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Keras-高级神经网络API
资料介绍
一、Keras的核心定位与设计理念
Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，以"人机友好"为核心设计目标，能够运行在TensorFlow、CNTK、Theano等主流深度学习框架之上，本质上是对底层深度学习框架做了高阶抽象，让神经网络的开发更贴近人类的思考逻辑，降低深度学习入门与工程落地的门槛。
Keras的核心设计理念遵循三个基本原则：用户友好、模块化**、可扩展**：
1. 用户友好：Keras始终把开发者体验放在首位，API设计符合人类的直觉，调用逻辑一致，遇到错误时会给出清晰可理解的错误提示，帮助开发者快速定位问题，不需要深度学习底层开发经验也能快速上手构建模型。
2. 模块化：Keras把神经网络拆分为一系列独立可组合的模块，包括神经网络层、损失函数、优化器、激活函数、初始化器、正则化器等，开发者只需要像搭积木一样把现成模块拼接起来，就能得到完整的神经网络模型，不需要从零编写全部逻辑。
3. 可扩展：开发者可以轻松自定义新的模块，也可以在现有模块基础上进行修改，满足复杂场景下的定制需求，完全不会被Keras的API限制能力。
二、Keras的发展历程与版本演变
Keras最初由谷歌工程师François Chollet在2015年正式发布，发布后很快因为易用性获得了深度学习社区的欢迎，成为当时最流行的深度学习入门框架。早期的Keras是一个独立项目，支持多后端框架运行，开发者可以自由选择TensorFlow、Theano、CNTK作为底层计算引擎。
随着TensorFlow在深度学习框架中的市场占比不断提升，2018年TensorFlow 2.0正式发布后，Keras被整合成为TensorFlow的官方高级API，也就是现在大家常用的tf.keras，成为TensorFlow生态中构建神经网络模型的标准接口。当前的Keras主要分为两个分支：一个是作为TensorFlow官方组成部分的tf.keras，另一个是独立的多后端Keras（原Keras），目前开发重心已经偏向tf.keras，大部分工业界场景和教学场景都使用tf.keras进行开发。
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| Keras-高级神经网络API.docx | 17K |
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