如何看待Keras正式从TensorFlow中分离？
Keras 独立：自由翱翔还是失落的星辰？
Keras，这个曾几何时作为 TensorFlow 的“亲儿子”，如今却宣布了独立，这是一个值得深思的变化。我们不能简单地用“好”或“坏”来一概而论，这更像是一次深刻的变革，一次在深度学习生态圈中的重要重新定位，它带来了新的机遇，也伴随着一些挑战。
分离的深层动因：解放与聚焦
Keras 独立并非是突然的决定，而是酝酿已久的趋势。回溯 Keras 的发展历程，我们可以看到其核心的价值在于“用户友好”和“快速原型开发”。Francois Chollet 的初心，就是用简洁、直观的 API，让更多人能够轻松上手深度学习，降低技术门槛。TensorFlow 在早期，虽然功能强大，但其 API 设计相对复杂，学习曲线陡峭，Keras 的出现恰好弥补了这一短板，成为了 TensorFlow 普及的重要推手。
然而，随着 TensorFlow 本身的不断演进，特别是其 Eager Execution 的推广，以及 Keras 3 版本的引入，Keras 和 TensorFlow 之间的界限开始变得模糊。TensorFlow 2.x 版本将 Keras 深度集成，几乎成为了 TensorFlow 的默认前端。这种深度集成，一方面让用户体验更顺畅，另一方面也让 Keras 的独立性变得不那么明显。
那么，为何还要选择分离呢？我认为主要有以下几个原因：
更广阔的生态兼容性： Keras 最为核心的优势是其跨框架的能力。它不仅仅是 TensorFlow 的前端，也曾作为独立的库支持 JAX、PyTorch 等其他后端。而随着 Keras 3 的出现，它更是明确地将目标定为“一个多后端、多设备、多部署目标的统一 API”。独立出来，Keras 可以更自由地与 JAX、PyTorch 等其他深度学习框架深度集成，甚至 PyTorch Neural Network Library (nnl) 这样的新项目，不再受限于 TensorFlow 的生态和发展节奏。这意味着开发者可以更轻松地在不同框架之间切换，选择最适合自己任务的后端，而无需改变 Keras 的模型定义方式。这对于研究人员和需要根据不同场景优化模型的人来说，是巨大的福音。
更纯粹的 Keras 发展路径： 独立意味着 Keras 可以拥有更清晰、更独立的发展路线图。它可以更专注于提升其核心的 API 设计、易用性，以及支持更多前沿的深度学习技术，而无需过度迁就 TensorFlow 的整体架构和发展方向。比如，Keras 可以在其抽象层面上做更多创新，引入更灵活的模型构建模式，或者更深入地探索模型的可解释性、鲁棒性等方面，这些都可以通过更独立的组织结构来实现。
社区驱动与开放性： 独立也可能意味着 Keras 将进一步拥抱社区驱动的模式。虽然 Keras 一直有活跃的社区，但作为 TensorFlow 的一部分，其发展方向和资源分配多少会受到 TensorFlow 项目的影响。独立后，Keras 可以更直接地吸引和整合来自不同背景的贡献者，形成一个更独立、更聚焦的开源社区。这有助于 Keras 快速响应社区需求，采纳新的想法，并保持其创新的活力。
商业模式与合作的可能性： 虽然 Keras 核心是开源项目，但独立的组织形式也为未来的商业化合作或围绕 Keras 构建服务提供了更多可能性。例如，一些云服务提供商或硬件厂商，可以更直接地与 Keras 团队合作，优化 Keras 在其平台上的表现，或者提供相关的托管服务。
独立带来的新机遇与潜在挑战
Keras 独立，就好比一个在父亲羽翼下成长起来的孩子，终于要自己闯荡江湖。这带来了新的机遇，但也并非坦途。
机遇：
更强大的跨框架能力： 这是最直接的好处。Keras 3 的理念，在独立后将更有可能得到充分实现。开发者可以用一套 Keras 代码，在 TensorFlow、JAX、PyTorch 之间轻松切换，甚至在边缘设备上部署。这将极大降低多框架开发的复杂性，提高开发效率。
更专注的用户体验： 独立的 Keras 团队可以更专注于打磨用户体验，不断优化 API，使其更加简洁、直观、易用。例如，在模型构建、数据预处理、训练流程等方面，可以引入更多人性化的设计。
