Keras 3.0 推出多後端支援與性能優化

Keras 最近發布咗 3.0 版本，帶來咗一連串令人振奮嘅新功能，進一步鞏固佢喺深度學習框架中嘅地位。呢個版本最主要嘅更新係全面支援多後端框架，包括 TensorFlow、JAX、PyTorch 同 OpenVINO（僅限推理）。呢啲改變畀開發者更大嘅靈活性，可以喺唔同框架之間無縫切換，唔使大幅改動代碼。話說回來，Keras 3.0 仲引入咗 XLA（加速線性代數） 編譯作為預設設置，呢個功能可以大幅提升喺 GPU 同 TPU 上嘅計算速度，特別適合大規模深度學習任務。根據官方數據，呢啲優化可以將模型訓練速度提高 20% 至 350%，視乎模型結構同硬件配置而定。想知更多，可以去 Keras 3.0 基準測試 頁面睇吓詳細嘅性能報告。

除咗性能提升，Keras 3.0 仲新增咗 keras_core.ops 命名空間，呢個係一個突破性嘅功能，畀開發者可以寫一次自訂操作，然後喺唔同深度學習框架之間通用。呢個命名空間提供咗一組類似 NumPy 嘅工具同函數，方便開發者進行數值計算，同時增強代碼嘅可重用性同協作性。對於初學者嚟講，Keras 3.0 提供咗簡單嘅工作流程，畀你快速上手；對於進階用戶，佢亦都開放咗低階功能，方便你自訂模型同層結構。呢種設計理念令 Keras 3.0 喺簡單同靈活性之間取得平衡，適合唔同層次嘅開發者。

另外，Keras 3.0 仲新增咗一啲新嘅 API 同工具，例如 keras.layers.Pipeline，可以用來建立預處理管道。呢個類比 Sequential 模型，但專為 tf.data 兼容嘅預處理層設計，確保喺唔同後端下都能保持高效。仲有，keras.utils.Config 類可以幫你更方便咁管理實驗配置參數，支援屬性同字典式訪問，簡化咗配置管理嘅流程。Keras 3.0 亦都同 Hugging Face Hub 整合，開發者可以直接從 keras.Model.save() 將模型儲存到 Hugging Face Hub，或者從 Hub 載入 .keras 模型，方便模型分享同部署。

喺安全性同穩定性方面，Keras 3.0 亦有唔少改進。例如，佢禁止咗喺 npz 模型文件中進行對象序列化，解決咗潛在嘅安全漏洞。同時，佢仲新增咗 keras.saving.KerasFileEditor 工具，方便檢查、比較同修改 Keras 權重文件。對於大型模型，keras.distribution API 亦得到咗增強，支援更大規模嘅模型分佈式訓練。呢啲功能對於企業級應用同研究場景尤其重要。Keras 3.0 仲新增咗 keras.optimizers.Lamb 優化器同 keras.ops.associative_scan 同 keras.ops.searchsorted 操作，進一步豐富咗框架嘅功能集。

總括來講，Keras 3.0 通過多後端支援、性能優化同新 API 嘅引入，為開發者提供咗一個更強大、更靈活嘅深度學習平台。無論你係初學者定專業人士，Keras 3.0 都能幫你更快、更高效咁實現 AI 項目。想了解更多，可以瀏覽 Keras 官方網站。