与 2 深度学习库 Keras TensorFlow 联系更紧密 重磅发布
昨天，著名深度学习开源库 Keras 通过官方博客正式发布了全新版本：Keras 2。
根据官方介绍，此次更新的重点有两个：
Keras 表示：从 2015 年 3 月发布第一个版本以来，有数以百计的开发人员对 Keras 的开源代码做了完善和拓展，数以千计的热心用户在社区对 Keras 的发展做出了贡献。目前，有大量的 AI 初创公司在 Keras 的帮助下挂牌成立，大量的研究人员通过 Keras 有效提升了研发效率，大公司的工程师们则通过 Keras 大大简化了他们的工作流程。更为重要的是，通过使用 Keras，更多的从前完全没有机器学习开发经验的用户，从此步入了深度学习的世界。
融入 TensorFlow，成为深度学习的通用语言
在本次版本更新中，最重要的一项内容就是增强了 Keras 与 TensorFlow 的逻辑一致性。按照 Keras 在博客中的说法：“这是将 Keras API 整合到 TensorFlow 核心的一个重要的准备步骤”。
实际上，从 2015 年 12 月的版本开始，Keras 就已经支持用户将 TensorFlow 作为运行后端（runTime backend），但此前，Keras 的 API 与 TensorFlow 的代码库尚处于相互隔离的状态。未来，从 TensorFlow 1.2 版本开始，Keras 2 API 将作为 TensorFlow 框架的一部分直接向用户提供支持，Keras 在博客中表示：“这是 TensorFlow 实现下一个百万用户级目标的关键”。
Keras 在博客中表示 ，他们更愿意人们将 Keras 视为一种通用的 API 规范，而不仅仅是一个具体的代码库。在这个意义上，他们将此前的 Keras 实现归结为两个大类：
类似的，知名 JAva 深度学习库 Deeplearning4j 目前正在基于 Scala 语言实现 Keras 规范的一部分，即 ScalNet；而为了让 Keras 在浏览器中运行，Keras.js 团队也在基于 JavaScript 实现一部分 Keras API。这样的例子还有很多。
这些例子正符合了 Kera 成为一种通用的 API 规范的发展定位。按照 Keras 在博客中的说法：“Keras API 意在成为一个深度学习实践者的通用语言，一个跨越多种不同的工作流、独立于各种底层平台的深度学习通用语言”。
重新设计，成为第一个长期支持的 API
Keras 2 的另一项重要更新是 API 的变化。Keras 在博客中表示，全新发布的 Keras 2 API 将成为团队第一个长期支持的 API，不但兼容目前最新的软件，而且未来将保持长期有效。为了实现这一点，Keras 重新设计了绝大部分 API，为将来的扩展和更新预留了充足的修改空间。值得一提的是，新设计的 API 完全兼容于谷歌 TensorFlow 规范。
此次 API 更新的要点包括：
与此前不兼容的地方
由于 Keras 2 是一次重大的版本更新，因此无法避免地要引入一些与此前版本不兼容的地方，特别是对于高级用户而言，这些信息至关重要：
目前 Keras 2 已经在 GitHub 上开源：
用户可以通过 PyPI 直接更新：
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