽描述了 Keras 的几大优势:

Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。Keras 遵循减轻认知负载的最佳实践:它提供一致而简洁的 API,尽量减少常用操作所需的步骤,并对误用给予清晰而有指导性的反馈。

这让 Keras 既好学又好用。作为 Keras 的使用者,你比竞争对手更高效,因为你能更快地尝试更多新点子。这反过来帮你赢得机器学习竞赛。

简单易用并不以牺牲灵活性为代价:因为 Keras 整合了底层深度学习语言,特别是 TensorFlow,使你可以构建原本想用底层语言构建的一切。Keras 以「tf.keras」的形式与 TensorFlow 无缝衔接。

此外,与其他深度学习框架相比,Keras 模型可以轻松地发布到更多平台。它支持众多后端引擎,支持多 GPU 和分布式训练,它的开发受到谷歌、微软、亚马逊等多家深度学习生态圈中关键公司的支持。这一切让 Keras 收获无数认可,稳步发展至今。

相信这次官方中文版的发布,会是 Keras 走向中国市场的一大步,期待未来看到 Keras 在中国的更多开发活动
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