今年1月，Keras作者、谷歌AI研究員François Chollet在推特上發出召喚：講中文的Keras使用者們，是否有人願意幫忙一起搞個Keras文件的中文版？
一個多月後，官方中文文件來了。
Keras 是 Google 的一位工程師 François Chollet 開發的一個框架，它能夠以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作為後端執行，能幫助你快速的構建和訓練自己的深度學習模型。 目前，Keras 是成長最快的一種深度學習框架。為了方便開發者瞭解和掌握 Keras，我們為大家準備了以下關於 Keras 的內容。
官方資源 ?
- ? 官網：keras.io
- ? 中文版文件：keras.io/zh/
- ? 快速入門：keras.io/zh/#30-kera…
- ? Github：github.com/keras-team/…
- ? Google+網上論壇：groups.google.com/forum/#!for…
- ? slack：kerasteam.slack.com/
文章 ?
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[譯]神經網路的 "Hello world" --keras 入門
Keras 框架發明者François Chollet推薦文章的翻譯，出於Keras與scikit-learn的相似性，給出的引導教程：通過與scikit-learn的比較來使用Keras。
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使用 Keras 建立、評價深度神經網路非常的便捷，不過你需要嚴格地遵循幾個步驟來構建模型。 在本文中我們將一步步地探索在 Keras 中建立、訓練、評價深度神經網路，並瞭解如何使用訓練好的模型進行預測。
Keras TensorFlow教程：如何從零開發一個複雜深度學習模型
本文假設你已經熟悉了 TensorFlow 和卷積神經網路，如果，你還沒有熟悉，那麼可以先看看這個10分鐘入門 TensorFlow 教程和卷積神經網路教程，然後再回來閱讀這個文章。
作者受微信監控Tensorflow訓練的啟發，開發了一個控制keras訓練的外掛（控制pytorch、mxnet、caffe交給各位了，動態圖類的還可能可以用微信動態定義）。現在已經實現了包括被動監控、主動查詢、遠端關機/停止訓練等多項功能。
教程 ?
以下是Keras發明者François Chollet的一些建議供參考：
如果你不是很熟悉深度學習和機器學習的話，你可能需要先確認下你是否學過下列教程，只要你有一些 Python 的背景，這些很基礎的課都很容易跟著學
- 一個來自 CERN 的從零開始學神經網路和 Keras 的視訊教程（cds.cern.ch/record/2157…）
- 來自 FastForwardLabs 的 Keras 「Hello world」（github.com/fastforward…）
- 「通過 Keras，一步步用 Python 開發你的第一個神經網路」（machinelearningmastery.com/tutorial-fi…）
如果你已經瞭解了一些機器學習和深度學習的知識，那麼最快上手的方式是：
- 閱讀 Keras README（github.com/fchollet/ke…）
- 閱讀序列模型（keras.io/getting-sta…）
- 閱讀功能 API（keras.io/getting-sta…）
閱讀一些關鍵的 Keras 程式碼：
- MLP（github.com/fchollet/ke…）
- Convnet（github.com/fchollet/ke…）
- LSTM（github.com/fchollet/ke…）
閱讀 Keras 部落格裡的教程：
- 使用少量資料構建圖象分類器（blog.keras.io/building-po…）
- 使用預訓練詞嵌入（blog.keras.io/using-pre-t…）
- 使用 Keras 構建自動編碼器（blog.keras.io/building-au…） (blog.keras.io/building-au…)
- 然後通過參加 Kaggle 比賽來將你學到的技能應用到現實世界的問題。或者，這裡有一個 Keras 教程和專案的知François Chollet - Session on Aug 15, 2016 - Quora 識庫（github.com/fchollet/ke…），你能在這裡找到很多教程和程式碼例項。