Keras官方中文版
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它可以以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 做为后端运行。Keras 的做者——谷歌工程师 François Chollet 表示，Keras 更像是一个界面而不是一个独立的机器学习框架。后端
Keras 容许简单而快速的原型设计（用户友好，高度模块化，可扩展性），同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及二者的组合，并且在还能够在 CPU 和 GPU 上无缝运行与切换。整体来讲，Keras 具备如下几大优势：api
用户友好：Keras 提供一致而简洁的 API，可以极大减小通常应用下用户的工做量，同时，Keras 提供清晰和具备实践意义的 bug 反馈。网络
模块性：模型可理解为一个层的序列或数据的运算图，彻底可配置的模块能够用最少的代价自由组合在一块儿。具体而言，网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数、正则化方法都是独立的模块，你可使用它们来构建本身的模型。框架
易扩展性：添加新模块超级容易，只须要仿照现有的模块编写新的类或函数便可。建立新模块的便利性使得 Keras 更适合于先进的研究工做。机器学习
与 Python 协做：Keras 没有单独的模型配置文件类型（做为对比，Caffe 有），模型由Python 代码描述，使其更紧凑和更易 debug，并提供了扩展的便利性。模块化
截至 2017 年 11 月，Keras 的用户数已经超过 20 万。能够说，Keras 的火热也早已传到了中国。一些志愿者早早地就翻译了 Keras 的英文文档（https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/），造福国人。函数
近日，François Chollet 又在 Twitter 上宣布，“中文版的 Keras 来了。”学习
从下图的 Keras 中文版目录能够看出，该文档的汉化版还不彻底。从 Processing 这一章节开始，文档依然全是英文，预计完整的汉化版还得一段时间。优化
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