Apakah rangka kerja Keras dalam Python?

Apakah rangka kerja Keras dalam Python?

Keras ialah API peringkat tinggi untuk membina model pembelajaran mendalam Ia dilaksanakan berdasarkan bahasa pengaturcaraan Python dan berdasarkan perpustakaan perisian sumber terbuka seperti TensorFlow, Theano atau CNTK cara untuk mencipta model pembelajaran mendalam.

Keras telah dicipta oleh Francois Chollet dan pertama kali dikeluarkan pada 2015. Ia direka untuk menjadikan teknologi pembelajaran mendalam lebih mudah digunakan, menurunkan ambang untuk rangka kerja pembelajaran mendalam dan membantu membolehkan lebih ramai pembangun Peserta mengambil bahagian dalam penyelidikan dan aplikasi dalam bidang pembelajaran mendalam.

Ciri utama Keras

1. Tahap modulariti yang tinggi

Matlamat reka bentuk Keras adalah untuk menjadikan organisasi model lebih mudah dan lebih mudah difahami API modular boleh mencipta pelbagai struktur model dengan pantas dan membenarkan pengguna menyesuaikan dan menambah modul baharu.

2. Mudah dilanjutkan

Keras membolehkan anda menentukan dan melanjutkan lapisan rangkaian anda sendiri, fungsi kehilangan, metrik penilaian dan proses latihan. Ia juga menyediakan satu set API untuk bertukar antara hujung belakang yang berbeza seperti TensorFlow, Theano dan CNTK.

3. Kesederhanaan

Keras ditulis dalam Python, bahasa pengaturcaraan yang mudah dipelajari, yang menjadikan kod Keras mudah dibaca dan difahami. Keras ialah rangka kerja yang lebih mudah digunakan berbanding rangka kerja pembelajaran mendalam yang lain.

4. Tahap mudah alih yang tinggi

Keras boleh berfungsi seperti biasa pada pelbagai jenis platform pengkomputeran, termasuk peranti perkakasan seperti CPU, GPU dan TPU, dan juga menyokong berbilang sistem pengendalian. Linux dan Mac, dsb.

Aplikasi Keras

Keras boleh digunakan untuk pelbagai jenis tugas pembelajaran mendalam, termasuk pengelasan imej, pembahagian imej, pengecaman pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi, dsb.

Dalam tugas pengelasan imej, Keras boleh digunakan untuk melatih rangkaian neural convolutional (CNN), rangkaian saraf berulang (RNN) dan model lain serta boleh berfungsi dengan baik pada MNIST, CIFAR-10, Imagenet dan set data lain .

Dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi, Keras boleh digunakan untuk melatih model jujukan, seperti LSTM, GRU dan model lain serta mencapai prestasi cemerlang dalam tugasan seperti klasifikasi teks dan anotasi jujukan.

Secara umum, Keras ialah rangka kerja pembelajaran mendalam yang sangat popular yang boleh membina dan melatih pelbagai model dengan cepat. Ia juga merupakan pilihan yang baik untuk memulakan pembelajaran mendalam.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah rangka kerja Keras dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!