Keras 3 — Deep Learning Đa Backend • blog.dopana

Keras 3 là framework deep learning đa backend của keras-team — “deep learning cho con người.” Thay đổi chính so với Keras 2: nó không còn phụ thuộc TensorFlow. Một codebase giờ chạy được trên JAX, TensorFlow, PyTorch và OpenVINO (chỉ inference). ~64k sao GitHub, hơn 5 triệu developer dùng.

Vì Sao Đa Backend Quan Trọng#

Trước đây bạn phải chọn framework và sống với nó. Keras 3 tách API khỏi lớp tính toán bên dưới:

Không khóa framework — đổi backend bằng cách sửa một biến môi trường
Hiệu năng tốt nhất — chọn backend nhanh nhất cho từng model. Benchmark Keras cho thấy tăng tốc 20-350%, JAX thường thắng trên GPU/TPU/CPU
Tùy chọn hệ sinh thái — model Keras là Module PyTorch, export được thành SavedModel TensorFlow, hoặc tạo thành hàm JAX stateless

Chọn Backend#

export KERAS_BACKEND="jax" # hoặc: tensorflow, torch, openvino

bash

Hoặc sửa ~/.keras/keras.json. Phiên bản tối thiểu của backend (Keras 3 stable): TensorFlow 2.16.1, JAX 0.4.20, PyTorch 2.1.0, OpenVINO 2025.3.

Backend	Tốt nhất cho
JAX	Huấn luyện/inference nhanh nhất trên GPU & TPU, XLA
TensorFlow	Stack TF hiện có, pipeline tf.data
PyTorch	Hệ sinh thái HF, model động, nghiên cứu
OpenVINO	Tối ưu inference CPU (Intel)

keras.ops — Một API Kiểu NumPy#

Keras 3 có keras.ops, một API NumPy đầy đủ chạy trên mọi backend — custom layer, loss, metric chạy ở đâu cũng được mà không cần import tf. / torch.:

import keras
import numpy as np

x = keras.ops.ones((3, 3))
y = keras.ops.matmul(x, keras.ops.transpose(x))

python

Pipeline Dữ Liệu Đa Framework#

Model Keras 3 huấn luyện được với mọi pipeline — tf.data.Dataset, torch.utils.data.DataLoader, mảng NumPy, DataFrame Pandas, hoặc keras.utils.PyDataset. Không cần viết lại.

API Cấp Cao Đầy Đủ#

Tất cả phần quen thuộc đều có — layers, metrics, losses, optimizers, callbacks, vòng lặp huấn luyện, lưu/serialize — và không phụ thuộc backend. train_step() tùy chỉnh phải viết riêng cho từng backend, nhưng compute_loss() chạy ở mọi nơi.

Ví dụ: Cùng Model, Backend Bất Kỳ#

import os
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"   # đổi: "tensorflow", "torch"

import keras

model = keras.Sequential([
    keras.Input(shape=(28, 28)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
    keras.layers.Dense(10, activation="softmax"),
])
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy")
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

python

Cùng code chạy trên JAX, TF hoặc PyTorch.

Model Tiền Huấn Luyện#

Keras Applications: cả 40 model (ResNet, EfficientNet, MobileNet…) trên mọi backend
KerasCV & KerasHub: BERT, OPT, Whisper, T5, StableDiffusion, YOLOv8, SegmentAnything — mọi backend

Di Trú Từ Keras 2 / tf.keras#

Model chỉ dùng built-in layer di trú gần như không thay đổi. Code tf.* tùy chỉnh cần thay bằng keras.ops, và override train_step() riêng theo backend. Sau khi di trú, bạn đổi sang JAX hoặc PyTorch chỉ bằng một biến env.

Ưu & Nhược Điểm#

Ưu điểm:

Viết một lần, chạy trên 4 framework
Không khóa framework — hiếm có trong 2026
Hiệu năng đỉnh nhờ backend JAX
Cùng đội ngũ (François Chollet) đã tạo tf.keras

Nhược điểm:

Custom training loop cần code riêng theo backend
OpenVINO chỉ dành cho inference
API distribution mới (device mesh) hiện chỉ có cho JAX
Custom op niche có thể cần fallback riêng theo backend

Kết Luận#

Keras 3 là thứ gần nhất với một API deep learning thống nhất trong năm 2026. Nó không chọn người thắng giữa TensorFlow, PyTorch và JAX — nó để bạn viết model một lần và chạy ở đâu cũng được, lấy hiệu năng tốt nhất mỗi framework cung cấp. Với đội ngũ làm thư viện hoặc phục vụ nhiều đối tượng dùng, đây ngày càng là lựa chọn mặc định.

Keras 3 — Deep Learning Đa Backend