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Keras

Keras

为人类设计的深度学习API

像搭积木一样建模型,代码极少上手极快

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Python版本TensorFlow深度学习框架

核心功能

  • Sequential顺序模型

    将网络层按顺序线性堆叠,几行代码搞定标准神经网络,适合主流任务快速搭建

  • Functional函数式API

    支持多输入、多输出、跨层连接等复杂拓扑,灵活应对非标准架构设计需求

  • 多后端无缝切换

    支持JAX、TensorFlow、PyTorch三种后端,训练时切换底层无需改动模型代码

  • 预训练模型库(KerasHub)

    提供数十种主流架构的预训练权重,文本、图像、音频三模态开箱即用

  • 超参数自动调优(KerasTuner)

    内置贝叶斯优化、Hyperband等搜索算法,自动化寻找最佳超参数组合

  • AutoML自动化机器学习(AutoKeras)

    几行代码自动完成模型架构搜索,零基础也能解决机器学习任务

产品特色

  • 01

    深度学习界的“乐高积木”——简单拼接,强大输出

    以极简主义为核心,通过模块化组件任意组合,将复杂神经网络构建转化为直观的拼接过程,既降低入门门槛又保留专业可塑性

  • 02

    一套代码,三种后端,通吃主流框架

    JAX跑得快、TensorFlow部署稳、PyTorch研究灵活,模型训练时选个效率最高的,产出的模型三种后端都能直接用

  • 03

    NASA、YouTube、Waymo都在用,每天服务百万级用户

    多个国际头部机构在生产环境中深度使用,从NASA太空数据分析到YouTube推荐系统,工业级稳定和可扩展性有目共睹

  • 04

    15分钟从零到第一个模型,堪称“最友好的深度学习入门”

    从MNIST手写数字识别到完整的图像分类器,代码量极少即可跑通,是全球高校教学和新人自学首选的入门框架

  • 05

    Kaggle冠军最爱,科研与竞赛利器

    在Kaggle历年各大竞赛中,冠军团队最常使用的深度学习框架就是Keras,从想法到验证极快,助你跑赢对手

应用场景

  • ✅ 医学图像分析

    基于卷积神经网络构建病灶检测模型,辅助放射科医生从X光、CT影像中识别肺炎或肿瘤等异常

  • ✅ 自然语言处理

    构建情感分析、文本分类系统,快速分析产品评论和社交媒体内容,辅助商业决策

  • ✅ 推荐系统

    内置Keras Recommenders,轻松构建用户画像与物品匹配的个性化推荐模型

  • ✅ 教学与学习

    API极简、逻辑直观,全球顶尖大学的深度学习课程首选教学工具,几周内即可上手实战

  • ✅ 学术科研快速验证

    从论文中的新想法到实验原型,用Keras高度抽象的API快速跑通验证,缩短研发周期

常见问题

解答您关于"Keras"的常见疑问,让您更好地使用这款AI工具

  • 自TensorFlow 2.0起,Keras成为TensorFlow的官方高级API,用tf.keras就能调用,相当于一个极简版的编程入口

  • 完全没问题。Keras本就是为降低学习门槛而设计的,懂一点点Python就能上手

  • 从Keras 3开始,正式支持PyTorch作为后端,一套代码生成PyTorch模块,框架之间不再互锁

  • 日常任务体验流畅无差。选择JAX后端时GPU训练效果最优,非XLA场景下TensorFlow偶尔更快,随时可手动切换最优后端

  • 完全不妥协。你有更复杂的需求时,可以配合Functional API、自定义层等方式自由设计,简单开发到专业领域全场景覆盖

立即体验 Keras

Keras是一个用Python编写的高级深度学习API,2015年由Google工程师François Chollet开发,主打“为人类设计”的理念。自TensorFlow 2.0起成为官方高级API,抽象了神经网络底层复杂性,让开发者能像搭积木一样构建模型。支持JAX、TensorFlow、PyTorch三种后端,训练时可根据硬件情况随时切换。提供KerasHub预训练模型库、KerasTuner超参数调优、KerasCV等完整生态工具。已服务NASA、YouTube、Waymo等全球上千家机构,在Kaggle顶级竞赛中被最多冠军队伍使用。

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