Qu'est-ce que le framework Keras en Python ?

Qu'est-ce que le framework Keras en Python ?

Keras est une API de haut niveau pour la création de modèles d'apprentissage en profondeur. Elle est implémentée sur la base du langage de programmation Python et s'appuie sur des bibliothèques de logiciels open source telles que TensorFlow, Theano ou CNTK. modèles d’apprentissage.

Keras a été créé par François Chollet et publié pour la première fois en 2015. Son objectif de conception est de rendre la technologie d'apprentissage profond plus facile à utiliser, d'abaisser le seuil des cadres d'apprentissage profond et d'aider davantage de développeurs à participer à la recherche et à l'application de l'apprentissage profond. le domaine de l’apprentissage.

Principales caractéristiques de Keras

1. Haut degré de modularité

L'objectif de conception de Keras est de rendre l'organisation des modèles plus simple et plus facile à comprendre. Il fournit un ensemble d'API modulaires qui peuvent créer rapidement diverses structures de modèles et permettre à l'utilisateur de le faire. De nouveaux modules définis sont ajoutés.

2. Facile à étendre

Keras vous permet de définir et d'étendre vos propres couches réseau, fonctions de perte, mesures d'évaluation et processus de formation. Il fournit également un ensemble d'API pour basculer entre différents backends tels que TensorFlow, Theano et CNTK.

3. Simplicité

Keras est écrit en Python, un langage de programmation facile à apprendre, qui rend le code Keras facile à lire et à comprendre. Keras est un framework plus facile à utiliser que d'autres frameworks d'apprentissage en profondeur.

4. Hautement portable

Keras peut fonctionner normalement sur différents types de plates-formes informatiques, y compris des périphériques matériels tels que CPU, GPU et TPU, et prend également en charge une variété de systèmes d'exploitation, notamment Windows, Linux et Mac.

Applications de Keras

Keras peut être utilisé pour différents types de tâches d'apprentissage en profondeur, notamment la classification d'images, la segmentation d'images, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, etc.

Dans les tâches de classification d'images, Keras peut être utilisé pour former des réseaux de neurones convolutifs (CNN), des réseaux de neurones récurrents (RNN) et d'autres modèles, et peut bien fonctionner sur MNIST, CIFAR-10, Imagenet et d'autres ensembles de données.

Dans les tâches de traitement du langage naturel, Keras peut être utilisé pour entraîner des modèles de séquence, tels que LSTM, GRU et d'autres modèles, et obtenir d'excellentes performances dans des tâches telles que la classification de texte et l'annotation de séquences.

En général, Keras est un framework d'apprentissage profond très populaire qui peut rapidement créer et former divers modèles. C'est également un bon choix pour se lancer dans l'apprentissage profond.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!