Keras包含许多常用神经网络构建块的实现，如层、目标、激活函数、优化器和一系列工具，可以更轻松地处理图像和文本数据，以便简化深度神经网络领域的编程。

除标准神经网络外，Keras还支持卷积神经网络和循环神经网络。
它支持其他常见的实用层，如Dropout、批量归一化（batch normalization）和池化（pooling）等。

Keras利用TensorFlow平台的完全支配功能，通过将Keras模型导出到JavaScript，可以在浏览器中直接运行；导出到TF Lite，则可以在iOS、Android和嵌入式设备上运行。
这一特点使得Keras成为一个功能强大且灵巧的工具，适用于广泛的深度学习运用处景。

Keras原是作为ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究事情的一部分而开拓的，由Google工程师François Chollet开拓和掩护。
在2015年，Keras分离成为了一个独立的开源的人工神经网络工具。
它的最初版本以Theano为后台，设计理念参考了Torch，但完备由Python编写。

Keras 特点

Kera利用各种优化技能使得神经网络运用程序接口（API）利用变得随意马虎，性能更好。
其紧张特点有：

大略，而非大略化。
Keras减少了开拓者的认知负荷，能够专注于问题中真正主要的部分。
灵巧。
Keras采取了逐步揭示繁芜性的原则。
大略的事情流该当快速而大略，而任意高等的事情流该当是可以通过建立在已知根本之上的清晰路径来实现。
强大。
Keras供应了行业强度的性能和可扩展性。
Kera 设计原则

模块化 ：一个模型被理解为独立的、完备可配置的模块的序列或图形，这些模块可以以尽可能少的限定组合在一起。
特殊是neural layers（神经网络层）、cost functions（丢失函数）、optimizers（优化器）、（initialization schemes）初始方案、激活函数（activation functions）、regularization schemes（正则方案），都是独立模块，可以组合创建新模型。

极简 ：每个模块都该当保持简短和简洁，每段代码在第一次阅读时都该当透明易懂，没有所谓的“黑邪术”，由于这会妨碍迭代的速率以及创新的能力。

易扩展：添加新的模块非常大略（作为新建类和函数），并且现有的模块供应了大量的示例。
能够轻松创建新的模块，可以实现全面的表达能力，使Keras适宜高等研究。

Python : 利用Python进行开拓，无需采取声明格式单独的模型配置文件。
模型用Python代码进行描述，更加简洁、易于调试，并且可轻松扩展。

Kera 是最广泛利用的机器学习框架之一

截至2023年初，Keras拥有约250万名开拓者，处于一个弘大的社区和生态系统的中央。

Keras已被YouTube、Netflix、Uber、Yelp、Instacart、Zocdoc、Twitter、Square/Block等公司利用。
Keras在将深度学习作为产品核心的初创企业中特殊受欢迎。
Keras也被许多你可能不会与机器学习联系起来的有名公司利用，例如JP Morgan Chase、Orange 和 Comcast，以及NASA、美国能源部（DOE）和欧洲核子研究所（CERN）等机构的研究部门。

在Kaggle进行的2022年 "数据科学和机器学习的现状 "调查中，Keras在机器学习开拓者和数据科学家中的采取率为61%。

Keras 使模型转化为产品变得随意马虎

与其他深度学习API比较，你的Keras模型可以在更多的平台上轻松支配：

在做事器上，可以通过Python或Node.js运行时支配在做事器上，可以通过TFX/TF Serving支配在浏览器中，可以通过TF.js支配在Android或iOS设备上，可以通过TF Lite或Apple的CoreML支配在树莓派、Edge TPU或其他嵌入式系统上支配Keras 生态系统

Kera项目并不局限于用于构建和演习神经网络的核心Kera API。
它涵盖了广泛的干系举措，涵盖了机器学习事情流程的每个步骤。

KerasTuner

KerasTuner是一个易于利用、可扩展的超参数优化框架，办理了超参数搜索的难点。
可以利用define-by-run语法轻松配置搜索空间，然后利用可用的搜索算法来为模型找到最佳的超参数值。
KerasTuner内置了贝叶斯优化（Bayesian Optimization）、Hyperband和随机搜索算法（Random Search algorithms），并且易于研究职员扩展，以便考试测验新的搜索算法。

