Question

写一个像Keras的深度学习框架需要学习哪些知识

Answer 1

写过一个小的toolbox，曾经有和题主一样的想法，分享一下。
个人看法:keras不能算是框架，只能算是一个warpper，集成了一些标准化的th/tf函数。
真正的框架应该是th/tf/caffe这样的。它们在底层实现了io、cpu/gpu管理、张量定义和操作以及symbolic体系，构建了一个适用于深度学习的科学计算体系。
如果你要做的是keras/tflearn/tensorlayer这样的high-level的框架(或者说API)，那么最基本的是深入了解一个底层框架比如tf，你需要用它来写高效的、标准化的层，写模块化的接口并整合一些其他组件构成一个框架。
如果你要做的是th/tf这样的底层框架，那么你需要具备手写dl算法的能力，包括feedfoward、反向求导、update，各种损失函数、optimizer。你还需要精通cuda编程，了解cudnn库……
实现symbolic应该算是一个大难点。