Keras 版本历史 📊

Keras 是一个高级神经网络 API，致力于实现用户友好和模块化的设计。以下是 Keras 的主要版本更新记录：

🚀 版本 2.4.0 (2020)

• 发布日期：2020年4月
• 主要特性：
  • 与 TensorFlow 2.0 深度集成
  • 新增 tf.keras 模块支持
  • 改进模型编译和训练流程
• 改进点：
  • API 简化，移除冗余方法
  • 支持更灵活的层配置
• 📌 注意事项：
  • 需要 TensorFlow 2.0+ 环境
  • 查看 Keras 官方文档 了解详细用法

📈 版本 2.5.0 (2020)

• 发布日期：2020年10月
• 主要特性：
  • 性能优化，训练速度提升 15%
  • 新增 model.save() 方法支持自定义保存格式
  • 改进 GPU 内存管理机制
• 改进点：
  • 支持更复杂的模型架构
  • 增强对分布式训练的兼容性
• 📌 注意事项：
  • 推荐使用 Keras 模型训练教程 体验新特性
  • 需更新依赖库以获取完整功能

🔄 版本 2.6.0 (2021)

• 发布日期：2021年3月
• 主要特性：
  • 支持 Python 3.8+
  • 新增 Callback 机制扩展性
  • 优化模型可视化工具
• 改进点：
  • 提高代码兼容性与稳定性
  • 增加对新型神经网络的适配
• 📌 注意事项：
  • 查阅 Keras 模型优化指南 获取最佳实践
  • 更新至最新版本以获得安全补丁

🧠 版本 2.7.0 (2021)

• 发布日期：2021年11月
• 主要特性：
  • 引入 Functional API 的可视化增强
  • 支持自定义损失函数与指标
  • 优化模型导出与部署流程
• 改进点：
  • 提升多GPU训练效率
  • 增强对混合精度训练的支持
• 📌 注意事项：
  • 推荐通过 Keras 教程 学习新功能
  • 本站提供完整版本迁移指南

如需进一步了解 Keras 的安装与配置，请访问 Keras 安装指南。