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 , 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 ) ; 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 Microsoft работает над добавлением к Keras и низкоуровневых библиотек CNTK .

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 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) .

Примечания

Литература

• Джулли А., Пал С. Библиотека Keras — инструмент глубокого обучения = Deep learning with Keras. — , 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. — , 2017. — 418 с. — ISBN 978-5-97060-409-0 .

Ссылки

• — официальный сайт Keras
• на сайте GitHub