Keras 的目的是为任何希望发布机器学习驱动的应用程序的开发人员提供不公平的优势。Keras 专注于调试速度、代码优雅和简洁、可维护性和可部署性。当您选择 Keras 时，您的代码库会更小、更具可读性、更容易迭代。由于 XLA 编译和 Autograph 优化，您的模型运行速度更快，并且由于 TF Serving、TF Lite 和 TF.js，您的模型更容易在每个表面（服务器、移动设备、浏览器、嵌入式）上部署。
Keras 的目的是为任何希望发布机器学习驱动的应用程序的开发人员提供不公平的优势。Keras 专注于调试速度、代码优雅和简洁、可维护性和可部署性。当您选择 Keras 时，您的代码库会更小、更具可读性、更容易迭代。由于 XLA 编译和 Autograph 优化，您的模型运行速度更快，并且由于 TF Serving、TF Lite 和 TF.js，您的模型更容易在每个表面（服务器、移动设备、浏览器、嵌入式）上部署。
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