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，旨在实现快速实验和易用性，因此深受机器学习 (ML)领域初学者和专家的青睐。Keras 是一个用户友好型界面，可在多个低级深度学习框架之上运行，从而抽象出编写 DL 代码所涉及的大部分复杂性。它的核心理念是让开发人员能够在最短的时间内将想法转化为工作模型。

核心原则和架构

Keras 基于用户友好、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)，就像用乐高积木搭积木一样。这种模块化方法简化了复杂架构的创建。

Keras 的一个主要特点是支持多后端。它可以作为多个流行框架的高级应用程序接口，这些框架包括

• TensorFlow：Keras 的主要和最紧密集成的后端，由 Google 开发。您可以在TensorFlow 的官方网站上了解更多信息。
• PyTorch对 PyTorch 的支持允许熟悉PyTorch 生态系统的开发人员使用简化的 Keras API。
• JAX：谷歌推出的高性能数值计算库，可用作前沿研究的后台。更多信息请访问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。Keras官方GitHub 代码库包含源代码和更多详细信息。

Keras 与 TensorFlow 和 PyTorch 的比较

必须将 Keras 与其后端区分开来。TensorFlow和PyTorch是全面的深度学习平台，可对模型创建的各个方面进行广泛控制，而 Keras 则提供了更精简、更抽象的体验。Keras 优先考虑开发人员的速度和快速原型开发，而 TensorFlow Core 或 PyTorch 等低级 API 则为复杂的定制研究提供了更大的灵活性。自从 Keras 成为 TensorFlow 的官方高级 API 后，两者已深度集成，但 Keras 仍保持其独特的、以用户为中心的设计。

实际应用

Keras 广泛应用于各行各业，用于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：制造公司可以使用 Keras 构建卷积神经网络 (CNN)，自动识别装配线上的缺陷产品并对其进行分类。开发人员可以使用预建层快速构建模型原型，然后在自定义的产品图像数据集（如用于初始学习的CIFAR-10 数据集）上对其进行训练。Coursera 上的深度学习专业课程提供了此类应用的实际案例。
• 情感分析：电子商务企业可以利用 Keras 分析客户反馈。通过在IMDb 电影评论等数据集上训练递归神经网络 (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洞察力。

要进行更多实践学习，Keras官方代码示例页面提供了大量针对不同应用的教程。

Keras 和 Ultralytics

Ultralytics 提供高度优化的先进模型（如Ultralytics YOLO11）和集成平台Ultralytics HUB，用于简化模型训练和部署。Keras 提供了从零开始构建多样化神经网络的基础知识，是对 Ultralytics 提供的专业化高性能模型的补充。

Keras 和 Ultralytics 都为提高人工智能（AI）的可访问性做出了巨大贡献，尽管它们采用了不同的方法--Keras 通过其通用、易用的 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ONNX（开放神经网络交换）等标准格式，从而实现跨平台的互操作性和部署，这与Ultralytics 模型的部署选项类似。了解 Keras 还能为理解更专业的库中的设计选择提供背景。

总之，Keras 是一个功能强大、以用户为中心的库，大大简化了深度学习模型的开发和迭代。它强调易用性、灵活性和多后端支持，使其成为人工智能和 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大有裨益。有关详细指南、教程和 API 参考资料，请访问Keras 网站上的Keras 官方文档。