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Keras 是一个用 Python 编写的开源神经网络库。它旨在让所有技能水平的用户都能简单直观地创建和部署深度学习模型。 Keras 是一种高级 API,可与 TensorFlow、Theano 或 CNTK 后端一起使用。
Keras 是一个用于深度学习的库,深度学习是一种使用神经网络从数据中学习的机器学习。它由 Google 工程师 François Chollet 开发,并于 2015 年发布。Keras 旨在提供用户友好和直观的设计,并提供用于构建和训练神经网络的高级 API。
Keras 建立在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 之上,它们是用于构建和训练神经网络的低级库。它为用户创建和训练模型提供了一个更简单、更直观的界面。 Keras 还支持卷积神经网络和递归神经网络,它们分别用于图像和文本处理。
Keras 因其易用性和灵活性而成为深度学习的热门选择。它还用于许多应用程序,包括计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别。
Keras 提供了许多功能,可以更轻松地使用深度学习模型。这些包括:
高级API: Keras 提供了用于构建和训练神经网络的高级API,使所有技能水平的用户都可以轻松创建模型。
兼容性: Keras 与 TensorFlow、Theano 和 CNTK 兼容,允许用户选择最适合他们需求的后端。
模块化设计: Keras 被设计为模块化,允许用户轻松创建和组合不同的层和模型。
支持卷积和循环网络: Keras 支持卷积和循环神经网络,分别用于图像和文本处理。
可扩展性: Keras 被设计为可扩展的,允许用户创建自定义层和模型。
以下示例展示了如何使用 Keras 创建一个简单的卷积神经网络。
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.summary()
Keras 因其易用性和灵活性而成为深度学习的热门选择。它被设计成用户友好和直观的,它提供了一个用于构建和训练神经网络的高级 API。
然而,Keras 并不适用于所有应用程序。它不像 TensorFlow 或 Theano 等较低级别的库那样提供对模型的控制。它还不支持分布式计算,这对于大型项目可能很重要。
Keras 建立在 TensorFlow、Theano 和 CNTK 之上,它们是用于构建和训练神经网络的低级库。它还与其他机器学习框架有关,例如 Scikit-learn 和 PyTorch。