Für die in Python geschriebene Multi-Backend-Version der quelloffenen Deep-Learning-Bibliothek Keras gibt es ein letztes Update. Die Entwickler empfehlen einen Wechsel.
Das API von Version 2.3.0 zieht nun gleich mit dem “tf.keras”-API von Tensorflow 2.0. Das heiße aber nicht, dass es auch mehrheitlich die Features von Tensorflow unterstützt. Wer diese benötige, solle weiterhin “tf.keras” einsetzen. Ohnehin steht Multi-Backend-Keras keine große Zukunft bevor: Laut den Release Notes, handelt es sich bei Version 2.3.0 um die letzte von Multi-Backend-Keras. Die Entwickler wollen sich dann auf “tf.keras” konzentrieren und halten Multi-Backend-Keras noch am Leben.
Die Entwickler rufen die Keras-Nutzer dazu auf, ihren Code an “tf.keras” anzupassen. Das sei in etwa so einfach wie das Wechseln des Import-Statements, habe aber viele Vorteile für die Nutzer von Tensorflow 2.0. Dazu zähle Support für Eager Execution, einer flexiblen Machine-Learning-Plattform, Distribution, TPU-Training und generell eine wesentlich bessere Integration von High-Level-Konzepten wie Layern und Modellen mit Low-Level-Tensorflow.
