Keras官网,Python版本的TensorFlow深度学习API
什么是Keras?
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。
Keras官网: https://keras.io/zh/
如果你在以下情况下需要深度学习库,请使用 Keras:
允许简单而快速的原型设计(由于用户友好,高度模块化,可扩展性)。
同时支持卷积神经网络和循环神经网络,以及两者的组合。
在 CPU 和 GPU 上无缝运行。
指导原则
用户友好。 Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践:它提供一致且简单的 API,将常见用例所需的用户操作数量降至最低,并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。
模块化。 模型被理解为由独立的、完全可配置的模块构成的序列或图。这些模块可以以尽可能少的限制组装在一起。特别是神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数、正则化方法,它们都是可以结合起来构建新模型的模块。
易扩展性。 新的模块是很容易添加的(作为新的类和函数),现有的模块已经提供了充足的示例。由于能够轻松地创建可以提高表现力的新模块,Keras 更加适合高级研究。
基于 Python 实现。 Keras 没有特定格式的单独配置文件。模型定义在 Python 代码中,这些代码紧凑,易于调试,并且易于扩展。
快速开始:30 秒上手 Keras
Keras 的核心数据结构是 model,一种组织网络层的方式。最简单的模型是 Sequential 顺序模型,它由多个网络层线性堆叠。对于更复杂的结构,你应该使用 Keras 函数式 API,它允许构建任意的神经网络图。
Sequential 模型如下所示:
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
可以简单地使用 .add() 来堆叠模型:
from keras.layers import Dense
model.add(Dense(units=64, activation=’relu’, input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation=’softmax’))
在完成了模型的构建后, 可以使用 .compile() 来配置学习过程:
model.compile(loss=’categorical_crossentropy’,
optimizer=’sgd’,
metrics=[‘accuracy’])
如果需要,你还可以进一步地配置你的优化器。Keras 的核心原则是使事情变得相当简单,同时又允许用户在需要的时候能够进行完全的控制(终极的控制是源代码的易扩展性)。
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))
现在,你可以批量地在训练数据上进行迭代了:
# x_train 和 y_train 是 Numpy 数组 — 就像在 Scikit-Learn API 中一样。
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
或者,你可以手动地将批次的数据提供给模型:
model.train_on_batch(x_batch, y_batch)
只需一行代码就能评估模型性能:
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
或者对新的数据生成预测:
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)
构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的任何模型,就是这么的快。深度学习背后的思想很简单,那么它们的实现又何必要那么痛苦呢?
有关 Keras 更深入的教程,请查看:
开始使用 Sequential 模型
开始使用函数式 API
在代码仓库的 examples 目录中,你会找到更多高级模型:基于记忆网络的问答系统、基于栈式 LSTM 的文本生成等等。
数据评估
本站别摸鱼导航提供的keras都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由别摸鱼导航实际控制,在2023年6月8日 下午10:43收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,别摸鱼导航不承担任何责任。