> ML_KUTUPHANE // KERAS_v1.0
Keras
Keras Team / Google — PyTorch, JAX ve TensorFlow üzerinde çoklu arka uç destekli insan odaklı derin öğrenme.
deep-learningv3.5.0Apache-2.0qualified
Model Eğitimi (Training)
Desteklenen Hızlandırıcılar:
CPUCUDAROCMMPSTPU
Dağıtık Eğitim (Distributed):Evet
Model Sunumu (Inference)
Inference Hızlandırıcıları:
CPUCUDAROCMMPS
Hedef Ortamlar (Targets):server, edge
Neleri Sağlar (Ne Yapar)
- +Aynı yapay sinir ağı kodunu PyTorch, JAX veya TensorFlow üzerinde sorunsuz çalıştırma
- +Kullanıcı dostu, tutarlı ve temiz üst düzey katman API'si
- +Modern ve güvenli .keras zip tabanlı model serileştirme
Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)
- -Bir arka uç olmadan tek başına çalışma (PyTorch, JAX veya TF kurulu olmalıdır)
- -Özel düşük seviyeli CUDA çekirdekleriyle rekabet etme
- -Dışa aktarım olmadan tarayıcıda doğrudan çalışma
>Uygun İş Tipleri
- Farklı çerçeveler arasında taşınabilir derin öğrenme modelleme
- Hızlı bilgisayarlı görü ve NLP prototipleme
- Derin öğrenme eğitimleri ve kurumsal prototipler
>Uygun Olmayan İş Tipleri
- Düşük seviyeli tensör derleyici geliştirme
- Karar ağaçlarının üstün olduğu saf tablo iş yükleri
Veri Yerleşimi ve İkameti
Süreç içi ana makine ve GPU belleği.
Güvenlik Değerlendirmesi
Yerel .keras formatı, JSON mimarisi ve SafeTensors ağırlıkları içeren güvenli bir zip arşividir.
Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar
Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:low
Operasyon Yükü:low
Maliyet Seviyesi:medium
> Bilinen Kısıtlamalar:
- Bir arka uç çalışma zamanı (PyTorch, JAX veya TF) seçmeyi ve yönetmeyi gerektirir.
- Arka uçların bellek tahsis edicileri arasında küçük davranış farkları olabilir.
İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)
Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:
> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları
Keras 3 API Documentationofficial-docs • >=3.0.0, <=3.5.x
2026-09-25HIGH