Keras是什么？

Keras是一个用Python编写的高级开源神经网络API。它专为快速实验和易用性而设计，使开发人员能够用最少的代码构建和训练深度学习模型。Keras最初是作为一个独立的库创建的，现在是TensorFlow的官方高级API。随着Keras 3的发布，它已发展成为一个多后端框架，能够无缝地运行在TensorFlow、PyTorch和JAX之上。这种灵活性使开发人员能够选择最适合其需求的后端，而无需更改其Keras代码。

主要特点

• 用户友好的API： Keras以其简单、一致和直观的界面而闻名，使初学者可以轻松入门深度学习。
• 多后端支持： 在TensorFlow、PyTorch或JAX上运行相同的Keras代码，提供无与伦比的灵活性和与不同生态系统的集成。
• 快速原型制作： Keras的模块化和可组合性允许通过堆叠层和组件来快速构建复杂模型。
• 广泛的预训练模型： 通过Keras Applications和KerasCV访问各种预训练模型（例如VGG16、ResNet50、BERT），可用于迁移学习和特征提取。
• 可扩展性： Keras模型可以扩展到在大型GPU集群或整个TPU pod上运行，使其既适用于小型项目，也适用于大规模工业应用。
• 充满活力的社区： 在Google和庞大的开源社区的支持下，Keras文档齐全，维护活跃，并不断改进。

使用案例

• 图像分类： 构建和训练卷积神经网络（CNN）以高精度对图像进行分类。
• 自然语言处理（NLP）： 使用循环神经网络（RNN）和Transformer开发用于情感分析、文本生成和机器翻译等任务的模型。
• 时间序列预测： 创建模型以根据历史数据（如股票价格或天气模式）预测未来值。
• 生成模型： 实现生成对抗网络（GAN）和扩散模型以创建新图像、文本或其他数据。
• 推荐系统： 设计和训练为用户提供个性化推荐的模型。

入门指南

这是一个在Keras中用于对MNIST数据集中的手写数字进行分类的顺序模型的简单“Hello World”示例。

```python import keras from keras import layers

定义模型

inputs = keras.Input(shape=(784,), name=”digits”) x = layers.Dense(64, activation=”relu”, name=”dense_1”)(inputs) x = layers.Dense(64, activation=”relu”, name=”dense_2”)(x) outputs = layers.Dense(10, activation=”softmax”, name=”predictions”)(x)

model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

编译模型

model.compile( optimizer=keras.optimizers.RMSprop(), loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(), metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()], )

加载数据（为演示目的，我们使用虚拟数据）

import numpy as np (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype(“float32”) / 255 x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype(“float32”) / 255

训练模型

history = model.fit( x_train, y_train, batch_size=64, epochs=1, validation_split=0.2, )

评估模型

print(“在测试数据上进行评估…”) results = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128) print(“测试损失, 测试准确率:”, results)

定价

Keras是一个在Apache 2.0许可下分发的免费开源库。您可以免费将其用于个人、研究或商业项目。