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Keras

Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高级 API。它可运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上。Keras 的主要优点是易用性和模块化,它允许快速实验。

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Keras:人工智能的简单、灵活与强大

一、Keras的起源与发展

Keras是一个开源的Python库,为人工神经网络提供了一个接口。Keras作为TensorFlow库的一个接口,其设计目标是使深度神经网络的快速实验成为可能,专注于用户友好、模块化和可扩展性。Keras是作为ONEIROS(Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System)项目研究工作的一部分开发的,其主要作者和维护者是Google工程师François Chollet。Chollet也是Xception深度神经网络模型的作者。

Keras的初始发布日期为2015年3月27日,至今已有8年的历史。在2.3版本之前,Keras支持多个后端,包括TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano和PlaidML。从2.4版本开始,只支持TensorFlow。最新的稳定版本为2.13.1,发布于2023年6月27日。

二、Keras的特性与应用

Keras包含了许多常用的神经网络构建模块的实现,如层、目标、激活函数、优化器,以及一系列用于处理图像和文本数据的工具,以简化深度神经网络领域的编程。除了标准的神经网络外,Keras还支持卷积神经网络和循环神经网络。它支持其他常用的实用层,如dropout、批量归一化和池化。

Keras允许用户在智能手机(iOS和Android)、Web或Java虚拟机上生成深度模型。它还允许在图形处理单元(GPU)和张量处理单元(TPU)的集群上进行深度学习模型的分布式训练。

Keras的代码托管在Github上,社区支持论坛包括Github的问题页面和一个Slack频道。

三、Keras在商业领域的应用

Keras在商业领域的应用广泛,其简单、一致的API和表达建模思想的通用方式为各大公司的机器学习实践者提供了极大的便利。例如,YouTube Discovery的新建模基础设施中的关键构建模块就是Keras,它为YouTube推荐的主要表面的8个团队提供了服务。Waymo的机器学习实践者也大大简化了开发工作流,受益于API的显著简化、标准化的接口和行为、易于共享的模型构建组件,以及高度改进的可调试性。

Keras的用户友好设计意味着它易于学习和使用,它允许在各种平台上快速原型化和部署模型。Keras的目标是为任何希望发布机器学习驱动的应用的开发者提供不公平的优势。Keras专注于调试速度、代码优雅与简洁、可维护性和可部署性。当你选择Keras时,你的代码库更小、更易读、更容易迭代。你的模型运行速度更快,感谢XLA编译和Autograph优化,并且更容易在每个表面(服务器、移动设备、浏览器、嵌入式设备)上部署,感谢TF Serving、TF Lite和TF.js。

Keras是紧密连接的TensorFlow生态系统的中心部分,覆盖了机器学习工作流的每一个步骤,从数据管理到超参数训练到部署解决方案。Keras被CERN、NASA、NIH以及世界各地的许多其他科学组织使用,Keras在LHC也有应用。Keras具有实现任意研究思想的低级灵活性,同时提供可选的高级便利功能以加速实验周期。

四、结语

Keras是深度学习领域的一款强大工具,它的简单、灵活和强大使得它在商业和科研领域都得到了广泛的应用。无论你是学术研究者,还是工业界的实践者,或者是学生,Keras都能为你提供所需的功能,使你能够快速迭代实验,而无需担心底层的细节。Keras是深度学习的甜蜜之处,你可以在研究中获得灵活性,在部署中获得一致性。Keras对于深度学习的作用,就如同Ubuntu对于操作系统的作用一样。

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