keras: 一个通过支持 JAX, TensorFlow, 和 PyTorch 来消除框架锁定风险的多后端深度学习框架

它解决了什么问题

Keras 3 是一个旨在消除框架锁定风险的高层深度学习框架。它允许开发者为各种任务（如计算机视觉、NLP 和音频处理）构建和训练模型，同时对实际执行计算的底层引擎保持无关性。

它是如何工作的

Keras 3 作为一个多后端接口。它为模型开发提供了一致的高层 API，然后可以在 JAX, TensorFlow, PyTorch, 或 OpenVINO（后者仅用于推理）之上运行。用户可以通过配置环境变量在这些后端之间进行切换，从而允许他们在无需重写代码的情况下，利用每个框架特定的性能或生态系统优势。

它是为谁设计的

它是为深度学习从业者设计的，从个人开发者到全球企业，他们希望加速模型开发并避免被绑定到单一的后端框架。

亮点

• 多后端支持：兼容 JAX, TensorFlow, 和 PyTorch 用于训练，以及 OpenVINO 用于推理。
• 性能优化：能够为特定架构选择最快的后端，潜在地将速度提高 20% 到 350%。
• 互操作性：Keras 模型可以使用任何格式的数据集，包括 tf.data.Dataset 和 PyTorch DataLoaders。
• 高可扩展性：从本地笔记本电脑扩展到大型 GPU 或 TPU 集群。