Keras

Keras.io 是 Keras 深度学习框架的官方网站，由 François Chollet 创建并持续维护。网站以“Human-Centered Deep Learning”为理念，面向研究者、工程师及初学者，提供从安装到部署的全流程中文/英文文档。核心内容覆盖 tf.keras（TensorFlow 2.x 内置版）与独立 Keras 3.x 的 API 参考、教程、示例代码、博客更新及社区贡献指南，并支持一键在线运行 Colab Notebook，帮助用户零门槛验证模型。

1. API 速查
   左侧导航树列出 300+ 类与函数，按 Layers、Models、Callbacks、Optimizers 等模块分组；每个条目含语法、参数、示例、源码链接及版本差异提示，支持搜索框即时过滤。
2. 交互式教程
   提供 60+ 篇循序渐进教程：从线性回归、CNN、RNN 到 Transformer、Diffusion Model；页面内嵌“Run in Colab”按钮，自动挂载免费 GPU/TPU。
3. 端到端示例库
   50+ 个完整项目（CV、NLP、时间序列、强化学习）托管于 GitHub，配套 README 与 Dockerfile，可直接复现或微调。
4. 可视化调试工具
   集成 TensorBoard、Netron、KerasTuner 的图文指南，演示如何跟踪指标、可视化模型、自动超参搜索。
5. 迁移与部署向导
   涵盖 SavedModel、TFLite、TF.js、TF-TRT、TF Serving、ONNX、iOS CoreML 的转换脚本与性能基准。
6. 社区与贡献
   提供 Issue 模板、Pull Request 规范、行为准则，并展示每月“社区亮点”与贡献者排行榜，鼓励文档翻译与代码示例投稿。

• 学生入门：跟随“Getting Started”30 分钟跑通 MNIST，理解深度学习核心概念。
• 研究员迭代：复制 NLP 示例，快速替换数据集验证新算法。
• 工业落地：按部署章节把训练好的模型转为 TFLite，嵌入安卓 App。
• 讲师备课：直接引用官网 Colab 作为课堂实验环境，省去本地配置。
• 技术面试：用搜索框定位 Bidirectional 或 F1Score 源码，现场写代码更自信。

• 零配置体验：浏览器即开即用，Colab 免安装驱动。
• 双语同步：核心文档中英对照，中文社区持续翻译更新。
• 版本透明：每个 API 页面标注自哪个 TensorFlow 版本引入，避免踩坑。
• 示例权威：示例由核心团队维护，紧跟最新稳定版。
• 社区活跃：GitHub Star 60k+，Issue 平均 24h 内响应。
• 可离线：提供 PDF 与单文件 HTML 打包下载，适合内网或无网环境。