Keras 是一个高级神经网络 API，其核心设计目标是让用户能够以更少的代码实现复杂的深度学习模型。以下是其核心原理的拆解：

1. 模块化架构 🔗

Keras 采用分层模块设计，主要包含以下组件：

  • Layer 层：基础单元（如 Dense、Conv2D）
  • Model 模型：由层堆叠而成（Sequential 或 Functional API）
  • Optimizer 优化器：梯度更新策略（如 SGD、Adam）
  • Loss 函数：误差计算方式（如 MSE、CategoricalCrossentropy）
Keras_架构

2. 动态计算图 🔄

Keras 使用Eager Execution机制，支持实时计算：

  • 直接执行操作（如 model.predict()）
  • 自动求导（GradientTape 实现）
  • 更直观的调试体验

3. 后端兼容性 🔄

Keras 抽象了底层框架差异，实现跨后端支持：

  • 默认使用 TensorFlow（tensorflow.keras）
  • 可切换至 Theano 或 CNTK（需额外配置）

4. 序列化与持久化 📤

  • 模型保存：model.save('model.h5') 支持 HDF5 格式
  • 权重加载：model.load_weights('weights.h5') 实现参数迁移
  • JSON/YAML 支持：可通过 model.to_json() 导出结构

5. 扩展阅读 🧭

如需进一步了解 Keras 的使用方法，请访问
/keras_文档/使用教程

Keras_模型构建

6. 核心优势 ✅

  • 📈 简洁API：仅需几行代码即可构建模型
  • 🧠 可解释性：清晰的层间数据流动
  • 🌐 多语言支持：Python 为主，兼容其他语言通过接口调用
  • 🔄 无缝集成：与 TensorFlow 2.x 深度绑定
Keras_训练机制

7. 常见问题 ❓

  • 如何自定义层？
    参考 /keras_文档/自定义层 实现原理
  • 如何优化训练速度？
    推荐使用 tf.data 数据管道与混合精度训练
Keras_优化策略