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Keras
一次编写模型，在 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 后端间无缝运行
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keras.io
Keras是什么
Keras 是一个支持多后端的深度学习库，旨在为机器学习开发者提供极大的灵活性。通过 Keras 3，您可以使用统一的高级 API 构建、训练和部署模型，并自由选择 JAX、PyTorch、TensorFlow 或 MLX 作为底层执行引擎。这种架构让您能够充分利用不同生态系统的优势，实现从笔记本电脑到 TPU 集群的无缝扩展。
除了核心框架，Keras 还提供了 KerasHub 等扩展库，集成了 Gemma 4、Qwen、Mistral 等先进的预训练模型，支持文本生成和图像生成等任务。无论是进行计算机视觉、自然语言处理还是生成式 AI 开发，Keras 都能提供简洁一致的接口，帮助您快速将想法转化为生产级应用。
主要功能
- 多后端支持同一套代码可在 JAX、PyTorch、TensorFlow 和 MLX 上运行，无需重写模型逻辑。
- KerasHub 预训练模型直接调用 Gemma 4、Qwen、GPT-OSS 和 Mistral 等前沿开源模型，支持推理和微调。
- 灵活的建模 API支持函数式 API、序列模型以及通过子类化 Layer 和 Model 进行高度自定义开发。
- 端到端工作流内置数据加载、模型编译、训练循环（model.fit）和评估工具，简化开发流程。
- 广泛的行业应用被 CERN、NASA、NIH 和 Waymo 等机构用于科学研究和自动驾驶等关键任务。
- 丰富的代码示例提供计算机视觉、NLP 和生成式深度学习等领域的详细指南和可运行代码。
如何使用
- 安装 Keras 及您选择的后端（如 pip install keras jax 或 pip install keras torch）。
- 使用 keras.Input 和 layers 模块定义模型架构，或使用 KerasHub 加载预训练模型。
- 使用 model.compile() 配置优化器、损失函数和评估指标。
- 准备数据集并调用 model.fit() 开始训练过程。
- 使用 model.evaluate() 评估性能，或使用 model.predict() 进行推理。
- 保存模型权重或整个模型以便后续部署或分享。
应用场景
- 跨框架迁移将现有 TensorFlow 模型轻松迁移到 PyTorch 或 JAX 环境，利用特定硬件加速。
- 大语言模型应用基于 KerasHub 快速集成 Gemma 或 Qwen 模型，构建聊天机器人或文本分析工具。
- 科研与实验在学术界和科研机构中快速原型化新的神经网络架构并进行大规模实验。
价格 / 免费额度
Keras 是开源软件，免费使用。以官网为准。
适合人群
- 机器学习工程师
- 数据科学家
- AI 研究人员
- 软件开发者
常见问题
Keras 3 支持哪些后端？
Keras 3 支持 JAX、TensorFlow、PyTorch 和 MLX 作为后端，您可以在运行时选择其中一个。
KerasHub 是什么？
KerasHub 是一个库，提供了流行模型架构的 Keras 3 实现以及来自 Kaggle Models 的预训练检查点。
我可以在 TPU 上使用 Keras 吗？
可以，Keras 设计支持从笔记本电脑到 TPU 的各种硬件环境，具体取决于所选后端的支持情况。
Keras 是免费的吗？
是的，Keras 是开源项目，可以自由使用和贡献代码。