Keras

Keras 是一个开源的高级软件界面，旨在简化

模型的创建。它以Python 编写，
，重点是通过对复杂的低级数值
计算库进行用户友好的封装，实现快速实验。Keras 的开发理念是：

工具
应该便于人类使用，而不仅仅是为机器设计的。它允许研究人员和开发人员在最短的时间内将
从最初的想法转化为工作结果，使其成为更广泛的

生态系统中的基石工具。

核心原则和架构

Keras 的设计以模块化、极简主义和可扩展性为指导。它将

视为一系列独立的、
、完全可配置的模块，这些模块可以尽可能少的限制插接在一起。这种架构风格
使初学者能够直观地掌握基本概念，而专家则能够构建强大的
高级架构。

Keras 支持多个后端引擎，这意味着它本身并不执行底层tensor 操作。相反，它
依赖于强大的库，如

或 JAX 来处理繁重的工作。这种多后端功能允许用户利用不同框架的特定优势
，例如TensorFlow 的生产就绪生态系统或
PyTorch的动态计算图，PyTorch重写其高级模型定义。您可以访问

官方网站，深入了解其后台配置。

将 Keras 与TensorFlow 和PyTorch区分开来

区分接口和引擎非常重要。Keras 是接口，而

和

等库则是引擎。

实际应用

Keras 的简单性使其在各行各业得到广泛应用，用于解决复杂的数据
问题。

示例：构建分类器

下面的示例演示了如何使用 Keras Sequential API 定义简单的图像分类器。这种
模块化方法堆叠层，如
和
池，从图像中提取特征。

from tensorflow.keras import layers, models

# Define a Sequential model for image classification
model = models.Sequential(
   [
       layers.Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", input_shape=(28, 28, 1)),
       layers.MaxPooling2D((2, 2)),
       layers.Flatten(),
       layers.Dense(64, activation="relu"),
       layers.Dense(10, activation="softmax"),  # Output layer for 10 classes
   ]
)

# Compile the model with an optimizer and loss function
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# Display the architecture
model.summary()



与现代人工智能工作流程集成

虽然 Keras 非常适合从头开始构建定制架构，但现代人工智能开发通常需要使用
专门的预优化模型来完成特定任务。例如，

可为

和分割任务提供
最先进的性能，
。

开发人员通常会发现了解这两种范式的价值。开发人员可以使用 Keras 尝试新颖的

或简单的
分类头，同时依靠Ultralytics 等强大的框架来构建生产级检测管道。
此外，在 Keras 中构建的模型通常可以导出为互操作格式，如

。这样，它们就可以与YOLO 模型一起部署在高性能环境中，如

或移动应用。

对于那些希望扩展工具包的人来说，学习 Keras 可以为

、

和

打下坚实的基础，这是在自定义

上使用

微调高级模型时
必不可少的知识。