Бүтээгдэхүүн Overview 
 
 
 
 
 
 
 Керамик ашиглах хэрэгтэй Keras API бүрэлдэхүүн хэсэг Өнгөрсөн загвар бусад API болон хэрэгсэл Дараа нь TensorFlow платформыйн өндөр түвшний API юм. Энэ нь машин суралцах (ML) асуудлуудыг шийдэхийн тулд хялбар, өндөр үр ашигтай интерфэйс санал болгож байна. Keras машин суралцах ажлын үйл явцыг өгөгдлийн боловсруулах, hyperparameter tuning-ээс суулгахын тулд үйл явцыг хамардаг. Энэ нь хурдан туршилтын боломжийг олгодог. Зөвлөгөө Keras нь TensorFlow-ийн шилжүүлэх, платформ хооронд боломжийг бүрэн хангах боломжтой. Та Keras-ийг TPU Pod эсвэл GPU-ийн том цуглуулаг дээр ажиллуулах боломжтой, та Keras загварууд нь браузер дээр эсвэл гар төхөөрөмжүүд дээр ажиллуулах боломжтой. Та web API-г дамжуулан Keras загварууд үйлчилгээг ашиглаж болно. Keras нь дараах зорилгоор когнитив ачаалал бууруулах зорилготой юм: 
 
 
 
 
 
 Хялбар, нэгтгэсэн интерфэйс санал болгож байна. Хэвийн хэрэглээний тохиолдолд шаардлагатай үйл явцын тоог минимизирууд. Ямар, үйл ажиллагаа явуулж байгаа алдааны мэдээг хангах. Комплексийн прогрессив илгээх принциптай: Энэ нь эхлэх нь хялбар бөгөөд та ялах үед дэвшилтэт ажлын үйл явцыг төгсгөлж болно. Та нарийвчлалтай, уншсан код бичнэ үү. Керамик ашиглах хэрэгтэй Өнгөрсөн хариу нь TensorFlow-ийн бүх хэрэглэгч нь керас API-ийг стандарттай ашиглах ёстой. Хэрэв та инженер, судлаач, ML практик юм бол керас нь эхлэх ёстой. Өнгөрсөн хэрэглээний тохиолдолд (жишээ нь TensorFlow дээр хэрэгсэл бий болгох, эсвэл өөрийн өндөр гүйцэтгэлийн платформ хөгжүүлэх) бага түвшинд хэрэглэдэг. . Гэхдээ таны хэрэглээний тохиолдолд нэг Хэрэв та керамик дуртай байх ёстой. TensorFlow Core API нь Core API хэрэглээ Keras API бүрэлдэхүүн хэсэг Keras-ийн үндсэн мэдээллийн бүтэцүүд Нөхцөл A layer is a simple input/output transformation, болон загвар нь хавтгайтай ациклийн график (DAG) хавтгай юм. Өнгөрсөн загвар Өнгөрсөн Нөхцөл Class is the fundamental abstraction in Keras. А Нөхцөлтийн талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи мэдээлэл Метод tf.keras.layers.Layer Layer tf.keras.layers.Layer.call Нийт үүсгэсэн жин нь сургаж болно, эсвэл сургажгүй болно. Нийт recursively composable байна: Хэрэв та янз бүрийн түвшинд онцлог болгон түвшин орно, гадна түвшин дотор түвшин үүсгэсэн жин дагаж эхэлнэ. Та бас давхарга ашиглаж болно normalization болон текст векторизаци гэх мэт өгөгдлийн preprocessing үйл ажиллагаа явуулахын тулд. Preprocessing давхарга нь шууд нэг загвар, эсвэл сургалтын дараа, загвар хуваалцах болно. загвар Загвар нь бүтэцтэй бүтэцтэй бөгөөд энэ нь өгөгдөл дээр сургаж болно. хамгийн хялбар загвар нь загвар, энэ нь давтамжийн шугам юм. Санамсаргүй архитекторууд, та Keras-ийн функц API-г ашиглаж болно, та давтамжтай график үүсгэх боломжийг олгодог, эсвэл нунтаг загварыг нунтаг эхлэхэд субклассийг ашиглах. Sequential Нөхцөл клас нь суурилсан сургалт, үнэлгээний арга хэрэгслүүд: tf.keras.Model 
 