KerasNLP

KerasNLP是一个自然措辞处理库，支持用户完玉成部开拓周期。
我们的事情流由模块化组件构建，这些组件在开箱即用时就具有最前辈的预设重量和架构，并且在须要更多掌握时可以轻松定制。
我们强调所有事情流的in-graph打算，以便开拓职员可以轻松利用TensorFlow生态系统实现产品化。

KerasCV

KerasCV是一个模块化的面向打算机视觉的Keras组件库。
这些组件包括模型、层、度量、丢失、回调和实用函数。

KerasCV的紧张目标是为演习最前辈的打算机视觉模型供应一个同等的、优雅的和愉快的API。
用户该当能够仅利用Keras、KerasCV和TensorFlow核心（即tf.data）组件来演习最前辈的模型。

可以理解KerasCV为Keras API的横向扩展：组件是新的第一方Keras工具（层、指标等），它们过于专业化而不能添加到核心Keras库中。
它们享有与核心Keras API相同的完善程度和向后兼容性担保，并且由Keras团队掩护。

API可帮忙完成常见的打算机视觉任务，如数据增强、分类、目标检测、图像天生等等。
运用打算机视觉工程师可以利用KerasCV为所有这些常见的任务快速组建生产级的、最前辈的演习和推理管道。

除了API同等性之外，KerasCV组件的目标是实现稠浊精度兼容性、QAT兼容性、XLA可编译以及TPU兼容性。
我们还旨在为车载GPU、移动和边缘芯片等设备上的支配供应通用的模型优化工具。

AutoKeras

AutoKeras是一个基于Keras的AutoML系统，由Texas A&M University的DATA Lab开拓。
AutoKeras的目标是让每个人都能轻松利用机器学习。
它供应了高阶端到端API，如ImageClassifier或TextClassifier，以便用几行代码办理机器学习问题，同时供应了进行架构搜索的灵巧构建模块。

TensorFlow.js

TensorFlow.js是TensorFlow的JavaScript运行时，它可以在浏览器或Node.js做事器上运行TensorFlow模型，用于演习和推理。
它原生支持加载Keras模型，包括在浏览器中直接微调或重新演习Keras模型的能力。

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite是一个高效的设备端推理运行时，它原生支持Keras模型。
模型可以在Android、iOS或嵌入式设备上进行支配。

Model Optimization Toolkit

TensorFlow Model Optimization Toolkit是一组实用程序，通过实行后演习权重量化和剪枝感知演习，使推理模型更快、更省内存、更省电。
它原生支持Keras模型，其剪枝API直接建立在Keras API之上。

TFX integration

TFX是一个用于支配和掩护生产机器学习管道的端到端平台。
TFX具有对Keras模型的原生支持。

TensorFlow Recommenders

TensorFlow Recommenders是一个用于构建推举系统模型的库，基于Keras构建。
它可以帮助完成构建推举系统的全体事情流：数据准备、模型构建、演习、评估和支配。

TensorFlow Decision Forests

TensorFlow Decision Forests是一个在TensorFlow和Keras中演习、运行和解释决策森林模型（例如，随机森林、梯度提升树）的库。
它支持分类、回归、排名和提升。

Model Remediation Toolkit

TensorFlow/Keras模型改动工具包是一个实用程序库，用于识别和解决深度学习模型中的公正和偏差问题，构建于Keras API之上。

小结

Keras是一个开源、大略、模块化的运用程序接口（API）库，供应了非常强大的功能来学习深度学习。
Keras在TensorFlow上运行，借助TesroFlow的生态，可以快速支配在各种不同的运用和平台上。
有许多机器学习框架基于Keras开拓，Keras优化了演习和支配，使得开拓和研究更加随意马虎。

打算资源、算法大模型都可以成为一种做事，为用户供应一种界面或运用程序接口（API）。
打算资源或系统互连也须要运用程序接口（API）来连接，以此来增强运用或做事的能力。
随着网络通信技能的发展，互联互通的需求也会越来越多。

在嵌入式设备上，基于运用程序接口（API）开拓也已成为一种主要的办法。
微掌握器或处理器硬件资源越来越多，性能越来越高以及干系软件功能越来越繁芜，开拓者须要运用程序接口（API）来快速开拓运用，而无需自己再重复造轮子，从而大大提升开拓效率。

嵌入式系统运用的人工智能，须要较强的工程技能知识和履历，项目以若何的商业模式落地，是一个值得探索的方向。