Keras 1.0 简介

Keras 最初发布于一年前的 2015 年 3 月下旬。从那时起，它在开发方面和社区方面都取得了巨大的进步。

但仅仅持续改进是不够的。在开发 Keras、使用 Keras 并从成千上万的用户那里获得反馈的一年中，我们学到了很多东西。以至于我们现在能够比第一次更好地重新设计它。

因此，今天我们发布了 Keras 1.0。它不是对先前版本的修补，实际上是从头开始重写 Keras。它在保持向后兼容性的同时引入了一系列主要功能，这些功能是通过底层更好的设计实现的。

简单性和可访问性一直是指导 Keras 开发工作的目标。Keras 的目的是通过提供一组“乐高积木”，以快速简单的方式构建深度学习模型，使尽可能多的人能够使用深度学习。Keras 1.0 在同一方向上更进了一步。

今天推出的最重要的新功能是函数式 API，这是一种定义 Keras 模型的新方法。请参阅本简短指南开始使用函数式 API。如果您是 Keras 的新手，请先阅读 “30 秒上手 Keras” 简介，然后阅读关于 Sequential 模型的概述。

新功能

  • 函数式 API：一种更简单、更强大的定义复杂深度学习模型的方法。

  • 更好的性能。编译时间更短。所有 RNN 现在都有 2 种不同的实现可供选择，允许您在各种不同的任务和设置中获得最佳性能。并且 Theano RNN 现在可以展开，速度最高可提高 25%。

  • 模块化指标。您可以了解 Keras 模型任意端点上的任意指标列表。

  • 更好的用户体验。代码已从头开始重写，并在所有阶段都考虑了最终用户。出色的库用户体验有两个组成部分：简单直观的 API（易于记忆）以及在遇到用户错误时返回合理、易于理解的错误消息的能力。

  • 改进的 Lambda 层。

……以及更多。

安装

您可以从 PyPI 安装新版本

pip install keras --upgrade

或从 GitHub 上的 master 分支安装

git clone https://github.com/fchollet/keras.git
cd keras
python setup.py install

移植自定义 Keras 层

由于 Keras 内部结构已更改，因此自定义 Keras 层将无法与新版本一起使用。但是，您只需一分钟即可将它们移植到新版本。只需按照本指南中的说明进行操作即可。