【内含资料包】深度学习人工智能| Keras项目实战

说到深度学习，不可避免的会提及业界有哪些优秀的框架，Keras神经网络框架便是其中之一，它是一个高级神经网络APl，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。它的开发重点是实现快速实验。能够以最小的延迟从理念到结果是进行良好研究的关键。

 

（Keras之父：Francois Chollet）

 

当然，业界也有很多优秀的框架比如Pytorch，不过我更倾向于前者，前者的开发主要由Google支持，而且Keras API打包为tf.keras封装在TensorFlow中。

此外，Microsoft维护CNTK Keras后端。Amazon AWS正在使用MXNet支持维护Keras分支。其他贡献公司包括NVIDIA，Uber和Apple。再者，keras已经比较成熟了，有良好的社区维护，大家在开发的过程中遇到的问题也能通过社区得到答案，同时我们也可以通过下图深度学习框架热度对比看出，Keras使用人数也是非常多的，仅次于Tensorflow。

深度学习框架热度对比图

（引用 官网：https://keras.io/）

 

keras与其他框架相比，它非常易于得到，也易于使用；它支持RNNs和convnets，并且它允许你通过Python代码而不是通过配置文件来定义模型（在这之前，通过配置文件来定义模型是最流行的方法，特别是对于Caffe和PyLearn2）。

Keras优点

1. 允许简单快速的原型设计（用户友好性，模块化和可扩展性）。

2. 支持卷积网络和循环网络，以及两者的组合。

3. 在CPU和GPU上无缝运行。

Keras怎么样？

 

 

 

 

 

 

 

 

 

（图片来源：知乎）

 

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