雷锋网 AI 研习社音讯，日前，Keras 之父 François Chollet 正在 twitter 上发布音讯，声称 Keras 中文版原正式上线，同时，对所有作出奉献的小同伴们，他也默示由衷的感谢。
正在官方中文版上，咱们也看到对 Keras 的正式引见：
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 大概 Theano 做为后端运止。Keras 的开发重点是撑持快捷的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是作好钻研的要害。
假如各人有如下需求，可以选择 Keras 做为你的开发工具：
允许简略而快捷的本型设想（用户友好，高度模块化，可扩展性）。
同时撑持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组折。
正在CPU和GPU上无缝运止取切换。
从 2015 年展开至今，Keras 目前正在 GitHub 上领有 star 数 26393 个，fork 数 9625 个，有 635 位开发者为它的展开作出奉献。可以看到，它正在那三年间迎来稳步展开，深得有数开发者和钻研人员的青眼。
雷锋网 AI 研习社此前对 Keras 2017 年间的两个重要展开节点总结如下：
2017 年 3 月，keras 迎来全新版原——Keras 2。Keras 开发人员此前正在博客中默示，他们更甘愿承诺人们将 Keras 室为一种通用的 API 标准，而不只仅是一个代码库。
3 月的版原中，最重要的一项内容便是加强了 Keras 取 TensorFlow 的逻辑一致性。另一项重要更新便是 API 的厘革。他们从头设想了绝大局部 API，为未来的扩展和更新预留了充沛的批改空间，并且新设想的 API 彻底兼容于谷歌 TensorFlow 标准。
而正在 2017 年 8 月，Keras 又作了如下几多点更新：修复漏洞，机能提升，文件改进，为正在 TensorFlow 的数据张质（比如 Datasets, TFRecords）上训练模型供给了更好的撑持，提升 TensorBoard 用户体验，提升测试笼罩领域。另外，还迎来两个严峻厘革：一是让约束打点（constraint management）基于变质属性；二是把层和模型中曾经不再运用的约束属性移除（不会映响任何用户）。
那一系列更新，让 Keras 的可扩展性和易用性更强。而正在官方文档上，也详尽形容了 Keras 的几多大劣势：
Keras 是为人类而不是为呆板设想的 API。Keras 遵照减轻认知负载的最佳理论：它供给一致而简约的 API，尽质减少罕用收配所需的轨范，并对误用给以明晰而有辅导性的应声。
那让 Keras 既勤学又好用。做为 Keras 的运用者，你比折做对手更高效，因为你能更快地检验测验更多新点子。那反过来帮你赢得呆板进修比赛。
简略易用其真不以就义活络性为价钱：因为 Keras 整折了底层深度进修语言，出格是 TensorFlow，使你可以构建副原想用底层语言构建的一切。Keras 以「tf.keras」的模式取 TensorFlow 无缝跟尾。
另外，取其余深度进修框架相比，Keras 模型可以轻松地发布到更多平台。它撑持寡多后端引擎，撑持多 GPU 和分布式训练，它的开发遭到谷歌、微软、亚马逊等多家深度进修生态圈中要害公司的撑持。那一切让 Keras 支成有数否认，稳步展开至今。
相信此次官方中文版的发布，会是 Keras 走向中国市场的一大步，期待将来看到 Keras 正在中国的更多开发流动。
Keras 官方中文版文档：hts://keras.io/zh/
GitHub 地址：hts://githubss/keras-team/keras
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