Keras 于两年前（2015 年 3 月）发布。然后，它的用户从一个增长到十万。
数百人为 Keras 代码库做出了贡献。数千人为社区做出了贡献。Keras 催生了新的初创公司，提高了研究人员的工作效率，简化了大公司工程师的工作流程，并为成千上万没有机器学习经验的人打开了深度学习的大门。我们相信这仅仅是个开始。
现在我们发布了 Keras 2，它带有一个新的 API（更易于使用！），与 TensorFlow 保持一致。这是为将 Keras API 集成到核心 TensorFlow 中做准备的重要一步。
很多事情都变了。以下是您的快速摘要。
TensorFlow 集成
虽然 Keras 从 2015 年 12 月就开始支持 TensorFlow 作为运行时后端，但到目前为止，Keras API 一直与 TensorFlow 代码库分开。这种情况正在发生变化：从 TensorFlow 1.2 开始，Keras API 现在将作为 TensorFlow 的一部分直接提供。这是朝着让 TensorFlow 能够被其接下来的百万用户访问迈出的一大步。
Keras 最好理解为一个 API 规范，而不是一个特定的代码库。事实上，未来将有两个独立的 Keras 规范实现：内部 TensorFlow 实现（作为 tf.keras 提供），用纯 TensorFlow 编写，与所有 TensorFlow 功能深度兼容；以及外部多后端实现，支持 Theano 和 TensorFlow（未来可能还会支持更多后端）。
类似地，Skymind 正在将 Keras 规范的一部分作为 ScalNet 在 Scala 中实现，而 Keras.js 正在 JavaScript 中实现 Keras API 的一部分，以便在浏览器中运行。因此，Keras API 注定要成为深度学习从业者的通用语言，一种在许多不同工作流程中共享的通用语言，独立于底层平台。像 Keras 这样的统一 API 约定有助于代码共享和研究可重复性，并且允许更大的支持社区。
API 更改
新的 Keras 2 API 是我们的第一个长期支持 API：下个月用 Keras 2 编写的代码库应该在未来许多年内仍然可以在最新的软件上运行。为了实现这一点，我们在本次发布中广泛地重新设计了 API，以抢占未来大多数问题的先机。特别是，我们新的 API 选择与 TensorFlow 约定完全兼容。
- 大多数层的 API 都发生了重大变化，特别是
Dense、BatchNormalization 和所有卷积层。但是，我们已经设置了兼容性接口，以便您的 Keras 1 代码仍然可以在 Keras 2 中运行，而不会出现问题（同时会打印警告，以帮助您将层调用转换为新的 API）。
- 生成器训练和评估方法的 API 已经更改（即
fit_generator、predict_generator 和 evaluate_generator）。同样，不用担心：您的 Keras 1 调用在 Keras 2 中仍然有效。
- 在
fit 中，nb_epoch 已重命名为 epochs。此更改也由我们的 API 转换接口处理。
- 许多层的已保存权重格式已更改。但是，使用 Keras 1 保存的权重文件仍然可以在 Keras 2 模型中加载。
objectives 模块已重命名为 losses。
重大更改
考虑到 Keras 的庞大用户群，我们已尽最大努力减少重大更改的数量。但是，有些损坏是不可避免的，特别是对于更高级的用户。
- 旧层
MaxoutDense、TimeDistributedDense 和 Highway 已被永久移除。
- 许多旧指标和损失函数已被移除。
BatchNormalization 层不再支持 mode 参数。- 由于 Keras 内部结构已更改，因此必须更新自定义层。变化相对较小，因此应该可以快速轻松地完成。请参阅本指南。
- 一般来说，任何使用未记录的 Keras 功能的代码都可能已损坏，因此高级用户可能需要进行一些更新。
入门
您可以
感谢我们的贡献者
许多人为 Keras 2 版本专门提交了代码。非常感谢
- Abhai Kollara Dilip
- Achal Shah
- Alexandre Kirszenberg
- Ariel Rokem
- Arpit Agarwal
- Bas Veeling
- Daniel Høyer Iversen
- Daniel Seichter
- Davy Song
- Fariz Rahman
- Fred Schroeder
- Frédéric Bastien
- Gijs van Tulder
- Hannah Vivian Shaw
- Hiroya Chiba
- Joseph Jin-Chuan Tang
- Joshua Chin
- Michael Oliver
- Paul Fitzpatrick
- Pokey Rule
- Rizky Luthfianto
- Vasilis Vryniotis
- @Spotlight0xff
- @jarfo
- @jihobak