Keras中文手册

上传者: yanghefeng22 | 上传时间: 2022-05-23 21:13:50 | 文件大小: 3.47MB | 文件类型: PDF
Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 这就是Keras Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快 速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 Keras适用的Python版本是:Python 2.7-3.5 Keras的设计原则是 模块性:模型可理解为一个独立的序列或图,完全可配置的模块以最少的代价自由组合在一起。具 体而言,网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数、正则化方法都是独立的模块,你可 以使用它们来构建自己的模型。 极简主义:每个模块都应该尽量的简洁。每一段代码都应该在初次阅读时都显得直观易懂。没有黑 魔法,因为它将给迭代和创新带来麻烦。 易扩展性:添加新模块超级简单的容易,只需要仿照现有的模块编写新的类或函数即可。创建新模 块的便利性使得Keras更适合于先进的研究工作。 与Python协作:Keras没有单独的模型配置文件类型(作为对比,caffe有),模型由python代码描 述,使其更紧凑和更易debug,并提供了扩展的便利性。 Keras从2015年3月开始启动,经过一年多的开发,目前Keras进入了1.0的时代。Keras 1.0依然遵循相 同的设计原则,但与之前的版本相比有很大的不同。如果你曾经使用过此前的其他版本Keras。你或许 会关心1.0的新特性。 泛型模型:简单和强大的新模块,用于支持复杂深度学习模型的搭建。 更优秀的性能:现在,Keras模型的编译时间得到缩短。所有的RNN现在都可以用两种方式实现, Keras中文文档 以供用户在不同配置任务和配置环境下取得最大性能。现在,基于Theano的RNN也可以被展开, 以获得大概25%的加速计算。 测量指标:现在,你可以提供一系列的测量指标来在Keras的任何监测点观察模型性能。 更优的用户体验:我们面向使用者重新编写了代码,使得函数API更简单易记,同时提供更有效的 出错信息。 新版本的Keras提供了Lambda层,以实现一些简单的计算任务。 ... 如果你已经基于Keras0.3编写了自己的层,那么在升级后,你需要为自己的代码做以下调整,以 在Keras1.0上继续运行。请参考编写自己的层 关于Keras-cn 本文档是Keras文档的中文版,包括keras.io的全部内容,以及更多的例子、解释和建议,目前,文档 的计划是: 1.x版本:现有keras.io文档的中文翻译,保持与官方文档的同步 2.x版本:完善所有【Tips】模块,澄清深度学习中的相关概念和Keras模块的使用方法 3.x版本:增加Keras相关模块的实现原理和部分细节,帮助用户更准确的把握Keras,并添加更多 的示例代码 现在,keras-cn的版本号将简单的跟随最新的keras release版本 由于作者水平和研究方向所限,无法对所有模块都非常精通,因此文档中不可避免的会出现各种错误、 疏漏和不足之处。如果您在使用过程中有任何意见、建议和疑问,欢迎发送邮件 到moyan_work@foxmail.com与我取得联系。 您对文档的任何贡献,包括文档的翻译、查缺补漏、概念解释、发现和修改问题、贡献示例程序等,均 会被记录在致谢,十分感谢您对Keras中文文档的贡献! 同时,也欢迎您撰文向本文档投稿,您的稿件被录用后将以单独的页面显示在网站中,您有权在您的网 页下设置赞助二维码,以获取来自网友的小额赞助。 如果你发现本文档缺失了官方文档的部分内容,请积极联系我补充。 本文档相对于原文档有更多的使用指导和概念澄清,请在使用时关注文档中的Tips,特别的,本文档的 额外模块还有: 一些基本概念:位于快速开始模块的一些基本概念简单介绍了使用Keras前需要知道的一些小知 识,新手在使用前应该先阅读本部分的文档。 Keras安装和配置指南,提供了详细的Linux和Windows下Keras的安装和配置步骤。 深度学习与Keras:位于导航栏最下方的该模块翻译了来自Keras作者博客keras.io和其他Keras相关 博客的文章,该栏目的文章提供了对深度学习的理解和大量使用Keras的例子,您也可以向这个栏 目投稿。 所有的文章均在醒目位置标志标明来源与作者,本文档对该栏目文章的原文不具有任何处 置权。如您仍觉不妥,请联系本人(moyan_work@foxmail.com)删除。

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评论信息

  • yunt062004 :
    很好的资源,挺不错的,多谢分享
    2018-12-06

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