盡管 PyTorch 受到的關注越來越多，但是深度學習框架之爭永遠不會有真正的結果，各有所長罷了，這個系列我想談一談對新手極度友好的頂層深度神經網絡構建框架—Keras。

Keras 簡介

簡介

Keras 是一個相當簡潔的上層深度學習框架，該框架沒有任何底層的張量運算功能，其所有的底層預算操作借由第三方張量運算框架實現（如 TensorFlow）。在過去，Keras 是可以設置后端運算庫的，主要支持 TensorFlow、Theano 和 Mxnet 這三個庫，隨著 Keras 被 Google 收購并入 TensorFlow 體系下，如今新版本已經不再支持其他的運算庫了。

框架優勢

簡單是 Keras 最大的優勢，作為一個被 Google 認可的頂層深度學習框架，Keras 對于快速深度網絡的實現和訓練都有非常友好的包裝，很適合快速成型的項目。

不妨看下圖的深度學習框架布局，可以看到，Keras 任然占據深度學習的一席之地，且有 TensorFlow 的鼎力支持，未來 Keras 會變得更好。

安裝

使用 Keras 不建議直接安裝 Keras 庫，而是建議安裝 TensorFlow 并使用其中的 keras 模塊。安裝 TensorFlow 推薦版本 2.0 以上，盡管這個版本的出現伴隨著吹捧和吐槽，但這不影響 TensorFlow 的發展，如今正式版已經發行了 2.1 版本。

pip install tensorflow-gpu==2.0

該命令即可安裝 TF2 環境，若沒有合適的 Nvidia 顯卡，將上述命令中的gpu改為cpu安裝 CPU 版本即可。

補充說明

Keras 對于接觸深度學習的新手是一個很流行的選擇，但如果是定制程度很高的科研方向使用，還是建議 PyTorch，有興趣可以查看我的 PyTorch 專欄。本文只是 Keras 這整個系列的介紹，具體各大模塊會在后面介紹，具體可以查看我的 Keras 專欄。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Keras-简介的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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