Keras 3 的核心特点是多后端：用同一套高层 API 写模型，可自由选择 JAX、TensorFlow 或 PyTorch 作为后端，同一份代码能从笔记本电脑一路扩展到 TPU 集群。它提供函数式 API 快速搭建网络，也支持子类化自定义层和模型，并内置训练与评估流程，上手门槛低。配套的 KerasHub 收录了 Gemma 等热门架构的预训练权重，几行代码就能完成大模型微调和推理。它还被 CERN、NASA 等科研机构用于实际项目。它适合三类使用者：深度学习初学者可以用简洁的 API 和丰富的教程快速跑通第一个模型；研究人员能用它快速验证计算机视觉、自然语言处理等想法；工程团队可借多后端能力把实验模型迁移到生产环境，用预训练模型缩短开发周期。

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