keras-team/keras

这是什么？

核心功能

• 01同一套 Keras 代码可运行在 JAX、TensorFlow、PyTorch 或 OpenVINO 上。
• 02通过 KERAS_BACKEND 设置即可切换后端。
• 03在 TensorFlow 后端下可直接替代 tf.keras 使用。
• 04Keras 模型可嵌入原生 PyTorch 模块或 JAX 模型函数中。
• 05训练时支持 tf.data 数据集和 PyTorch DataLoader。
• 06提供独立的 CUDA 依赖文件，便于配置 GPU 环境。

适用场景

• 使用统一的高层 API 构建计算机视觉或自然语言处理模型。
• 将已有的 tf.keras 项目迁移到 JAX 或 PyTorch 后端。
• 在 PyTorch 或 JAX 训练循环中复用自定义层。
• 通过 OpenVINO 对训练好的模型进行推理部署。

快速上手

1. 1

   从 PyPI 安装 Keras

   pip install keras --upgrade
2. 2

   安装后端，如 tensorflow、jax 或 torch

3. 3

   通过环境变量选择后端

   export KERAS_BACKEND="jax"

使用前须知

• !需要另外安装 TensorFlow、JAX 或 PyTorch 等后端。
• !OpenVINO 后端仅支持推理。
• !README 未直接支持 Windows，建议使用 WSL2。

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常见问题

keras 是什么？

Keras 3 是一个多后端深度学习框架，可运行于 JAX、TensorFlow、PyTorch 之上，OpenVINO 仅用于推理。 Keras 3 是一个高层深度学习框架，用于构建和训练计算机视觉、自然语言处理、音频处理、时间序列预测和推荐系统等模型。它的核心特点是同一套 Keras 代码可以运行在多个后端上：JAX、TensorFlow、PyTorch，以及仅支持推理的 OpenVINO。

keras 可以免费使用吗？用的什么许可证？

keras 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

keras 还在维护吗？

活跃维护中。keras 最近一次提交是在 2026年10月20日。

keras 适合用来做什么？

使用统一的高层 API 构建计算机视觉或自然语言处理模型。 将已有的 tf.keras 项目迁移到 JAX 或 PyTorch 后端。 在 PyTorch 或 JAX 训练循环中复用自定义层。 通过 OpenVINO 对训练好的模型进行推理部署。

keras 怎么安装和运行？

从 PyPI 安装 Keras: pip install keras --upgrade 安装后端，如 tensorflow、jax 或 torch 通过环境变量选择后端: export KERAS_BACKEND="jax"

在哪里获取 keras？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/keras-team/keras