于是，开发团队对Keras代码库进行了完全重写，新诞生的Keras 3.0基于模块化后端架构进行了重构，有能力在任意框架上运行。...同时新的Keras也保证了兼容性，比如在使用TensorFlow后端时，你可以简单地使用 import keras_core as keras 来替换from tensorflow import keras...任何Keras 3模型都可以作为PyTorch模块实例化，可以作为 TensorFlow SavedModel 导出，也可以作为无状态 JAX 函数实例化。...自动微分：在训练过程中，Keras使用后端引擎（TensorFlow等）提供的自动微分来计算梯度。这一过程对用户而言是透明的。...Keras 自动处理各层如何相互连接、数据如何在网络中流动以及如何进行训练和推理操作等错综复杂的细节。
只要仅使用keras.ops中的ops，自定义层、损失、指标和优化器等就可以使用相同的代码与JAX、PyTorch和TensorFlow配合使用。...如果从Keras 2迁移到3，使用tf.keras开发的代码通常可以按原样在Keras 3中使用Tensorflow后端运行。有限数量的不兼容之处也给出了迁移指南。...在旧版Keras 2中开发的预训练模型通常也可以在Keras 3中使用TensorFlow后端开箱即用。...如果旧版模型仅使用了Keras内置层，那么也可以在Keras 3中使用JAX和PyTorch后端开箱即用。...MXNet上进行推理，但无法训练… 因此，2019年Keras转向单一后端（Tensorflow），是保障这一伟大项目继续存在的关键之举。
现有的仅使用内置层的 tf.keras 模型可以在 JAX 和 PyTorch 中运行！ Keras 3 可与任何 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 工作流无缝协作。...Keras 模型时，你可以选择使用 JAX 训练、TensorFlow 训练、PyTorch 训练，也可以将其作为 JAX 或 PyTorch 模型的一部分，上述操作都没有问题。...现在已经有 40 个 Keras 应用模型可在后端中使用，此外，KerasCV 和 KerasNLP 中存在的大量预训练模型（例如 BERT、T5、YOLOv8、Whisper 、SAM 等）也适用于所有后端...如果你还不习惯使用 Keras 3，可以选择忽略新版本的更新，继续将 Keras 2 与 TensorFlow 结合使用。 Keras 3 支持所有后端的跨框架数据 pipeline。...Keras 3 模型可以使用各种数据 pipeline 进行训练，无论你使用的是 JAX、PyTorch 还是 TensorFlow 后端： tf.data.Dataset pipelines。
为此，需要设计合理的同步机制，如参数服务器、环形同步等。 3. 负载均衡 在分布式训练过程中，各节点的计算能力和数据分布可能不均衡，导致训练速度不一致。...通过合理的任务划分和数据分片，可以实现负载均衡，提高整体训练效率。 4.使用示例 在深入探讨分布式训练的技术细节时，通过具体的示例和代码可以更好地理解其工作原理和应用场景。...示例一：TensorFlow中的数据并行训练 在TensorFlow中，使用MirroredStrategy可以轻松实现单机多GPU的数据并行训练。...的自定义实现或使用第三方库（如Mesh TensorFlow）来实现。...以下是一个概念性的示例，说明如何在理论上进行模型并行： # 注意：这不是一个可直接运行的代码示例，而是用于说明概念 # 假设我们将模型分为两部分，每部分运行在不同的GPU上 # 需要自定义一个策略来管理这种分割
2015 年 11 月 9 日，谷歌发布了 TensorFlow。Keras 开始支持 TensorFlow 作为后端。...这使 Keras 能够使用 Tensorflow Python API 作为 PIP 包依赖项，且无需在构建和测试时编译 TensorFlow。...经过许可之后，原代码库中 Keras 部分的相关 PR 将被手动合并到新代码库中。Keras 团队成员将在内部进行同步和合并，相关作者无需进行任何操作。...任何在先前代码库中未解决的 Keras 相关活跃问题将在现有的 ticket 线程中处理，并将通过提交到新代码库进行修复； 4. 与原代码库相关的陈旧问题将被关闭。...Keras 也会给予反馈并对用户提出的更改进行验证。如果更改很小，如文档修复中简单的 bug 修复，则只需打开 PR 无需讨论。
开发者可以使用其它框架（如 TensorFlow、Theano 等）配置 Keras，而现在 MXNet 可以作为运行后端（runtime backend）执行底层的复杂计算和模型训练。...使用 MXNet 作为 Keras 的后端，开发者能在多 GPU 上实现高性能扩展。以前使用 Keras 并不能很好地将训练模型扩展到多块 GPU 中。...以下代码展示了当我们把 MXNet 作为后端时，如何在 Keras 中配置 GPU 的数量： # Prepare the list of GPUs to be used in training NUM_GPU...英伟达已经就以 MXNet 为后端的 Keras 的性能基准进行了广泛的研究。...你还可以访问 GitHub repo（https://github.com/dmlc/keras/wiki/Installation）了解如何使用 MXNet 作为 Keras 的后端。
