Keras: 为人类设计的深度学习框架

简介

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，能够以 TensorFlow、CNTK 或 Theano 作为后端运行。它专为快速实验而生，能够帮助开发者从想法到结果的快速实现。

核心优势

• 用户友好：Keras 提供一致而简洁的 API，极大降低了深度学习的学习门槛
• 模块化设计：神经网络层、损失函数、优化器等组件都可自由组合
• 易扩展性：可以轻松添加新模块作为 Python 类和函数
• 多后端支持：兼容 TensorFlow、CNTK 和 Theano 等主流深度学习框架

主要特性

• 支持卷积网络和循环网络
• 支持任意连接方案
• 可在 CPU 和 GPU 上无缝运行
• 丰富的预训练模型库

为什么选择 Keras？

Keras 被 Google、NASA、Yelp 等众多知名机构采用，是快速实现深度学习项目的理想选择。其简洁的 API 设计让开发者能够专注于模型设计而非实现细节。

快速开始

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

学习资源

• 官方文档：https://keras.io/
• GitHub 仓库：https://github.com/keras-team/keras
• 社区支持：活跃的开发者社区提供丰富教程和案例

Keras 让深度学习变得简单高效，是 Python 开发者进入 AI 领域的首选工具。