技术创新更自由： 摆脱了 TensorFlow 的一些固有束缚，Keras 可以更自由地探索新的深度学习范式，例如更灵活的模块化设计、更好的模型可重用性、以及更深入的推理优化等。
生态系统的拓展： 独立将使 Keras 能够更广泛地与各种工具、库和服务集成，构建一个更加丰富和开放的生态系统。
潜在挑战：
资源与支持的平衡： 尽管 Keras 拥有独立的社区，但与 TensorFlow 庞大的资源相比，其独立发展所需的工程、维护和支持资源可能需要更精心的规划。如何吸引和留住优秀的贡献者，并确保项目的稳定发展，将是关键。
与 TensorFlow 的关系定位： 即使独立，Keras 与 TensorFlow 之间依然存在着千丝万缕的联系。如何在保持独立性的同时，与 TensorFlow 保持良好的合作关系，甚至在某些方面实现互补，是一个需要智慧来处理的问题。例如，TensorFlow 的分布式训练、TPU 支持等底层优化，Keras 仍然需要依靠。
用户迁移与教育成本： 对于已经深度依赖 TensorFlow 和 Keras 集成的用户来说，了解 Keras 的独立性以及如何在新的生态中更好地使用它，可能需要一定的学习成本。如何平滑地引导用户适应这种变化，是一个重要的课题。
竞争加剧： 随着 Keras 的独立，它将更直接地与其他框架的前端库或高层 API 展开竞争。例如，PyTorch Lightning、Hugging Face Transformers 等都提供了强大的模型构建和训练抽象。Keras 需要继续证明其独特性和优势。
对开发者的影响
对于我们开发者来说，Keras 的独立意味着：
选择更多元： 你不再被动地接受 TensorFlow 提供的 Keras。你可以根据项目的需求，选择 TensorFlow、JAX 或 PyTorch 作为 Keras 的后端，而模型的代码几乎不变。这意味着你可以更容易地尝试不同框架的优势，或者在项目生命周期中根据性能和硬件需求进行切换。
学习新路径： 熟悉 Keras 的开发者，需要理解其“多后端”的理念，并可能需要学习如何根据不同后端进行一些细微的配置或优化。
未来可期： 独立意味着 Keras 有更大的潜力去创新和发展。我们有理由期待一个更加强大、灵活、易用的 Keras。
总结
Keras 的独立，不是一次简单的“拆分”，而是一次战略性的“解放”。它让 Keras 能够更自由地拥抱整个深度学习生态，成为一个真正意义上的“通用高层 API”。这无疑是技术发展的大势所趋，也是为了更好地服务于广大开发者。
就像任何一次重大的技术变迁一样，过程中会有阵痛，也会有新的生机。关键在于 Keras 团队如何平衡独立发展与生态融合，如何持续吸引社区力量，以及如何不断创新，以满足日益增长和多样化的深度学习需求。
我们不必将此看作是一场“谁输谁赢”的戏剧，而更应视为深度学习领域一次重要的“生态重塑”。对于开发者而言，这意味着更多的选择、更低的门槛，以及一个更开放、更活跃的未来。Keras 独立，与其说是“失落”，不如说是“自由翱翔”，它将以一种更加独立和强大的姿态，继续在深度学习的广阔天空中书写属于自己的篇章。
Keras，这个曾几何时作为 TensorFlow 的“亲儿子”，如今却宣布了独立，这是一个值得深思的变化。我们不能简单地用“好”或“坏”来一概而论，这更像是一次深刻的变革，一次在深度学习生态圈中的重要重新定位，它带来了新的机遇，也伴随着一些挑战。
分离的深层动因：解放与聚焦
Keras 独立并非是突然的决定，而是酝酿已久的趋势。回溯 Keras 的发展历程，我们可以看到其核心的价值在于“用户友好”和“快速原型开发”。Francois Chollet 的初心，就是用简洁、直观的 API，让更多人能够轻松上手深度学习，降低技术门槛。TensorFlow 在早期，虽然功能强大，但其 API 设计相对复杂，学习曲线陡峭，Keras 的出现恰好弥补了这一短板，成为了 TensorFlow 普及的重要推手。
