Keras 3.0正式发布！一统TF/PyTorch/Jax三大后端，变动游戏规则

态只能运使用了Keras可选层，那么也可以在Keras 3里运使用JAX和PyTorch外侧APP即用。

也有人敲警钟

在迫不及待尝试取而代之版本的开发设计的社区氛围里，Cohere数据处理总监Nils Reimers提出“真心想要历史绝不不会紧接”，也拿到不少关注。

Reimers视为，Keras最初从拥护单个外侧（Theano）开始，陆陆续续去除了Tensorflow、MXNet和CNTK等多外侧。

这引来了一系列缺陷：

某些功能只在特定外侧需用各个外侧的计算结果实际上不一致：在一个外侧上试运行正常的文档，在另一个外侧意味著产生不同结果对于自由软件软件包开发设计者来说趣味糟糕：你刚完成了一个自概念的 Keras层想要分享？你是否愿意为其他外侧之后借助和改进它呢？试验性缺陷：文档在一个外侧上表现平庸，但在另一个外侧的最近版本上却频繁出错…

随着时间推移，这些缺陷愈发情况严重：某些可选只能在 Theano 上试运行良好，某些只适使用Tensorflow，还有一些可选可以在MXNet上开展废话，但无法军事训练…

因此，2019年Keras方向移动单一外侧（Tensorflow），是保护这一伟大概念设计继续实际上的关键之并举。

我想要这一次的多外侧能有更好的表现，但这正因如此仍是一个挑战。

您是否需要等到像FlashAttention v2这样的重要连续性在JAX、TensorFlow和PyTorch 上都需用后，才能在 Keras 里运使用它？还是说您只能在某些特定外侧里运使用它？

对于愿景，我们还接踵而来着许多未解决的挑战。

参考镜像：[1]_3/[2][3]_Reimers/status/1729612017340657993

—完—

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