任何Keras 3模型都可以作为PyTorch模块实例化，可以作为 TensorFlow SavedModel 导出，也可以作为无状态 JAX 函数实例化。这意味着开发者可以将Keras 3模型与PyTorch生态系统包，全系列TensorFlow部署和生产工具（如TF-Serving，TF.js和TFLite）以及JAX大规模TPU训练基础架构一起使用。使用 Keras 3 API 编写一个 model....
首先是 Keras Core 实现了完整的 Keras API，可支持 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。Keras Core 的第二个特点：它是一个可用于深度学习的、跨框架的低级语言。基于 Keras Core，用户可以创建组件（例如自定义层和预训练模型），而这些组件可以适用于任何框架。特别是，Keras Core 允许用户访问 keras_core.ops 命名空间...
任何Keras 3模型都可以作为PyTorch模块实例化,可以作为 TensorFlow SavedModel 导出,也可以作为无状态 JAX 函数实例化。 这意味着开发者可以将Keras 3模型与PyTorch生态系统包,全系列TensorFlow部署和生产工具(如TF-Serving,TF.js和TFLite)以及JAX大规模TPU训练基础架构一起使用。使用 Keras 3 API 编写一个 model.py ...
任何Keras 3 模型都可以作为 PyTorch 模块实例化,可以作为 TensorFlow SavedModel 导出,也可以作为无状态 JAX 函数实例化。 这意味着开发者可以将 Keras 3 模型与 PyTorch 生态系统包,全系列 TensorFlow 部署和生产工具(如 TF-Serving,TF.js和 TFLite)以及 JAX 大规模 TPU 训练基础架构一起使用。使用 Keras 3 A...
重磅消息:我们刚刚发布了 Keras 3.0! 在 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 上运行 Keras 使用 XLA 编译更快地训练 通过新的 Keras 分发API解锁任意数量的设备和主机的训练运行 它现在在 PyPI 上上线 开发者甚至可以将Keras用作低级跨框架语言,以开发自定义组件,例如层、模型或指标。
Keras 3 包含一个全新的分布式 API,即keras.distribution命名空间,目前已在 JAX 后端实现(即将在 TensorFlow 和 PyTorch 后端实现)。 通过它,可以在任意模型尺度和聚类尺度上轻松实现模型并行、数据并行以及两者的组合。由于它能将模型定义、训练逻辑和分片配置相互分离,因此使分发工作流易于开发和维护。
Keras 出新库了,这次是 Keras Core,我们可以将其理解为 Keras 3.0 预览版,预计今年秋天正式发布。 总结而言,这次 Keras Core 对 Keras 代码库进行了完全重写,除了 TensorFlow 之外,它还将 Keras API 引入 JAX 和 PyTorch。 现在,Keras Core 可以作为 tf.keras 的替代品,当使用 TensorFlow 后端时,几乎完全向后兼...
Keras 出新库了,这次是 Keras Core,我们可以将其理解为 Keras 3.0 预览版,预计今年秋天正式发布。 总结而言,这次 Keras Core 对 Keras 代码库进行了完全重写,除了 TensorFlow 之外,它还将 KerasAPI引入 JAX 和 PyTorch。 现在,Keras Core 可以作为 tf.keras 的替代品,当使用 TensorFlow 后端时,几乎完全向后兼容...
重磅消息:我们刚刚发布了 Keras 3.0! 在 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 上运行 Keras 使用 XLA 编译更快地训练 通过新的 Keras 分发 API 解锁任意数量的设备和主机的训练运行 它现在在 PyPI 上上线 开发者甚至可以将Keras用作低级跨框架语言,以开发自定义组件,例如层、模型或指标。
首先是 Keras Core 实现了完整的 Keras API,可支持 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。 Keras Core 的第二个特点:它是一个可用于深度学习的、跨框架的低级语言。基于 Keras Core,用户可以创建组件(例如自定义层和预训练模型),而这些组件可以适用于任何框架。特别是,Keras Core 允许用户访问 keras_core.ops 命名空间,后...