人工智慧、深度學習庫 Keras 最新版本重磅發佈

自Keras於2015年3月正式發佈， 2年內， 其用戶數量從最初的1名快速增長到10萬。

近日Keras官方發佈Keras 2， 其更易於使用的新API（應用程式設計發展介面），

與TensorFlow完全保持一致性。 這是準備將Keras API集成到核心TensorFlow的主要步驟。

根據官方介紹， 此次更新的重點有兩個：

Keras 2 API 將作為 TensorFlow 框架的一部分直接向用戶提供支援；

Keras 2 API 經過了重新設計， 將成為團隊第一個長期支持（long-term-support）的 API。

與 TensorFlow 整合

儘管 Keras 自 2015 年 12 月已經作為執行時間後端（runtime backend）開始支持 TensorFlow， Keras API 卻一直與 TensorFlow 代碼庫相分離， 這種情況正在改變：從 TensorFlow 1.2 版本開始， Keras API 可作為 TensorFlow 的一部分直接使用， 這是 TensorFlow 在向數百萬新用戶開源的道路上邁出的一大步。

Keras 最好被理解為一個 API 技術規範， 而不是一個特殊的代碼庫。 事實上， 繼續發展將會出現 Keras 技術規範的兩個不同實現：（a）TensorFlow 的內部實現（如 tf.keras）， 純由 TensorFlow 寫成， 與 TensorFlow 的所有功能深度相容；（b）外部的多後臺實現， 同時支持 Theano 和 TensorFlow（並可能在未來有更多的後臺）。

類似的， Skymind 正在用 Scala 實現 Keras 份額部分規範，

如 ScalNet。 為了在流覽器中運行， Keras.js 正在用 JavaScript 運行 Keras 的部分 API。 正因如此， Keras API 註定成為深度學習從業者的通用語言， 在不同的工作流程中共用並獨立於底層平臺。 像 Keras 這樣的統一 API 規範將促進代碼共用， 提高研究的再生產率， 並允許更大支持社區的存在。

新 API

新的 Keras 2 API 是我們首個長期支持的 API：下個月 Keras 2 的代碼庫將在最新的軟體上開始運行數年。 為了將其變為可能， 考慮到未來會出現的問題， 我們在這次發佈中大量修改了 API。 特別是， 我們的新 API 選項完全相容 TensorFlow 規範。

大多數層的 API 有了顯著變化， 特別是 Dense、BatchNormalization 和全卷積層。 然而， 我們已經設置好了相容介面， 這樣你的 Keras 1 代碼就可以在 Keras 2 上無障礙運行了（同時發出警告來幫助你轉換對新 API 的層調用）。

訓練和評估生成器方法的 API 已經改變（如： fit_generator、predict_generator 和 evaluate_generator）。 不過， 無需擔心， Keras 1 的調用依然適用於 Keras 2。

fit、nb_epoch 已重命名為為 epochs。 我們的 API 轉換介面也適用于這項改變。

很多層所保存的權重格式已經改變。 然而， Keras 1 上保存的權重檔依然能在 Keras 2 模型上載入。

objectives 模組已更名為 losses。

與此前不相容的地方

考慮到 Keras 的廣大用戶基礎， 我們儘量不對 Keras 做根本變動， 但是， 還是有些變動不可避免， 尤其是對於更高階的用戶來講。

傳統層 MaxoutDense、TimeDistributedDense 和 Highway 已被永久移除。

大量的傳統度量和損失函數已被移除。

BatchNormalization 層不再支持 mode 參數。

由於 Keras 內部構件已經改變， 自訂層被升級。 改變相對較小， 因此將變快變簡單。 參見指南：https://keras.io/layers/writing-your-own-keras-layers/

通常來講， 任何使用非正式的 Keras 功能編寫的代碼將會失效， 因此高階使用者也許需要做一些相應的更新工作。