Keras中文手册

Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API，设计目标是实现快速实验能力，它能够将研究者的理念快速转化为结果。Keras能够支持卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），包括它们的组合模型，并且支持多输入和多输出的模型训练。Keras具备无缝切换CPU和GPU计算的能力，使得模型训练速度得到提升。 Keras的设计原则包括模块性、极简主义和易扩展性。模块性意味着模型可以理解为一个独立的序列或图，由完全可配置的模块自由组合而成。这些模块包括网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数、正则化方法等。极简主义要求每个模块都尽量简洁，并且代码直观易懂。易扩展性则体现在添加新模块非常简单，只需要按照现有模块的架构编写新的类或函数即可。 Keras与Python的协作方式是独特的，它没有单独的模型配置文件类型，而是直接使用Python代码来描述模型。这种方式让模型更加紧凑、易调试，并且便于扩展。Keras是从2015年3月开始的项目，并在一年多的发展后进入了1.0版本，但仍然保持了其设计原则。1.0版本对模型的编译时间进行了优化，增强了RNN的性能，并且增加了对测量指标的支持。同时，为了提升用户体验，Keras1.0对函数API进行了简化，并提供了更加有效的出错信息。 Keras官方文档的中文版提供了详细的翻译以及额外的示例、解释和建议。文档的版本更新计划分为1.x、2.x、3.x三个阶段，其中1.x版本主要是中文翻译与官方保持同步，2.x版本致力于完善Tips模块并澄清相关概念，3.x版本则增加模块的实现原理和细节，以帮助用户更准确地使用Keras。 为了帮助用户更好地理解和使用Keras，中文文档中还包含了Keras的基本概念介绍，这是一些适合新手阅读的入门知识。同时，也提供了Keras的安装和配置指南，详细说明了在Linux和Windows系统下的安装和配置步骤。 此外，文档还涵盖了大量的深度学习与Keras的实践例子，翻译了来自Keras作者博客及其他相关博客的文章。这些文章不仅提供了对深度学习的理解，还展示了如何在实践中使用Keras，用户也可以向这个栏目投稿。所有的文章都会标明来源与作者，对于原文的任何处理都需经作者授权。 Keras中文文档的维护者鼓励用户在发现文档信息有误或有缺漏时，通过邮件联系moyan_***进行反馈。用户对文档的任何贡献，包括翻译、校对、概念解释、问题发现与修改、示例程序等，都会被记录在致谢中。用户甚至可以投稿给文档，并通过设置赞助二维码获得网友的小额赞助。 Keras作为一款深度学习框架，适合那些需要进行快速原型设计、支持CNN和RNN模型、以及需要无缝CPU/GPU切换的用户。由于其模块化设计，Keras也方便用户自定义模型和扩展新的功能，适合于进行深度学习研究的开发者。Keras的极简主义和易扩展性设计，使其成为快速迭代和创新的理想工具，尤其是对于那些希望专注于模型和算法研究，而不想过多纠缠于底层实现细节的研究人员。