而且 TensorFlow 开发人员似乎正在推广 Keras，或者应该叫 tf.keras，希望将它作为 TensorFlow 2.0 中的推荐高级 API。...这种情况在 TensorFlow 2.0 中有所改变，本文后面将对此进行详细介绍) 一开始，在 v1.1.0 之前，Keras 的默认后端都是 Theano。...与此同时，Google 发布了 TensorFlow，这是一个用于机器学习和神经网络训练的符号数学库。Keras 开始支持 TensorFlow 作为后端。...开发人员开始考虑将 Keras 项目纳入 TensorFlow 中作为一个单独模块，并将其命名为 tf.keras。...如 TensorFlow 2.0 文档中所说，「MirroredStrategy 支持在一台机器的多个 GPU 上进行同步、分布式训练」。
在这其中，TensorFlow 作为最为著名的用于深度学习生产环境的框架，它有一个非常强大的生态体系支持，然而，相比其他框架，TensorFlow 也有其劣势，如速度较慢、使用上手难。...Keras 依然作为一个库，与 TensorFlow 分开，进行独立操作，所以仍存在未来两者会分开的可能性；然而，我们知道 Google 官方同时支持 Keras 和 TensorFlow，分开似乎又是极不可能发生的...作为后端的 Keras 模型 方法 2 ：使用 tf.keras 中 Keras 子模块 在介绍的过程中我还会展示如何把自定义的 TensorFlow 代码写入你的 Keras 模型中。...相反，更需要我们注意的是，如何在 Keras 模型内部，用 TensorFlow 的激活函数替换标准 Keras 激活函数！...一是在这二者中，将一个视为计算引擎，另一个作为一种工具包是否正确？
完成本教程后，你将知道： Keras度量的工作原理，以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量，并提供实例。 如何在Keras中定义和使用你自定义的度量标准，并提供实例。...在该示例、其他的损失函数示例和度量中，这个方法是在后端使用标准数学函数来计算兴趣度量。...我们可以在我们的回归示例中进行如下测试。请注意，我们只是直接列出了函数名，而不是将其作为Keras的字符串或别名来解决。...你自定义度量函数必须对Keras内部数据结构进行操作，这些内部数据结构可能会因使用的后端不同而有所差别（例如，在使用tensorflow时为tensorflow.python.framework.ops.Tensor.../blob/master/keras/losses.py 总结 在本教程中，你已经学会如何在训练深度学习模型时使用Keras度量。
使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...支持TensorFlow，Theano和CNTK后端的独立开源项目。 tf.keras。Keras API已集成到TensorFlow 2。...() 由于TensorFlow是Keras开源项目的事实上的标准后端，因此集成意味着现在可以使用单个库而不是两个单独的库。...目前，我们建议使用TensorFlow后端的多后端Keras的Keras用户在TensorFlow 2.0中切换到tf.keras。
这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...完成本教程后，你将掌握以下知识： Keras计算模型指标的工作原理，以及如何在训练模型的过程中监控这些指标。 通过实例掌握Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标的使用方法。...使用的后端(例如TensorFlow)。...[自定义性能评估指标——均方误差的折线图] 你的自定义性能评估函数必须在Keras的内部数据结构上进行操作而不能直接在原始的数据进行操作，具体的操作方法取决于你使用的后端（如果使用TensorFlow，...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用
本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型，机器之心不仅对该试验进行了介绍，同时还使用 Keras（TensorFlow 后端）在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。...机器之心也尝试使用 TensorFlow 作为后端测试了 Keras，我们发现整个模型的搭建非常简洁，连入门者都能轻松读懂整个网络的架构。...相比于直接使用 TensorFlow 搭建卷积神经网络，将 Keras 作为高级 API，并使用 TensorFlow 作为后端要简单地多。...Keras 配置文件中有一个参数决定了使用哪一个深度学习框架作为后端，因此我们可以构建一个相同的模型在不同的深度学习框架（如 TensorFlow、CNTK、Theano）上直接运行。...在其他三个测试中以 MXNet 作为后端也需要进行一些细微的调整，主要是新版本的 Keras 重命名了一些函数。
使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...支持TensorFlow，Theano和CNTK后端的独立开源项目。 tf.keras。Keras API已集成到TensorFlow 2。...tensorflow as tf# use keras APImodel = tf.keras.Sequential() 由于TensorFlow是Keras开源项目的事实上的标准后端，因此集成意味着现在可以使用单个库而不是两个单独的库...目前，我们建议使用TensorFlow后端的多后端Keras的Keras用户在TensorFlow 2.0中切换到tf.keras。
