Keras 2.0.7 发布了。Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python 2.7-3.5.）开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。
各项主要改进方面如下：
修复漏洞；
性能提升；
文件改善；
为在 TensorFlow 的数据张量（比如 Datasets, TFRecords）上训练模型提供了更好的支持。添加了一个相关案例文本；
提升 TensorBoard 用户体验----对 ops 更好地用名称范围进行分组；
提升测试覆盖范围。
API 的变化：
加入 clone_model 方法, 能够把已有模型作为模板创建新模型。即便 TensorFlow 图和原始模型不一样也可以。
向 compile 中加入 target_tensors 参数，用户能把定制张量或占位符作为模型目标。
把 steps_per_epoch 参数加入 fit，用户能采用和 Numpy 数组一致的方法来训练数据张量。
把该 steps 参数加入 predict 和 evaluate。
加入 Subtract merge 层，以及关联层 function subtract。
把 weighted_metrics 参数加入 compile，进一步规定 metric 函数，以把 sample_weight 或 class_weight 纳入考虑。
让 stop_gradients 后端函数在整个后端保持一致性。
允许 repeat_elements 后端函数有动态的形态。
支持 CNTK 的全状态 RNN
重大变化：
让约束管理（constraint management）基于变量属性；
把层和模型中已经不再使用的约束属性移除（不会影响任何用户）
软件详情：https://github.com/fchollet/keras/releases/tag/2.0.7
下载地址：https://github.com/fchollet/keras/archive/2.0.7.zip
来自:开源中国社区
