Keras¶
Wprowadzenie¶
Keras to wysokopoziomowa biblioteka do rozwiązań z użyciem uczenia głębokiego (deep learning), działająca obecnie jako wysokopoziomowe API dla Tensorflow. Głównym założeniem twórców Keras było dostarczenie narzędzia do szybkiej i prostej implementacji sieci neuronowych, związanych z nią funkcji pomocniczych i szybkiego eksperymentowania.
Dostępność¶
Keras jest dostępny dla języka Python. Historycznie był kompatybilny z wieloma backendami, m.in. Theano. Obecnie jedynym dostępnym backendem jest Tensorflow i używanie Keras niezależnie nie jest możliwe. Jest w stanie wykorzystać zarówno wiele CPU jak i GPU.
Szczegóły¶
Oprócz używanych powszechnie implementacji warstw sieci głębokich (DNN, deep neural networks) użytkownik znajdzie tu narzędzia do pracy z danymi: 1. zapisane najpopularniejsze zbiory danych, 2. gotowe implementacje modeli, 3. przydatne funkcjonalności, np. narzędzie KerasTuner służące do optymalizacji hiperparametrów sieci.
Keras zapewnia wsparcie dla prowadzenia obliczeń rozproszonych na wielu akceleratorach i/lub węzłach obliczeniowych poprzez integrację z tensorflow.distribute.
Informacje o wydaniu¶
Obecna wersja to 2.12.0, wydana w marcu 2023 roku. Keras posiada stabilne API, kolejne wersje ukazują się kilka razy w roku. Kod źródłowy jest dostępny publicznie.
Linki¶
- strona Keras
- repozytorium
- dokumentacja: