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Was ist Keras?

Was ist Keras?


Keras benutzerfreundliche, modulare Erweiterung ist einfach.

Keras übernimmt 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, Initiierungsschemata, Aktivierungsfunktionen und Layoutschemata zu erstellen. Neue Module und Funktionen sind einfach hinzuzufügen. Modelle sind in Python-Code definiert, keine separaten Modellkonfigurationsdateien.

Warum Keras verwendet wird

Die Hauptgründe für die Verwendung von Keras sind in erster Linie ihre Prinzipien der Benutzerfreundlichkeit. Neben der Lernfreundlichkeit und der einfachen Modellierung unterstützt die umfassende Einführung eine breite Palette von Exportoptionen.

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

Keras führt keine eigenen Low-Level-Operationen wie richtige Tenorprodukte und Faltungen durch; es verwendet dafür eine Backend-Engine.

Keras-Modelle

Modell Die Kernkeras ist eine Datenstruktur. Zwei Hauptmodelle sind in Keras erhältlich : Sequenzielle Modell und funktionale API.

Keras Funktions-API

Das Keras Sequential-Modell ist einfach, aber die Modelltopologie ist begrenzt. Keras eignet sich zum Erstellen von Multi-Input-/Multi-Output-Modellen mit gemeinsamen Ebenen wie funktionaler API, gerichteter Asiklic-Grafiken (DWids) und komplexen Modellen als Modelle.

Die funktionale API verwendet dieselben Layer wie das Sequential-Modell, bietet jedoch mehr Flexibilität beim Zusammenstellen. In der funktionalen API definiert sie zunächst Layer, erstellt, sagt und verkleinert das Modell.

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