然而，随着 TensorFlow 本身的不断演进，特别是其 Eager Execution 的推广，以及 Keras 3 版本的引入，Keras 和 TensorFlow 之间的界限开始变得模糊。TensorFlow 2.x 版本将 Keras 深度集成，几乎成为了 TensorFlow 的默认前端。这种深度集成，一方面让用户体验更顺畅，另一方面也让 Keras 的独立性变得不那么明显。
那么，为何还要选择分离呢？我认为主要有以下几个原因：
更广阔的生态兼容性： Keras 最为核心的优势是其跨框架的能力。它不仅仅是 TensorFlow 的前端，也曾作为独立的库支持 JAX、PyTorch 等其他后端。而随着 Keras 3 的出现，它更是明确地将目标定为“一个多后端、多设备、多部署目标的统一 API”。独立出来，Keras 可以更自由地与 JAX、PyTorch 等其他深度学习框架深度集成，甚至 PyTorch Neural Network Library (nnl) 这样的新项目，不再受限于 TensorFlow 的生态和发展节奏。这意味着开发者可以更轻松地在不同框架之间切换，选择最适合自己任务的后端，而无需改变 Keras 的模型定义方式。这对于研究人员和需要根据不同场景优化模型的人来说，是巨大的福音。
更纯粹的 Keras 发展路径： 独立意味着 Keras 可以拥有更清晰、更独立的发展路线图。它可以更专注于提升其核心的 API 设计、易用性，以及支持更多前沿的深度学习技术，而无需过度迁就 TensorFlow 的整体架构和发展方向。比如，Keras 可以在其抽象层面上做更多创新，引入更灵活的模型构建模式，或者更深入地探索模型的可解释性、鲁棒性等方面，这些都可以通过更独立的组织结构来实现。
社区驱动与开放性： 独立也可能意味着 Keras 将进一步拥抱社区驱动的模式。虽然 Keras 一直有活跃的社区，但作为 TensorFlow 的一部分，其发展方向和资源分配多少会受到 TensorFlow 项目的影响。独立后，Keras 可以更直接地吸引和整合来自不同背景的贡献者，形成一个更独立、更聚焦的开源社区。这有助于 Keras 快速响应社区需求，采纳新的想法，并保持其创新的活力。
商业模式与合作的可能性： 虽然 Keras 核心是开源项目，但独立的组织形式也为未来的商业化合作或围绕 Keras 构建服务提供了更多可能性。例如，一些云服务提供商或硬件厂商，可以更直接地与 Keras 团队合作，优化 Keras 在其平台上的表现，或者提供相关的托管服务。
独立带来的新机遇与潜在挑战
Keras 独立，就好比一个在父亲羽翼下成长起来的孩子，终于要自己闯荡江湖。这带来了新的机遇，但也并非坦途。
机遇：
更强大的跨框架能力： 这是最直接的好处。Keras 3 的理念，在独立后将更有可能得到充分实现。开发者可以用一套 Keras 代码，在 TensorFlow、JAX、PyTorch 之间轻松切换，甚至在边缘设备上部署。这将极大降低多框架开发的复杂性，提高开发效率。
更专注的用户体验： 独立的 Keras 团队可以更专注于打磨用户体验，不断优化 API，使其更加简洁、直观、易用。例如，在模型构建、数据预处理、训练流程等方面，可以引入更多人性化的设计。
技术创新更自由： 摆脱了 TensorFlow 的一些固有束缚，Keras 可以更自由地探索新的深度学习范式，例如更灵活的模块化设计、更好的模型可重用性、以及更深入的推理优化等。
生态系统的拓展： 独立将使 Keras 能够更广泛地与各种工具、库和服务集成，构建一个更加丰富和开放的生态系统。
潜在挑战：
资源与支持的平衡： 尽管 Keras 拥有独立的社区，但与 TensorFlow 庞大的资源相比，其独立发展所需的工程、维护和支持资源可能需要更精心的规划。如何吸引和留住优秀的贡献者，并确保项目的稳定发展，将是关键。
与 TensorFlow 的关系定位： 即使独立，Keras 与 TensorFlow 之间依然存在着千丝万缕的联系。如何在保持独立性的同时，与 TensorFlow 保持良好的合作关系，甚至在某些方面实现互补，是一个需要智慧来处理的问题。例如，TensorFlow 的分布式训练、TPU 支持等底层优化，Keras 仍然需要依靠。