如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...如果你以 Theano 后端运行，则可以使用以下方法之一： 方法 1: 使用 Theano flags。...THEANO_FLAGS=device=gpu,floatX=float32 python my_keras_script.py "gpu" 可能需要根据你的设备标识符（例如gpu0，gpu1等）进行更改...我们建议使用 TensorFlow 后端来执行这项任务。有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行。 在大多数情况下，你最需要的是数据并行。...这种并行可以通过使用 TensorFlow device scopes 来实现。
1.4 使用自定义循环进行训练 TensorFlow 2 推荐使用一种基于中央协调的架构来进行参数服务器训练。...在队列之中排队的函数被派发给后台线程中的远程工作者，他们的 RemoteValue 将被异步赋值。...出于历史原因，协调器应使用 "chief" 作为任务类型。 2....注意使用 TensorFlow Serving 加载这样的 saved_model 是可以的。 不支持将包含分片优化器插槽（slot）变量的检查点加载到不同数量的分片中。...使用 tf.lookup.StaticHashTable（它通常被一些 Keras 预处理层采用，如 tf.keras.layer.IntegerLookup 、 tf.keras.layer.StringLookup
现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置...接着安装Tensorflow的GPU插件：tensorflow-metal，它是一个TensorFlow的后端，使用苹果的Metal图形API来加速神经网络计算。...GPU或图形处理单元与CPU类似，同样具有许多核心，允许它们同时进行更快的计算（并行性）。这个特性非常适合执行大规模的数学计算，如计算图像矩阵、计算特征值、行列式等等。 ...该项目的目标是训练一个深度神经网络模型，能够对这些图像进行准确的分类： import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy...这里使用get_model()函数获取模型，使用model_cpu.fit()方法在CPU上训练模型，使用X_train_scaled和y_train_encoded作为输入数据，并在10个epoch内进行训练
每个人都参与其中 每一个主要的框架，如Tensorflow, Keras, PyTorch, MXNet等，都提供了预训练模型，如Inception V3, ResNet, AlexNet等，权重为：...有一些关于黑客新闻网站的传言称，将Keras的后端从Tensorflow更改为CNTK (Microsoft Cognitive toolkit)可以提高性能。...由于Keras是一个模型级库，它不处理诸如张量积、卷积等低级操作，所以它依赖于其他张量操作框架，如TensorFlow后端和Theano后端。...伍尔夫的帖子是2017年的，所以如果能得到一个更新的比较结果，也包括Theano和MXNet作为后端，那将会很有趣(虽然Theano现在已经被弃用了)。...在实践中，您应该保持预训练的参数不变(即使用预训练模型作为特征提取器)，或者对它们进行微微调整，以避免在原始模型中忘记所有内容。
TFQ作为工具箱出现在这个领域，依旧未被公开。笔者已经阅读并了解了一些其他框架，但是在对TFQ进行研究之后，不可否认TFQ是最好的。 一起了解如何使用TFQ设计量子神经网络。...如何在参数化量子电路上进行机器学习？ 为弄清楚这一点，马苏德·莫西尼（Masoud Mohseni）(TFQ的技术负责人)提供了示例。...量子数据集为非参数化 cirq.Circuit 对象被应用于计算机图表使用 tfq.convert_to_tensor 步骤2: 评估量子神经网络模型:这一步中，研究人员可以使用Cirq制作量子神经网络的原型...由于TFQ与TensorFlow完全兼容，量子模型可直接与其联系 tf.keras.layers.Layer 如tf.keras.layers.Dense....将分阶段(1)到(4)构建的模型打包于 tf.keras.Model 允许用户访问模块中的所有损失。
为什么选择 Keras？ 在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？以下是 Keras 与现有替代品的一些比较。...特别是，tf.keras 作为 Keras API 可以与 TensorFlow 工作流无缝集成。 Keras 被工业界和学术界广泛采用 ?...与其他任何深度学习框架相比，Keras 在行业和研究领域的应用率更高（除 TensorFlow 之外，且 Keras API 是 TensorFlow 的官方前端，通过 tf.keras 模块使用）。...您已经不断与使用 Keras 构建的功能进行交互 - 它在 Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square 等众多网站上使用。...重要的是，任何仅利用内置层构建的 Keras 模型，都可以在所有这些后端中移植：你可以用一种后端训练模型，再将它载入另一种后端中（例如为了发布的需要）。
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