多框架模型开发
通过多后端方式使用 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 构建模型，并在这些框架之间迁移代码。
Keras
为机器学习开发者提供超能力Keras 是为人类开发者设计的深度学习 API，帮助你以更少、更易读的代码构建、训练和部署模型。Keras 支持 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 后端，并提供开发指南、API 文档、代码示例及预训练模型。
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- 支持的多框架后端：JAX、TensorFlow 和 PyTorch
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- KerasHub 页面展示的模型系列：Gemma、Llama、Stable Diffusion 和 Mistral
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- 代码示例方向：计算机视觉、自然语言处理和生成式深度学习
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- 提供 Keras 3 与 Keras 2 API 文档
从模型构建到部署的完整开发工具
围绕多框架机器学习、模型训练、预训练模型和实践示例，提供清晰的开发入口与文档支持。
简洁的模型构建 API
支持 Functional API、内置训练与评估方法，以及通过子类化创建自定义层和模型。
KerasHub 预训练模型
提供适用于 Keras 3 的常用模型架构和预训练检查点，可在多种后端上进行训练与推理。
计算机视觉示例
提供图像分类、目标检测和视频处理等计算机视觉示例。
生成式深度学习指南
涵盖扩散模型、GAN 和 Transformer 等生成式深度学习主题。
Keras 生态公开动态
从官方页面了解版本发布、模型资源与社区协作入口。
Keras 3.0 发布
官方页面提供 Keras 3.0 发布入口，并介绍 Keras 3 的多框架机器学习能力。
文档、示例与社区资源
通过官方指南、API 文档、代码示例和社区渠道深入使用 Keras。
从这里开始使用Keras。
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