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Keras主要關注tf.keras，同時繼續(xù)支持Theano/CNTK

此版本附帶了許多API更改，以使多后端Keras API與TensorFlow的高級API tf.keras“同步”。但是，有些TensorFlow 2.0功能不受支持。這就是團隊建議開發(fā)人員在TensorFlow 2.0中將他們的Keras代碼切換到tf.keras的原因。

遷移到tf.keras將使開發(fā)人員能夠訪問諸如快速執(zhí)行，TPU培訓以及低級TensorFlow與Layer和Model等高級概念之間更好的集成。

在此版本發(fā)布后，該團隊計劃主要關注tf.keras的進一步發(fā)展。 “發(fā)展將重點關注未來的發(fā)展。我們將在未來6個月內繼續(xù)維護多后端Keras，但我們只會合并錯誤修復。 API更改將不會被移植，“該團隊寫道。

為了讓社區(qū)更容易為Keras的開發(fā)做出貢獻，該團隊將在keras-team/keras的獨立GitHub存儲庫中開發(fā)tf.keras。

Keras 2.3.0中的API更新

以下是Keras 2.3.0中的一些API更新：

add_metric方法被添加到Layer/Model，它類似于add_loss方法，但是用于指標。

Keras 2.3.0引入了幾個基于類的丟失，包括MeanSquaredError，MeanAbsoluteError，BinaryCrossentropy，Hinge等。通過此更新，可以通過構造函數(shù)參數(shù)來參數(shù)化丟失。

添加了許多基于類的度量標準，包括Accuracy，MeanSquaredError，Hinge，F(xiàn)alsePositives，BinaryAccuracy等。此更新使度量標準可以通過構造函數(shù)參數(shù)進行有狀態(tài)和參數(shù)化。

train_on_batch和test_on_batch方法現(xiàn)在有一個名為resent_metrics的新參數(shù)。您可以將此參數(shù)設置為True，以便在編寫較低級別的培訓或評估循環(huán)時維護不同批次的度量標準狀態(tài)。

model.reset_metrics()方法被添加到Model中，以便在編寫較低級別的訓練或評估循環(huán)時清除紀元開始時的度量標準狀態(tài)。

Keras 2.3.0的重大變化

隨著API的變化，Keras 2.3.0包含一些重大變化。在此版本中，不推薦使用batch_size，write_grads，embeddings_freq和embeddings_layer_names，因此在與TensorFlow 2.0一起使用時會被忽略?，F(xiàn)在將根據(jù)用戶指定的確切名稱報告指標和損失。此外，默認的重復激活在所有RNN層中從hard_sigmoid更改為sigmoid。

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