之后，预迎严用于Keras 适用的览版框架只会越来越多。

Keras 出新库了，正更这次是新适 Keras Core，咱们可能将其清晰为 Keras 3.0 预览版，预迎严用于估量往年秋天正式宣告 。览版

总结而言，正更这次 Keras Core 对于 Keras 代码库妨碍了残缺重写，新适除了 TensorFlow 之外 ，预迎严用于它还将 Keras API 引入 JAX 以及 PyTorch。览版

如今，正更Keras Core 可能作为 tf.keras 的新适替换品
，当运用 TensorFlow 后端时，预迎严用于简直残缺向后兼容 tf.keras 代码 。览版在绝大少数情景下，正更你惟独运用 import keras_core as keras 来替换 from tensorflow import keras 导入即可，交流之后 ，从前的代码还能个别跑
，不光如斯，功能还后退了。

着实
，在此以前，Keras 就已经能在 Theano 、CNTK（致使 MXNet）等框架之上运行 。近些年，随着运用 TensorFlow  、PyTorch
、JAX 的用户越来越多 。好比凭证 2023 年 StackOverflow 以及 2022 年的 Kaggle 审核数据展现，2022-2023 年 TensorFlow 占有 55% 到 60% 的市场份额  ，PyTorch 占有 40% 到 45%。同时，JAX 尽管市场份额较小，但已经被google DeepMind、Midjourney、Cohere 等顶级天生式家养智能公司所接受以及接管
 。

这么看来 ，本次新库的宣告，是在道理当中。

Keras 独创人 François Chollet 展现 ：如今，（借助 Keras Core）你可能编写跨框架深度学习组件，并从每一个框架提供的最佳功能中受益。

接下来 ，咱们看看 Keras Core 详细有哪些特色
。

Keras Core 的主要特色

首先是 Keras Core 实现为了残缺的 Keras API ，可反对于 TensorFlow、JAX 以及 PyTorch。

Keras Core 的第二个特色：它是一个可用于深度学习的 、跨框架的低级语言 。基于 Keras Core，用户可能建树组件（好比自界说层以及预磨炼模子） ，而这些组件可能适用于任何框架 。特意是，Keras Core 应承用户碰头 keras_core.ops 命名空间，后者适用于所有后端。

Keras Core 的第三个特色是与 JAX、PyTorch 以及 TensorFlow 中确当地使命流无缝集成。与 Keras 1.0 差距 ，Keras Core 不光是针对于以 Keras 为中间的使命流
，还象征着可能与低级的后端当地使命流无缝地使命
。

Keras Core 其余特色还搜罗：反对于所有后端跨框架的数据 pipeline。多框架的机械学习象征着多框架的数据加载以及处置，处置起来比力省事。如今 Keras Core 模子可能运用普遍的数据 pipeline 妨碍磨炼 —— 不论你是运用 JAX、PyTorch 仍是 TensorFlow 后端
。

预磨炼模子  。从如今开始 ，你可能借助 Keras Core 运用更多的预磨炼模子。如今已经有 40 个 Keras 运用模子可在后端中运用，此外
，KerasCV 以及 KerasNLP 中存在的大批预磨炼模子（好比 BERT、T五、YOLOv八、Whisper 等）也适用于所有后端。

清晰更多内容 ，请参考
：https://keras.io/keras_core/announcement/