目录
Keras的简介
1、Keras的特点
2、Keras四大特性
3、Keras的用户体验
4、如果你有如下需求，请选择Keras
5、Keras支持多后端和多平台
Keras的安装
Keras的使用方法
1、The Sequential Model 序列模型
2、The functional API 函数式API
3、Model subclassing 模型子类化
其他概念
1、shape
2、回调
3、保存和恢复
4、动态图机制：Eager Execution
Keras的中的模型使用
1、查找使用方法
2、Keras的 6 种预训练模型
3、Keras深度学习框架的注意事项(自动下载存放路径等)、使用方法之详细攻略
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Keras的简介
Keras是TensorFlow官方的高层API。Keras是一个高层神经网络API，并对TensorFlow等有较好的优化。，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端，也就是Keras基于什么东西来做运算。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。
1、Keras的特点
tensorflow.keras(tf.keras) module
Part of core TensorFlow since v1.4
Full Keras API
针对TF更好的优化
与TF特别功能更好的整合，Estimator API、Eager execution
2、Keras四大特性
1、用户友好：Keras是为人类而非机器设计的API。用户的使用体验始终是我们考虑的首要和中心内容。Keras遵循减少认知困难的最佳实践：Keras提供一致而简洁的API， 能够极大减少一般应用下用户的工作量，同时，Keras提供清晰和具有实践意义的bug反馈。
2、模块性：模型可理解为一个层的序列或数据的运算图，完全可配置的模块可以用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。
3、易扩展性：添加新模块超级容易，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。
4、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。
3、Keras的用户体验
(1)、Keras是专为人而非机器设计的API
它把用户体验放在首要和中心位置。
Keras遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的API，将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。
(2)、Keras易于学习且易于使用
作为Keras用户，可以更高效地工作，让你比竞争对手更快地尝试更多创意和帮助你赢得机器学习竞赛。
(3)、这种易用性不是以降低灵活性为代价
Keras与低级深度学习语言（特别是TensorFlow）集成，能够实现可以用基本语言构建的任何东西。特别是，作为tf.keras，Keras API与TensorFlow工作流程无缝集成。
4、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
无缝CPU和GPU切换。
5、Keras支持多后端和多平台
(1)、支持多种语言：Develop in Python, R On Unix, Windows, OSX
(2)、支持多个后端：Keras与TensorFlow&Theano
TensorFlow和theano以及Keras都是深度学习框架，TensorFlow和theano比较灵活，也比较难学，它们其实就是一个微分器 Keras其实就是TensorFlow和Keras的接口（Keras作为前端，TensorFlow或theano作为后端），它也很灵活，且比较容易学。可以把keras看作为tensorflow封装后的一个API。Keras 是一个用于快速构建深度学习原型的高级库。我们在实践中发现，它是数据科学家应用深度学习的好帮手。Keras 目前支持两种后端框架：TensorFlow 与 Theano，而且 Keras 再过不久就会成为 TensorFlow 的默认 API。
Run the same code with…
-TensorFlow
-CNTK
-Theano
-MXNet
-PlaidML
(3)、支持多运算平台：CPU, NVIDIA GPU, AMD GPU, TPU
Keras: 基于 Python 的深度学习库
Keras中文文档
tensorflow.org/guide/keras
