雷鋒網 AI 研習社消息，日前，Keras 之父 Franois Chollet 在 twitter 上發布消息，宣稱 Keras 中文版本正式上線，同時，對所有做出貢獻的小夥伴們，他也表示由衷的感謝。
在官方中文版上，我們也看到對 Keras 的正式介紹：
Keras 是一個用 Python 編寫的高級神經網絡 API，它能夠以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作為後端運行。Keras 的開發重點是支持快速的實驗。能夠以最小的時延把你的想法轉換為實驗結果，是做好研究的關鍵。
如果大家有如下需求，可以選擇 Keras 作為你的開發工具：
允許簡單而快速的原型設計（用戶友好，高度模塊化，可擴展性）。同時支持卷積神經網絡和循環神經網絡，以及兩者的組合。在CPU和GPU上無縫運行與切換。
從 2015 年發展至今，Keras 目前在 GitHub 上擁有 star 數 26393 個，fork 數 9625 個，有 635 位開發者為它的發展做出貢獻。可以看到，它在這三年間迎來穩步發展，深得無數開發者和研究人員的喜愛。
雷鋒網 AI 研習社此前對 Keras 2017 年間的兩個重要發展節點總結如下：
2017 年 3 月，keras 迎來全新版本——Keras 2。Keras 開發人員此前在博客中表示，他們更願意人們將 Keras 視為一種通用的 API 規範，而不僅僅是一個代碼庫。3 月的版本中，最重要的一項內容就是增強了 Keras 與 TensorFlow 的邏輯一致性。另一項重要更新就是 API 的變化。他們重新設計了絕大部分 API，為將來的擴展和更新預留了充足的修改空間，並且新設計的 API 完全兼容於谷歌 TensorFlow 規範。而在 2017 年 8 月，Keras 又做了如下幾點更新：修復漏洞，性能提升，文件改善，為在 TensorFlow 的數據張量（比如 Datasets, TFRecords）上訓練模型提供了更好的支持，提升 TensorBoard 用戶體驗，提升測試覆蓋範圍。此外，還迎來兩個重大變化：一是讓約束管理（constraint management）基於變量屬性；二是把層和模型中已經不再使用的約束屬性移除（不會影響任何用戶）。
這一系列更新，讓 Keras 的可擴展性和易用性更強。而在官方文檔上，也詳盡描述了 Keras 的幾大優勢：
Keras 是為人類而不是為機器設計的 API。Keras 遵循減輕認知負載的最佳實踐：它提供一致而簡潔的 API，儘量減少常用操作所需的步驟，並對誤用給予清晰而有指導性的反饋。這讓 Keras 既好學又好用。作為 Keras 的使用者，你比競爭對手更高效，因為你能更快地嘗試更多新點子。這反過來幫你贏得機器學習競賽。簡單易用並不以犧牲靈活性為代價：因為 Keras 整合了底層深度學習語言，特別是 TensorFlow，使你可以構建原本想用底層語言構建的一切。Keras 以「tf.keras」的形式與 TensorFlow 無縫銜接。
此外，與其他深度學習框架相比，Keras 模型可以輕鬆地發布到更多平臺。它支持眾多後端引擎，支持多 GPU 和分布式訓練，它的開發受到谷歌、微軟、亞馬遜等多家深度學習生態圈中關鍵公司的支持。這一切讓 Keras 收穫無數認可，穩步發展至今。
相信這次官方中文版的發布，會是 Keras 走向中國市場的一大步，期待未來看到 Keras 在中國的更多開發活動。
Keras 官方中文版文檔：
GitHub 地址：
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