Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano 或 PlaidML 作为后端运行。
特点
- 它是一个接口,而非独立的机器学习框架。它提供了更高级别、更直观的抽象集,无论使用何种计算后端,用户都可以轻松地开发深度学习模型;
- 用户友好、模块化和可扩展性;
- 包含许多常用神经网络构建块的实现;
- 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。
历史
- 2015 年,Keras 是 ONEIROS(开放式神经电子智能机器人操作系统)项目研究工作的部分产物,其主要作者和维护者是 Google 工程师 François Chollet,它也是 XCeption 深度神经网络模型的作者;
- 2017 年,Google 的 TensorFlow 团队决定在 TensorFlow 核心库中支持 Keras,Keras 成为第一个被添加到 TensorFlow 核心的高级别框架,Keras 从此成为 Tensorflow 的默认 API;
- 2017 年 3 月,Keras 迎来全新版本 Keras 2;
- 2017 年 6 月,微软发布了深度学习工具包 CNTK 的 2.0 版本,新版本增加了支持 Keras 的 CNTK 后端。