Keras

Keras 是一个用 Python 编写的开源高级 API，用于构建和训练深度学习（DL）模型。它由François Chollet开发，专为快速实验和易用性而设计，使其成为机器学习（ML）领域初学者和专家的热门选择。Keras 作为一个用户友好的界面，可以运行在多个底层深度学习框架之上，从而抽象出编写 DL 代码所涉及的许多复杂性。其核心理念是使开发人员能够以最小的延迟从想法转化为可工作的模型。

核心原则和架构

Keras 基于用户友好性、模块化和易于扩展的原则构建。它允许用户通过堆叠层来构建复杂的神经网络（NN），就像使用乐高积木一样。这种模块化方法简化了复杂架构的创建。

Keras 的一个关键特性是其多后端支持。它可以作为几个流行框架的高级 API，包括：

• TensorFlow: 由 Google 开发，是 Keras 的主要且集成度最高的后端。您可以在 TensorFlow 官方网站上了解更多信息。
• PyTorch: 对 PyTorch 的支持使熟悉 PyTorch 生态系统的开发人员可以使用简化的 Keras API。
• JAX： Google 提供的高性能数值计算库，可用作前沿研究的后端。更多信息请参见 JAX 项目页面。

这种灵活性允许用户选择最适合其性能需求和部署环境的后端，而无需更改其高级 Keras 代码。官方Keras GitHub 存储库包含源代码和更多详细信息。

Keras 与 TensorFlow 和 PyTorch 的比较

区分 Keras 与其后端非常重要。虽然 TensorFlow 和 PyTorch 是全面的深度学习平台，可以对模型创建的各个方面进行广泛的控制，但 Keras 提供了更精简、抽象的体验。Keras 优先考虑开发者速度和快速原型设计，而像 TensorFlow Core 或 PyTorch 这样的底层 API 则为复杂的自定义研究提供了更大的灵活性。由于 Keras 成为 TensorFlow 的官方高级 API，两者已经深度集成，但 Keras 仍然保持其独特的、以用户为中心的设计。

实际应用

Keras 广泛应用于各个行业，以开发和部署人工智能解决方案。它的简单性使其成为各种任务的理想选择。

• 图像分类（Image Classification）： 一家制造公司可以使用Keras构建一个卷积神经网络（CNN），以自动识别和分类装配线上的缺陷产品。开发人员可以使用预构建的层快速构建模型原型，然后在产品图像的自定义数据集上对其进行训练，例如用于初始学习的CIFAR-10数据集。Coursera上的深度学习专业课程提供了此类应用程序的实际示例。
• 情感分析: 电子商务企业可以利用 Keras 分析客户反馈。通过在诸如 IMDb 电影评论之类的数据集上训练 循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 模型，公司可以自动将评论分类为正面、负面或中性，从而获得有价值的商业见解。

为了获得更多实践经验，官方 Keras 代码示例 页面提供了大量针对不同应用的教程。

Keras 和 Ultralytics

虽然 Ultralytics 提供了高度优化、最先进的模型（如 Ultralytics YOLO11）和一个集成的平台 Ultralytics HUB，用于简化模型训练和部署，但熟悉 Keras 对于任何 ML 从业者来说仍然很有价值。 Keras 提供了从头开始构建各种神经网络的基础知识，是对 Ultralytics 提供的专用高性能模型的补充。

Keras 和 Ultralytics 都为使 人工智能 (AI) 更易于访问做出了重大贡献，尽管方法不同——Keras 通过其通用、易于使用的 API，而 Ultralytics 则专注于高效、前沿的视觉模型和工具。使用 Keras 构建的模型通常可以导出为标准格式，如 ONNX（开放神经网络交换），从而实现跨各种平台的互操作性和部署，类似于 Ultralytics 模型可用的模型部署选项。了解 Keras 还可以为理解更专业库中的设计选择提供背景。

总而言之，Keras 作为一个强大的、以用户为中心的库脱颖而出，它极大地简化了深度学习模型的开发和迭代。它对易用性、灵活性和多后端支持的强调使其成为 AI 和 ML 生态系统中的基石工具，对学习基础知识的初学者和进行快速实验的专家都有益。有关详细的指南、教程和 API 参考，请访问 Keras 网站上的官方 Keras 文档。