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Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化 [1]  。Keras在代码结构上由面向对象方法编写,完全模块化并具有可扩展性,其运行机制和说明文档有将用户体验和使用难度纳入考虑,并试图简化复杂算法的实现难度 [1]  。Keras支持现代人工智能领域的主流算法,包括前馈结构和递归结构的神经网络,也可以通过封装参与构建统计学习模型 [2]  。在硬件和开发环境方面,Keras支持多操作系统下的多GPU并行计算,可以根据后台设置转化为Tensorflow、Microsoft-CNTK等系统下的组件 [3]  。Keras的主要开发者是谷歌工程师François Chollet,此外其GitHub项目页面包含6名主要维护者和超过800名直接贡献者 [4]  。Keras在其正式版本公开后,除部分预编译模型外,按MIT许可证开放源代码 [1]  。 展开全文
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化 [1]  。Keras在代码结构上由面向对象方法编写,完全模块化并具有可扩展性,其运行机制和说明文档有将用户体验和使用难度纳入考虑,并试图简化复杂算法的实现难度 [1]  。Keras支持现代人工智能领域的主流算法,包括前馈结构和递归结构的神经网络,也可以通过封装参与构建统计学习模型 [2]  。在硬件和开发环境方面,Keras支持多操作系统下的多GPU并行计算,可以根据后台设置转化为Tensorflow、Microsoft-CNTK等系统下的组件 [3]  。Keras的主要开发者是谷歌工程师François Chollet,此外其GitHub项目页面包含6名主要维护者和超过800名直接贡献者 [4]  。Keras在其正式版本公开后,除部分预编译模型外,按MIT许可证开放源代码 [1]  。
信息
开发者
François Chollet 等 [4]
类    型
神经网络库,应用程序接口
平    台
Linux,macOS,Windows
许可协议
MIT License(不包含预编译模型)
初始版本
0.1.0/2015年6月13日 [5]
外文名
Keras
编程语言
Python
稳定版本
2.3.0/2019年09月17日 [5]
Keras历史与命名
Keras的前身是François Chollet为ONEIROS(Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System)项目所的编写的代码,在2015年分离成为开源的人工神经网络工具。Keras的最初版本以Theano为后台,设计理念参考了Torch但完全由Python编写 [5]  。2015年11月的Keras测试版本0.3.0,Tensorflow被加入了后台选项。2016年4月,Keras在PIPy上发布了第一个稳定版本1.0.0 [5]  。2017年5月,Keras版本2.0.0发布 [5]  。同年6月,Keras版本2.0.5测试性地将Microsoft-CNTK加入后台选项 [5]  。自2017年起,Keras得到了Tensorflow团队的支持,其大部分组件被整合至Tensorflow的Python API中。在2018年Tensorflow 2.0.0公开后,Keras被正式确立为Tensorflow高阶API,即tf.keras [6]  。此外自2017年7月开始,Keras也得到了CNTK 2.0的后台支持 [7]  。在2019年9月17日Keras稳定版本2.3.0的更新文档中,Keras团队宣布了计划调整:在该版本之后,Keras将集中于Tensoflow后台的有关内容,多后台Keras的开发优先度被降低,且更新将仅包含补丁(bug fix),不会有新的功能性内容移植/加入 [5]  。Keras的命名来自古希腊语“κέρας (牛角)”或 “κραίνω(实现)”,意为将梦境化为现实的“牛角之门” [1]  。由荷马史诗《奥德赛》第19卷佩涅罗佩与奥德修斯的对话,无法挽留的梦幻拥有两座门,一座门由牛角制成,一座门由象牙制成,象牙之门内光彩夺目,却仅是无法实现的梦境;唯有走进牛角之门,才能由梦境看见真实 [8]  。
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