Keras 3.0 是备受推崇的Keras深度学习 API 的广泛重写版本，现已推出，带来了 API 的创新多后端版本。这一开发开启了编程领域的新篇章，因为它允许开发人员在TensorFlow 、 PyTorch或Jax机器学习框架之上操作Keras工作流程。
Keras 3.0 于 11 月 27 日发布，可通过 GitHub 访问，为开发人员提供了大规模模型训练和部署功能。它作为一种低级跨框架语言，可以构建自定义组件，例如层、模型或指标。这些组件可以轻松地合并到所有三个框架的本机工作流程中，所有这些都具有统一的代码基础。
用户体验、API 设计和调试的明确重点强调了 Keras 对高速开发的奉献。这使得Keras团队赢得了全球 250 万开发者的信任。此外，一些世界上规模最大、最复杂的机器学习系统，包括 Waymo 自动驾驶车队和 YouTube 推荐算法，都依赖于Keras的力量。
除了这些功能之外， Keras 3.0 还带来了其他一些好处。开发人员现在可以通过动态选择最优化的后端来最大限度地提高模型的性能，而无需进行任何代码调整。 Keras 3 模型可以用作PyTorch模块、导出为TensorFlow SavedModel或用作无状态Jax函数。
另一个显着的优势是能够使用Jax扩展大型模型和数据。此外， Keras 3.0 还包含NumPy API 的完整执行，以及特定于神经网络的函数，例如ops.softmax, ops.binary_crossentropy, and ops.conv 。
开发人员可以通过PyPI作为keras使用Keras 3.0。在开始之前，他们需要安装他们选择的后端tensorflow 、 jax或torch 。兼容 Linux 和 macOS 系统，鼓励 Windows 用户使用WSL2来运行Keras 。
AppMaster （尖端的no-code工具）等平台进一步加速了这一发展。通过生成真实的应用程序， AppMaster等平台鼓励开发人员专注于构思革命性技术和优化应用程序性能。这些发展正在塑造整个深度学习和软件开发的未来。