 
 
 tf.keras.Model.fit: Загварын тоо нь загварыг сургалт. tf.keras.Model.predict: Тавтай морилно уу, тавтай морилно уу. tf.keras.Model.evaluate: Tf.keras.Model.compile арга замаар тохируулсан загварын хязгаарлалт, метрик үнэтгүүнийг дамжуулдаг. Эдгээр арга хэрэгсэл танд дараах суурилсан сургалтын шинж чанарыг хангах болно: 
 
 
 
 Зохиогчийн эрх хуулиар хамгаалагдсан _ Зохиогчийн эрх хуулиар хамгаалагдсан _ Зохиогчийн эрх хуулиар хамгаалагдсан Хэвлэсэн сургалт. Та хялбар GPUs, TPUs, эсвэл төхөөрөмжүүд нь таны сургалтын түлхүүрж болно. Step fusing. tf.keras.Model.compile-д steps_per_execution аргумент нь нэг tf.function дуудлагатай хэд хэдэн багцыг боловсруулах боломжтой бөгөөд энэ нь TPU-д төхөөрөмжийн хэрэглээг маш их сайжруулдаг. Та ашиглах талаар дэлгэрэнгүй үзүүлэлт , сургалтын болон үнэлгээний гарын авлага үзнэ үү. Барааны сургалтын болон үнэлгээний хоолой хэрхэн өөрчилж авахын тулд тавтай морилно уу. . fit fit() бусад API болон хэрэгсэл Керас олон бусад API-ийг, уян хатан суралцах хэрэгслүүд санал болгож байна: 
 
 
 
 
 Оптимист Метрикийн Үнэлгээ Бүтээгдэхүүн Data Loading Ажиллагдмал API-ийн бүрэн жагсаалтаас үзнэ үү Керас бусад төсөл, үйл явдлын талаар дэлгэрэнгүй мэдээллийг үзнэ үү. . Keras API жагсаалт Керасийн экосистем Дараа нь TensorFlow нь Keras-ийг ашиглахыг эхэлнэ үү: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Сургалтын загвар Функционал API Багасан арга хэрэгсэл ашиглан сургалт & үнэлгээ Субклассийг ашиглан шинэ давхарга, загвар үүсгэх Serialization болон хадгалах Preprocessing Layers нь ажиллаж байгаа Fit() дээр хийж байгаа зүйлийг өөрчилж Сэдэв нь сургалтын хоолой бичдэг RNNs хамтран ажиллах Маскинг & Padding мэдрэх Таны өөрийн callbacks хэвлэх Трансфер суралцах & fine-tuning Multi-GPU болон дистрибьюторын сургалт Keras талаар илүү их мэдэхын тулд, дараах зүйлсийг үзнэ үү : Өнгөрсөн 
 
 
 
 
 
 Керамик тухай Инженерийн хувьд Keras-ийг танилцуулах Оюутнуудын хувьд Keras-ийг танилцуулах Keras API жагсаалт Керасийн экосистем 
 
 Эхлээд TensorFlow вэбсайт дээр хуваалцах, Энэ нийтлэл нь шинэ нэрээр харуулсан бөгөөд CC BY 4.0-ийн дагуу лицензтай. Apache 2.0 Лиценз дагуу хуваалцах код дээж. Эхлээд TensorFlow вэбсайт дээр хуваалцах, Энэ нийтлэл нь шинэ нэрээр харуулсан бөгөөд CC BY 4.0-ийн дагуу лицензтай. Apache 2.0 Лиценз дагуу хуваалцах код дээж. TensorFlow нь TensorFlow нь

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Энэхүү аудио нь түүхийн эх хэлээр хийгдсэн болно!

Keras 101: Нейрон сүлжээг бий болгохын тулд эхлэхэд зориулсан гарын авлага

About Author

Сэтгэгдлүүд

TAG ҮҮ

ЭНЭ ӨГҮҮЛЛИЙГ ТОЛГОЙЛУУЛСАН

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps