TensorFlow1.2-Kera2.0官方库文档中文版-高清PDF-带目录标签，比较好的入门指南，适合大家查阅和当做学习文档使用，方便打印
2022-09-30 15:28:03
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Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库
这就是Keras
Keras是一个高层神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快
速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：
简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）
支持CNN和RNN，或二者的结合
支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练）
无缝CPU和GPU切换
Keras适用的Python版本是：Python 2.7-3.5
Keras的设计原则是
模块性：模型可理解为一个独立的序列或图，完全可配置的模块以最少的代价自由组合在一起。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
以使用它们来构建自己的模型。
极简主义：每个模块都应该尽量的简洁。每一段代码都应该在初次阅读时都显得直观易懂。没有黑
魔法，因为它将给迭代和创新带来麻烦。
易扩展性：添加新模块超级简单的容易，只需要仿照现有的模块编写新的类或函数即可。创建新模
块的便利性使得Keras更适合于先进的研究工作。
与Python协作：Keras没有单独的模型配置文件类型（作为对比，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。
Keras从2015年3月开始启动，经过一年多的开发，目前Keras进入了1.0的时代。Keras 1.0依然遵循相
同的设计原则，但与之前的版本相比有很大的不同。如果你曾经使用过此前的其他版本Keras。你或许
会关心1.0的新特性。
泛型模型：简单和强大的新模块，用于支持复杂深度学习模型的搭建。
更优秀的性能：现在，Keras模型的编译时间得到缩短。所有的RNN现在都可以用两种方式实现，
Keras中文文档
以供用户在不同配置任务和配置环境下取得最大性能。现在，基于Theano的RNN也可以被展开，
以获得大概25%的加速计算。
测量指标：现在，你可以提供一系列的测量指标来在Keras的任何监测点观察模型性能。
更优的用户体验：我们面向使用者重新编写了代码，使得函数API更简单易记，同时提供更有效的
出错信息。
新版本的Keras提供了Lambda层，以实现一些简单的计算任务。
...
如果你已经基于Keras0.3编写了自己的层，那么在升级后，你需要为自己的代码做以下调整，以
在Keras1.0上继续运行。请参考编写自己的层
关于Keras-cn
本文档是Keras文档的中文版，包括keras.io的全部内容，以及更多的例子、解释和建议，目前，文档
的计划是：
1.x版本：现有keras.io文档的中文翻译，保持与官方文档的同步
2.x版本：完善所有【Tips】模块，澄清深度学习中的相关概念和Keras模块的使用方法
3.x版本：增加Keras相关模块的实现原理和部分细节，帮助用户更准确的把握Keras，并添加更多
的示例代码
现在，keras-cn的版本号将简单的跟随最新的keras release版本
由于作者水平和研究方向所限，无法对所有模块都非常精通，因此文档中不可避免的会出现各种错误、
疏漏和不足之处。如果您在使用过程中有任何意见、建议和疑问，欢迎发送邮件
到moyan_work@foxmail.com与我取得联系。
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本文档相对于原文档有更多的使用指导和概念澄清，请在使用时关注文档中的Tips，特别的，本文档的
额外模块还有：
一些基本概念：位于快速开始模块的一些基本概念简单介绍了使用Keras前需要知道的一些小知
识，新手在使用前应该先阅读本部分的文档。
Keras安装和配置指南，提供了详细的Linux和Windows下Keras的安装和配置步骤。
深度学习与Keras：位于导航栏最下方的该模块翻译了来自Keras作者博客keras.io和其他Keras相关
博客的文章，该栏目的文章提供了对深度学习的理解和大量使用Keras的例子，您也可以向这个栏
目投稿。 所有的文章均在醒目位置标志标明来源与作者，本文档对该栏目文章的原文不具有任何处
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2019-12-21 18:56:02
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