允中 编译整理 量子位·QbitAI 出品
今天，深度学习框架Keras在博客上发表文章，介绍了深度整合进TensorFlow的内部版本tf.keras，以及其他新特性。
Keras是一个基于TensorFlow和Theano的高度模块化、可扩展神经网络库，多用于简易、快速的原型设计。
虽然Keras从2015年底就开始支持以TensorFlow为后端运行，不过之前，Keras API和TensorFlow的代码库是分开的，但从Keras 2开始，Keras API可以作为TensorFlow的一部分直接获取。
以后，Keras将有两个规格，一个是TensorFlow内部版本，叫做tf.keras，与TensorFlow完全兼容；另一个外部多后端版本同时支持Theano和TensorFlow。
Keras作者François Chollet是Google深度学习研究员。
