Python の Keras フレームワークとは何ですか?

Python の Keras フレームワークとは何ですか?

Keras は、深層学習モデルを構築するための高レベル API です。Python プログラミング言語に基づいて実装され、TensorFlow、Theano、CNTK などのオープン ソース ソフトウェア ライブラリに基づいています。シンプルかつ高速な API を提供します。深層学習モデルを作成する方法。

Keras は Francois Chollet によって作成され、2015 年に最初にリリースされました。その設計目標は、深層学習テクノロジを使いやすくし、深層学習フレームワークの敷居を下げ、より多くの開発者を支援できるようにすることです。参加者は研究と応用に参加できます。ディープラーニングの分野で。

Keras の主な機能

1. 高度なモジュール性

Keras の設計目標は、モデルの構成をよりシンプルかつ理解しやすくすることです。モジュラー API を使用すると、さまざまなモデル構造を迅速に作成でき、ユーザーは新しいモジュールをカスタマイズして追加できます。

2. 拡張が簡単

Keras を使用すると、独自のネットワーク層、損失関数、評価メトリクス、トレーニング プロセスを定義および拡張できます。また、TensorFlow、Theano、CNTK などのさまざまなバックエンド間で切り替えるための API セットも提供します。

3. シンプルさ

Keras は、学習しやすいプログラミング言語である Python で書かれているため、Keras コードは読みやすく、理解しやすくなっています。 Keras は、他の深層学習フレームワークと比較して使いやすいフレームワークです。

4. 高度な移植性

Keras は、CPU、GPU、TPU などのハードウェア デバイスを含むさまざまなタイプのコンピューティング プラットフォーム上で正常に動作し、複数のオペレーティング システムもサポートしています。 LinuxやMacなど

Keras のアプリケーション

Keras は、画像分類、画像セグメンテーション、音声認識、自然言語処理などを含む、さまざまなタイプの深層学習タスクに使用できます。

画像分類タスクでは、Keras を使用して畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、その他のモデルをトレーニングすることができ、MNIST、CIFAR-10、Imagenet などのデータ セットで適切に実行できます。 。

自然言語処理タスクでは、Keras を使用して LSTM、GRU、その他のモデルなどのシーケンス モデルをトレーニングし、テキスト分類やシーケンス アノテーションなどのタスクで優れたパフォーマンスを達成できます。

一般に、Keras はさまざまなモデルを迅速に構築してトレーニングできる非常に人気のある深層学習フレームワークであり、深層学習を始めるのにも適しています。

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