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DL框架之Keras:深度学习框架Keras框架的简介、安装(Python库)、相关概念、Keras模型使用、使用方法之详细攻略(一)

简介: DL框架之Keras:深度学习框架Keras框架的简介、安装(Python库)、相关概念、Keras模型使用、使用方法之详细攻略
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目录


Keras的简介


1、Keras的特点


2、Keras四大特性


3、Keras的用户体验


4、如果你有如下需求,请选择Keras


5、Keras支持多后端和多平台


Keras的安装


Keras的使用方法


1、The Sequential Model 序列模型


2、The functional API 函数式API


3、Model subclassing 模型子类化


其他概念


1、shape


2、回调


3、保存和恢复


4、动态图机制:Eager Execution


Keras的中的模型使用


1、查找使用方法


2、Keras的 6 种预训练模型


3、Keras深度学习框架的注意事项(自动下载存放路径等)、使用方法之详细攻略



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Keras的简介


    Keras是TensorFlow官方的高层API。Keras是一个高层神经网络API,并对TensorFlow等有较好的优化。,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端,也就是Keras基于什么东西来做运算。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果。


1、Keras的特点


tensorflow.keras(tf.keras) module

Part of core TensorFlow since v1.4

Full Keras API

针对TF更好的优化

与TF特别功能更好的整合,Estimator API、Eager execution

2、Keras四大特性


1、用户友好:Keras是为人类而非机器设计的API。用户的使用体验始终是我们考虑的首要和中心内容。Keras遵循减少认知困难的最佳实践:Keras提供一致而简洁的API, 能够极大减少一般应用下用户的工作量,同时,Keras提供清晰和具有实践意义的bug反馈。

2、模块性:模型可理解为一个层的序列或数据的运算图,完全可配置的模块可以用最少的代价自由组合在一起。具体而言,网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数、正则化方法都是独立的模块,你可以使用它们来构建自己的模型。

3、易扩展性:添加新模块超级容易,只需要仿照现有的模块编写新的类或函数即可。创建新模块的便利性使得Keras更适合于先进的研究工作。

4、与Python协作:Keras没有单独的模型配置文件类型(作为对比,caffe有),模型由python代码描述,使其更紧凑和更易debug,并提供了扩展的便利性。


3、Keras的用户体验


(1)、Keras是专为人而非机器设计的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。

(2)、Keras易于学习且易于使用


作为Keras用户,可以更高效地工作,让你比竞争对手更快地尝试更多创意和帮助你赢得机器学习竞赛。

(3)、这种易用性不是以降低灵活性为代价


Keras与低级深度学习语言(特别是TensorFlow)集成,能够实现可以用基本语言构建的任何东西。特别是,作为tf.keras,Keras API与TensorFlow工作流程无缝集成。


4、如果你有如下需求,请选择Keras


简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性)

支持CNN和RNN,或二者的结合

无缝CPU和GPU切换。


5、Keras支持多后端和多平台


(1)、支持多种语言:Develop in Python, R   On Unix, Windows, OSX

(2)、支持多个后端:Keras与TensorFlow&Theano

image.png



    TensorFlow和theano以及Keras都是深度学习框架,TensorFlow和theano比较灵活,也比较难学,它们其实就是一个微分器  Keras其实就是TensorFlow和Keras的接口(Keras作为前端,TensorFlow或theano作为后端),它也很灵活,且比较容易学。可以把keras看作为tensorflow封装后的一个API。Keras 是一个用于快速构建深度学习原型的高级库。我们在实践中发现,它是数据科学家应用深度学习的好帮手。Keras 目前支持两种后端框架:TensorFlow 与 Theano,而且 Keras 再过不久就会成为 TensorFlow 的默认 API。


Run the same code with…


-TensorFlow

-CNTK

-Theano

-MXNet

-PlaidML

(3)、支持多运算平台:CPU, NVIDIA GPU, AMD GPU, TPU



Keras: 基于 Python 的深度学习库

Keras中文文档

tensorflow.org/guide/keras



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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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