【人工智能】Python常用库-Keras：高阶深度学习 API

Keras：高阶深度学习 API

Keras 是一个高效、用户友好的深度学习框架，作为 TensorFlow 的高级 API，支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称，适合研究和生产环境。

Keras 的发音为 [ˈkerəs]，类似于 “凯拉斯” 或 “克拉斯”。这个名字来源于希腊语 κέρας (kéras)，意思是 “角” 或 “角质物”。这个词与深度学习的灵感来源——大脑的神经网络结构 有一定联系。

Keras 的作者 François Chollet 选择这个名字可能是为了体现一种简洁、优雅和强大的设计理念，正如它的框架目标一样：为开发者提供直观、用户友好且强大的工具。

此外，Keras 是由 François Chollet 于 2015 年开发并开源，最初是一个独立的深度学习框架，后来成为 TensorFlow 的高级 API，进一步扩展了它的影响力和用户群体。

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Keras 的主要特点

1. 用户友好：

   • 通过简单、直观的接口，减少学习曲线。
   • 使用 Python 编写，代码简洁易读。

2. 模块化：

   • 支持模型层的任意组合，如输入层、隐藏层、输出层、激活函数等。

3. 支持多种计算后端：

   • 作为 TensorFlow 的高级 API，完全整合了 TensorFlow 的功能。

4. 高度灵活：

   • 支持自定义模型、层和损失函数，满足高级用户需求。

5. 高效的原型设计：

   • 适合快速试验和迭代开发。

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Keras 模型 API 类型

1. Sequential API：

   • 适用于简单的线性堆叠模型。
   • 每层按顺序叠加。

2. Functional API：

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