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Keras
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Keras是一個用Python編寫的開源類神經網絡庫，從2021年8月的版本2.6開始，它是在TensorFlow 2上建立的高層API[2]；在版本2.4及以前能夠在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano或PlaidML多個後端之上執行[3]。Keras旨在快速實現深度神經網絡，專注於用戶友好、模組化和可延伸性，是ONEIROS（開放式神經電子智能機械人作業系統）專案研究工作的部分產物[4]，主要作者和維護者是Google工程師弗朗索瓦·肖萊。肖萊也是XCeption深度神經網絡模型的作者[5]。
2017年，Google的TensorFlow團隊決定在TensorFlow核心庫中支援Keras[6]。 Chollet解釋道，Keras被認為是一個介面，而非獨立的機器學習框架。它提供了更進階別、更直觀的抽象集，無論使用何種計算後端，用戶都可以輕鬆地開發深度學習模型[7]。微軟也向Keras添加了CNTK後端，自CNTK v2.0開始[8][9]。
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特色
Keras包含許多常用神經網絡構建塊的實現，例如層、目標、啟用功能、最佳化器和一系列工具，可以更輕鬆地處理圖像和文字數據。其代碼寄存在GitHub上，社區支援討論區包括GitHub的問題頁面和Slack通道。
除標準神經網絡外，Keras還支援卷積神經網絡和循環神經網絡。其他常見的實用公共層支援有Dropout、批次歸一化和池化層等。[10]
Keras允許用戶在智能電話（iOS和Android）、網頁或Java虛擬機器上製作深度模型[11]，還允許在圖形處理器和張量處理器的叢集上使用深度學習模型的分散式訓練[12]。
使用
截至2017年11月，Keras聲稱擁有20多萬用戶[11]。在KD Nuggets 2018年軟件調查中，Keras的參照次數排名第十，使用率為22％[13]。
參見
參考資料
延伸閱讀
外部連結
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