Python의 Keras 프레임워크란 무엇입니까?

Python의 Keras 프레임워크는 무엇인가요?

Keras는 Python 프로그래밍 언어를 기반으로 구현되며 TensorFlow, Theano 또는 CNTK와 같은 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리를 기반으로 딥 러닝 모델을 구축하기 위한 고급 API입니다. 학습 모델.

Keras는 Francois Chollet에 의해 만들어졌으며 2015년에 처음 출시되었습니다. Keras의 설계 목표는 딥 러닝 기술을 더 쉽게 사용하고, 딥 러닝 프레임워크의 임계값을 낮추며, 더 많은 개발자가 딥 러닝 연구 및 응용에 참여할 수 있도록 돕는 것입니다. 학습 분야.

Keras의 주요 기능

1. 높은 수준의 모듈성

Keras의 설계 목표는 모델 구성을 더 간단하고 이해하기 쉽게 만드는 것입니다. 정의된 새 모듈이 추가됩니다.

2. 확장하기 쉬움

Keras를 사용하면 자신만의 네트워크 계층, 손실 함수, 평가 지표 및 훈련 프로세스를 정의하고 확장할 수 있습니다. 또한 TensorFlow, Theano 및 CNTK와 같은 다양한 백엔드 간을 전환할 수 있는 API 세트도 제공합니다.

3. 단순성

Keras는 배우기 쉬운 프로그래밍 언어인 Python으로 작성되어 Keras 코드를 쉽게 읽고 이해할 수 있습니다. Keras는 다른 딥러닝 프레임워크에 비해 사용하기 쉬운 프레임워크입니다.

4. 뛰어난 휴대성

Keras는 CPU, GPU, TPU와 같은 하드웨어 장치를 포함한 다양한 유형의 컴퓨팅 플랫폼에서 정상적으로 작동할 수 있으며 Windows, Linux 및 Mac을 포함한 여러 운영 체제도 지원합니다.

Keras의 응용

Keras는 이미지 분류, 이미지 분할, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 유형의 딥 러닝 작업에 사용될 수 있습니다.

이미지 분류 작업에서 Keras는 CNN(컨볼루션 신경망), RNN(순환 신경망) 및 기타 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있으며 MNIST, CIFAR-10, Imagenet 및 기타 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다.

자연어 처리 작업에서 Keras는 LSTM, GRU 및 기타 모델과 같은 시퀀스 모델을 훈련하고 텍스트 분류 및 시퀀스 주석과 같은 작업에서 탁월한 성능을 달성하는 데 사용할 수 있습니다.

일반적으로 Keras는 다양한 모델을 빠르게 구축하고 훈련할 수 있는 매우 인기 있는 딥 러닝 프레임워크입니다. 딥 러닝을 시작하기 위한 좋은 선택이기도 합니다.

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