Keras
| Keras | |
|---|---|
 | |
| Разработчик | Франсуа Шолле[d] |
| Написана на | Python[2] |
| Языки интерфейса | английский |
| Последняя версия |
|
| Репозиторий | github.com/keras-team/ke… |
| Лицензия | лицензия MIT[3] |
| Сайт | keras.io (англ.) |
Keras — открытая библиотека, написанная на языке Python и обеспечивающая взаимодействие с искусственными нейронными сетями. До версии 2.3 (2019) поддерживались разные нейросетевые библиотеки — как TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Deeplearning4j, и Theano[4][5][6], впоследствии сохранена только поддержка TensorFlow.
Нацелена на оперативную работу с сетями глубинного обучения, при этом спроектирована так, чтобы быть компактной, модульной и расширяемой. Создана как часть исследовательских усилий проекта ONEIROS (англ. Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System)[7]; основной автор и ведущий разработчик — инженер Google Франсуа Шолле (фр. François Chollet). Планировалось что Google будет поддерживать Keras в основной библиотеке TensorFlow, однако Шолле выделил Keras в отдельную надстройку, так как согласно концепции Keras является скорее интерфейсом, чем сквозной системой машинного обучения. Keras предоставляет высокоуровневый, более интуитивный набор абстракций, который делает простым формирование нейронных сетей, независимо от используемой в качестве вычислительного бэкенда библиотеки научных вычислений[8] Microsoft работает над добавлением к Keras и низкоуровневых библиотек CNTK[9].
Библиотека содержит многочисленные реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы, и множество инструментов для упрощения работы с изображениями и текстом. Её код размещен на GitHub, а форумы поддержки включают страницу вопросов GitHub, канал Gitter и канал Slack.
Поддерживается распределённое обучение моделей, в том числе на кластерах с GPGPU и тензорными процессорами. Модели, созданные в Keras, могут быть развёрнуты не только на серверных узлах, но и на смартфонах (под управлением iOS и Android) и в браузере (TF.js)[10].
Примечания[править | править код]
- ↑ Release 3.0.2 — 2023.
- ↑ The keras Open Source Project on Open Hub: Languages Page — 2006.
- ↑ The keras Open Source Project on Open Hub: Licenses Page — 2006.
- ↑ This Is What Makes Keras Different, According To Its Author. forbes.com. Дата обращения: 20 сентября 2016. Архивировано 30 августа 2016 года.
- ↑ Deeplearning4j Keras Frontend Архивная копия от 11 июня 2018 на Wayback Machine (англ.)
- ↑ Releases · keras-team/keras · GitHub (англ.). Дата обращения: 1 августа 2021. Архивировано 1 августа 2021 года.
- ↑ Документация Keras. keras.io. Дата обращения: 18 сентября 2016. Архивировано 17 января 2020 года.
- ↑ Комментарий Шолле на GitHub Архивная копия от 11 марта 2017 на Wayback Machine (англ.)
- ↑ Питання CNTK Keras на GitHub Архивная копия от 2 февраля 2020 на Wayback Machine (англ.)
- ↑ Keras Team. Keras documentation: Why choose Keras? (англ.). keras.io. Дата обращения: 19 августа 2022. Архивировано 28 мая 2020 года.
Литература[править | править код]
- Джулли А., Пал С. Библиотека Keras — инструмент глубокого обучения = Deep learning with Keras. — ДМК Пресс, 2017. — 294 с. — ISBN 978-5-97060-573-8.
- Шолле Ф. Глубокое обучение на Python = Deep Learning with Python. — Питер, 2018. — 400 с. — ISBN 978-5-4461-0770-4.
- Шолле Ф. Глубокое обучение на R = Deep Learning with R. — Питер, 2018. — 400 с. — ISBN 978-5-4461-0902-9.
- Рашка С. Python и машинное обучение = Python Machine Learning. — ДМК Пресс, 2017. — 418 с. — ISBN 978-5-97060-409-0.
Ссылки[править | править код]
- keras.io — официальный сайт Keras
- Проект Keras на сайте GitHub
