Vue d'ensemble

TensorFlow 2.16, publie le 11 avril 2024, utilise Keras 3 par defaut et supporte JAX comme backend.

Fonctionnalites principales

Keras 3 par defaut

Keras 3 est le backend par defaut, offrant une API multi-framework compatible TensorFlow, JAX et PyTorch.

python 
import keras

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax'),
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
print(keras.backend.backend())  # tensorflow

Support JAX

Keras 3 permet d'utiliser JAX comme backend pour profiter de la compilation XLA.

python 
# KERAS_BACKEND=jax python script.py
import os
os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'jax'

import keras
print(keras.backend.backend())  # jax

Sources