用户迁移与教育成本： 对于已经深度依赖 TensorFlow 和 Keras 集成的用户来说，了解 Keras 的独立性以及如何在新的生态中更好地使用它，可能需要一定的学习成本。如何平滑地引导用户适应这种变化，是一个重要的课题。
竞争加剧： 随着 Keras 的独立，它将更直接地与其他框架的前端库或高层 API 展开竞争。例如，PyTorch Lightning、Hugging Face Transformers 等都提供了强大的模型构建和训练抽象。Keras 需要继续证明其独特性和优势。
对开发者的影响
对于我们开发者来说，Keras 的独立意味着：
选择更多元： 你不再被动地接受 TensorFlow 提供的 Keras。你可以根据项目的需求，选择 TensorFlow、JAX 或 PyTorch 作为 Keras 的后端，而模型的代码几乎不变。这意味着你可以更容易地尝试不同框架的优势，或者在项目生命周期中根据性能和硬件需求进行切换。
学习新路径： 熟悉 Keras 的开发者，需要理解其“多后端”的理念，并可能需要学习如何根据不同后端进行一些细微的配置或优化。
未来可期： 独立意味着 Keras 有更大的潜力去创新和发展。我们有理由期待一个更加强大、灵活、易用的 Keras。
总结
Keras 的独立，不是一次简单的“拆分”，而是一次战略性的“解放”。它让 Keras 能够更自由地拥抱整个深度学习生态，成为一个真正意义上的“通用高层 API”。这无疑是技术发展的大势所趋，也是为了更好地服务于广大开发者。
就像任何一次重大的技术变迁一样，过程中会有阵痛，也会有新的生机。关键在于 Keras 团队如何平衡独立发展与生态融合，如何持续吸引社区力量，以及如何不断创新，以满足日益增长和多样化的深度学习需求。
我们不必将此看作是一场“谁输谁赢”的戏剧，而更应视为深度学习领域一次重要的“生态重塑”。对于开发者而言，这意味着更多的选择、更低的门槛，以及一个更开放、更活跃的未来。Keras 独立，与其说是“失落”，不如说是“自由翱翔”，它将以一种更加独立和强大的姿态，继续在深度学习的广阔天空中书写属于自己的篇章。
网友意见
谢邀。
我是Keras团队的工程师，也是主持这次code分离的工程师。
首先来介绍一下这个项目最早的初衷是什么。TF是一个巨大的项目，涉及到的代码从最底层硬件交互，到中间的算子，然后到最上层用户python，编译整个项目是一个非常耗时耗力的过程。在google内部，我们有十分强大的编译工具和cache，一般build整个项目只要几分钟。但是在普通用户的单机上，基本上就是几个小时。（我们以前组里开玩笑说租一个最大的GCP虚拟机来编译TF，七七八八大概一次要5美金左右）。所以基本上让用户从GitHub上来贡献代码就是个劝退的过程。要么PR是只改document，要么就是完全没有测试过，然后我们工程师要自己帮用户跑一遍测试。
在19年的时候大家就意识到了这个问题，TF这个项目不能无限的扩大下去。Infra组的Gunhan就提出了一个modular TF的设计（感兴趣的小伙伴可以去看看）。
主要的想法就是把不同层的代码分开打包和编译，然后互相只通过公开的接口来交互。我们这次的项目也是同样的初衷，具体的设计可以从下面看到。
原本这个设计在20年初就通过了，后来因为疫情稍微延后了一下。主要的时间是花在了清理TF和Keras之间的依赖关系上，而且原本很多Keras代码直接使用了非公开API，把它们全都改写成公开API花了很多功夫。
具体的成果就是现在编译Keras完全不耗时（因为python不需要编译），跑单元测试也基本很快，更重要的是基本理清了既存代码里的依赖关系。
站在用户的角度说，这个改动是基本没有影响的，我们只是把代码挪了个地方，正常的tf.keras API也没有任何改变。对于想贡献代码的小伙伴应该会让体验更加好一点。
希望这个回答能够解答大家的疑问，而不是让大家觉得我们在反复横跳[doge]。
谢谢
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