Keras 3 es un framework de deep learning que funciona con JAX, TensorFlow, PyTorch u OpenVINO para inferencia.
Keras 3 es un framework de deep learning de alto nivel para crear y entrenar modelos de visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural, audio, predicción de series temporales y sistemas de recomendación. Su idea principal es que una misma base de código de Keras puede funcionar con varios backends: JAX, TensorFlow, PyTorch y OpenVINO, que solo se admite para inferencia.
El backend se selecciona mediante la variable de entorno KERAS_BACKEND o un archivo de configuración, para que los usuarios puedan elegir el runtime que mejor se adapte a su modelo y hardware. Keras 3 se plantea como un reemplazo directo de tf.keras cuando se usa el backend de TensorFlow, y las capas, modelos y métricas personalizados se pueden reutilizar dentro de módulos nativos de PyTorch o funciones de modelo de JAX. Para entrenar, se pueden usar conjuntos de datos de tf.data o PyTorch DataLoaders; además, se admiten configuraciones de GPU y TPU mediante archivos de requisitos de CUDA independientes.
La instalación se realiza con pip como el paquete keras en Linux y macOS; en Windows se recomienda WSL2. Keras 2 sigue disponible como el paquete tf-keras.
Instala Keras desde PyPI
pip install keras --upgradeInstala un backend como tensorflow, jax o torch
Selecciona el backend configurando la variable de entorno
export KERAS_BACKEND="jax"Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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