keras: 一個透過支援 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 來消除框架鎖定的多後端深度學習框架

它解決了什麼問題

Keras 3 是一個高階深度學習框架，旨在消除框架鎖定。它允許開發者為各種任務（例如電腦視覺、NLP 和音訊處理）構建和訓練模型，同時對實際執行運算的底層引擎保持無關性。

運作方式

Keras 3 作為一個多後端介面。它為模型開發提供了一致的高階 API，接著可以在 JAX、TensorFlow、PyTorch 或 OpenVINO（後者僅用於推論）之上運行。使用者可以透過配置環境變數在這些後端之間切換，從而能夠利用每個框架特定的效能或生態系統優勢，而無需重寫程式碼。

對象是誰

它專為深度學習從業者設計，從個人開發者到全球企業，旨在加速模型開發並避免被綁定在單一的後端框架上。

重點

• 多後端支援：相容於用於訓練的 JAX、TensorFlow 和 PyTorch，以及用於推論的 OpenVINO。
• 效能優化：能夠針對特定架構選擇最快的後端，潛在速度提升可達 20% 至 350%。
• 互操作性：Keras 模型可以使用任何格式的資料集，包括 tf.data.Dataset 和 PyTorch DataLoaders。
• 高擴展性：從本地筆記型電腦擴展到大型 GPU 或 TPU 集群。