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。

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Keras 优先考虑开发人员的经验

• Keras 是为人类而非机器设计的 API。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践: 它提供一致且简单的 API，它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。

• 这使 Keras 易于学习和使用。作为 Keras 用户，你的工作效率更高，能够比竞争对手更快地尝试更多创意，从而帮助你赢得机器学习竞赛。

• 这种易用性并不以降低灵活性为代价：因为 Keras 与底层深度学习语言（特别是 TensorFlow）集成在一起，所以它可以让你实现任何你可以用基础语言编写的东西。特别是，tf.keras 作为 Keras API 可以与 TensorFlow 工作流无缝集成。

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Keras 被工业界和学术界广泛采用

Deep learning 框架排名，由 Jeff Hale 基于 7 个分类的 11 个数据源计算得出

截至 2018 年中期，Keras 拥有超过 250,000 名个人用户。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）。

你已经不断与使用 Keras 构建的功能进行交互 - 它在 Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square 等众多网站上被使用。它尤其受以深度学习作为产品核心的创业公司的欢迎。

Keras 也是深度学习研究人员的最爱，在上传到预印本服务器 arXiv.org 的科学论文中被提及的次数位居第二。Keras 还被大型科学组织的研究人员采用，特别是 CERN 和 NASA。

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Keras 可以轻松将模型转化为产品

与任何其他深度学习框架相比，你的 Keras 模型可以轻松地部署在更广泛的平台上：

• 在 iOS 上，通过 Apple’s CoreML（苹果为 Keras 提供官方支持）。这里有一个教程。
• 在 Android 上，通过 TensorFlow Android runtime。例如 Not Hotdog app。
• 在浏览器中，通过 GPU 加速的 JavaScript 运行时，例如 Keras.js 和 WebDNN。
• 在 Google Cloud 上，通过 TensorFlow-Serving。
• 在 Python webapp 后端中（比如 Flask app）。
• 在 JVM 上，通过 SkyMind 提供的 DL4J 模型导入。
• 在 Raspberry Pi 树莓派上。

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Keras 支持多个后端引擎，不会将你锁定到一个生态系统中

你的 Keras 模型可以基于不同的深度学习后端开发。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）。支持的后端有：

• 谷歌的 TensorFlow 后端
• 微软的 CNTK 后端
• Theano 后端

亚马逊也有一个使用 MXNet 作为后端的 Keras 分支。

如此一来，你的 Keras 模型可以在 CPU 之外的不同硬件平台上训练：

• NVIDIA GPUs
• Google TPUs，通过 TensorFlow 后端和 Google Cloud
• OpenCL 支持的 GPUs，比如 AMD, 通过 PlaidML Keras 后端

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Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持

• Keras 内置对多 GPU 数据并行的支持。
• 优步的 Horovod 对 Keras 模型拥有一流的支持。
• Keras 模型可以被转换为 TensorFlow Estimators 并在 Google Cloud 的 GPU 集群上训练。
• Keras 可以在 Spark（通过 CERN 的 Dist-Keras）和 Elephas 上运行。

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Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持

Keras 的开发主要由谷歌支持，Keras API 以 tf.keras 的形式包装在 TensorFlow 中。此外，微软维护着 Keras 的 CNTK 后端。亚马逊 AWS 正在开发 MXNet 支持。其他提供支持的公司包括 NVIDIA、优步、苹果（通过 CoreML）等。