Was ist Keras?

Keras ist benutzerfreundlich, einfach modular zu erweitern.

Keras verarbeitet keine Low-Level-Berechnung. Stattdessen wird eine andere Bibliothek verwendet.

Neuronale Layer sind unabhängige Module, die Sie kombinieren können, um neue Modelle mit Kostenfunktionen, Optimierern, Startschemata, Aktivierungsfunktionen und Bearbeitungsschemata zu erstellen. Neue Module und Funktionen sind einfach hinzuzufügen. Modelle sind in Python-Code definiert, keine separaten Modellkonfigurationsdateien.

Warum Keras verwenden

Die Hauptgründe für die Verwendung von Keras sind in erster Linie aufgrund seiner Prinzipien der Benutzerfreundlichkeit. Neben der Leichtigkeit des Lernens und der einfachen Modellierung unterstützt Keras eine breite Palette von Exportoptionen, die eine breite Akzeptanz bieten.

Keras wird von Google, Microsoft, Amazon, Apple, Nvidia, Uber unterstützt.

Keras führt keine eigenen Low-Level-Operationen wie geeignete Tensorprodukte und Faltungen durch; verwendet dafür eine Backend-Engine.

Keras-Modelle

Modell Core Keras ist eine Datenstruktur. Keras hat zwei Hauptmodelle : Sequenzielle Modell und funktionale API.

Keras Funktions-API

Das Keras Sequential-Modell ist einfach, aber die Modelltopologie ist begrenzt. Keras eignet sich zum Erstellen mehrerer Eingabe-/Mehrfachausgabemodelle, orientierter Acelike Graphics (DAGs) und komplexer Modelle als Modelle mit gemeinsamen Layern wie funktionaler API.

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  Zitat

KARABAY A, 2020 . Was ist Keras ?,

https://www.karabayyazilim.com/blog/python/keras-nedir-2020-02-08-225241

(Abgerufen am 08. Februar 2020).


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