Keras2.0の紹介

1. Kerasについて
2. Keras2.0について(Keras2.0の概要)
3. Keras2.0について(バックエンドについて)
4. インストール方法
5. TensorFlowへの簡易インタフェースとしてのKeras

Kerasについて

KerasはTensorFlowまたはTheanoをバックエンドとして動作する深層学習ライブラリです。
Pythonで実装されています。
Kerasは、迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました。

Keras2.0について(Keras2.0の概要)

2017年3月にKeras2.0がリリースされました。これにあたりアップデート関連で気になることについてまとめています。
1. KerasではAPIの変更がある場合、そのリリースを1つのリリースにまとめているため、ユーザーはコードの更新をまとめることができる
2. Keras 1とKeras 2の間のAPIの変更は可能な限り下位互換性がある。（複雑な場合を除いて、Keras 2でKeras 1のコードを実行可能。）
3. Keras 2はKerasの最初の「長期サポート」API。Keras 2で書かれたコードは、これからも数年間、最新のソフトウェアで動作するはず。

Keras2.0について(バックエンドについて)

1. Keras 2 APIはTensorFlowリポジトリの一部となり、TensorFlowの高水準APIとして機能する。
2. Theanoのサポートは無限に続く
3. 将来的に多くのバックエンドをサポートする予定（MicrosoftはKerasのCNTKバックエンドを構築しています）

インストール方法

$ pip install keras

TensorFlowへの簡易インタフェースとしてのKeras

以下のようにも使える。

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()

from keras import backend as K
K.set_session(sess)

# Keras layers can be called on TensorFlow tensors:
x = Dense(128, activation='relu')(img) # fully-connected layer with 128 units and ReLU activation
x = Dense(128, activation='relu')(x)
preds = Dense(10, activation='softmax')(x) # output layer with 10 units and a softmax activation

https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html
より抜粋

参考資料

Spring 2017 roadmap: Keras 2, PR freeze, TF integration
Introducing Keras 2

類似資料

以下のアップデート版です。
Keras 2.0の概要
http://qiita.com/taki_tflare/items/49740a9d8f36464947b9