Keras 项目不仅限于用于构建和训练神经网络的核心 Keras API。它还涵盖了广泛的相关计划，覆盖了机器学习工作流的每一步。
KerasHub 文档 - KerasHub GitHub 仓库
KerasHub 是一个自然语言处理库，为用户提供贯穿整个开发周期的支持。我们的工作流程建立在模块化组件之上，这些组件在开箱即用时就具有最先进的预设权重和架构，并且在需要更多控制时也易于定制。
KerasTuner 文档 - KerasTuner GitHub 仓库
KerasTuner 是一个易于使用、可扩展的超参数优化框架，它解决了超参数搜索的痛点。使用“定义即运行”的语法轻松配置您的搜索空间，然后利用可用的搜索算法之一来查找模型的最佳超参数值。KerasTuner 内置了贝叶斯优化、Hyperband 和随机搜索算法，并且还易于研究人员扩展，以便试验新的搜索算法。
AutoKeras 文档 - AutoKeras GitHub 仓库
AutoKeras 是一个基于 Keras 的 AutoML 系统。它由德克萨斯 A&M 大学 (Texas A&M University) 的 DATA Lab 开发。AutoKeras 的目标是让机器学习对每个人都易于访问。它提供了高级的端到端 API，例如 ImageClassifier 或 TextClassifier，只需几行代码即可解决机器学习问题，同时还提供了 灵活的构建块 来执行架构搜索。
import autokeras as ak
clf = ak.ImageClassifier()
clf.fit(x_train, y_train)
results = clf.predict(x_test)
一个用于使用生成神经网络进行摊销贝叶斯工作流的 Python 库，基于 Keras 3 构建，具有