编程技术网

关注微信公众号,定时推送前沿、专业、深度的编程技术资料。

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

极客时间

为什么选择 Keras?

LifeP keras 2022-5-7 08:07 20人围观

腾讯云服务器

为什么选择 Keras?

在如今无数深度学习框架中,为什么要使用 Keras 而非其他?以下是 Keras 与现有替代品的一些比较。


Keras 优先考虑开发人员的经验

  • Keras 是为人类而非机器设计的 API。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践: 它提供一致且简单的 API,它将常见用例所需的用户操作数量降至最低,并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。

  • 这使 Keras 易于学习和使用。作为 Keras 用户,你的工作效率更高,能够比竞争对手更快地尝试更多创意,从而帮助你赢得机器学习竞赛

  • 这种易用性并不以降低灵活性为代价:因为 Keras 与底层深度学习语言(特别是 TensorFlow)集成在一起,所以它可以让你实现任何你可以用基础语言编写的东西。特别是,tf.keras 作为 Keras API 可以与 TensorFlow 工作流无缝集成。


Keras 被工业界和学术界广泛采用

Deep learning 框架排名,由 Jeff Hale 基于 7 个分类的 11 个数据源计算得出

截至 2018 年中期,Keras 拥有超过 250,000 名个人用户。与其他任何深度学习框架相比,Keras 在行业和研究领域的应用率更高(除 TensorFlow 之外,且 Keras API 是 TensorFlow 的官方前端,通过 tf.keras 模块使用)。

您已经不断与使用 Keras 构建的功能进行交互 - 它在 Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square 等众多网站上使用。它尤其受以深度学习作为产品核心的创业公司的欢迎。

Keras也是深度学习研究人员的最爱,在上载到预印本服务器 arXiv.org 的科学论文中被提及的次数位居第二。Keras 还被大型科学组织的研究人员采用,特别是 CERN 和 NASA。


Keras 可以轻松将模型转化为产品

与任何其他深度学习框架相比,你的 Keras 模型可以在更广泛的平台上轻松部署:


Keras 支持多个后端引擎,不会将你锁定到一个生态系统中

你的 Keras 模型可以基于不同的深度学习后端开发。重要的是,任何仅利用内置层构建的 Keras 模型,都可以在所有这些后端中移植:你可以用一种后端训练模型,再将它载入另一种后端中(例如为了发布的需要)。支持的后端有:

  • 谷歌的 TensorFlow 后端
  • 微软的 CNTK 后端
  • Theano 后端

亚马逊也正在为 Keras 开发 MXNet 后端。

如此一来,你的 Keras 模型可以在 CPU 之外的不同硬件平台上训练:


Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持


Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持

Keras 的开发主要由谷歌支持,Keras API 以 tf.keras 的形式包装在 TensorFlow 中。此外,微软维护着 Keras 的 CNTK 后端。亚马逊 AWS 正在开发 MXNet 支持。其他提供支持的公司包括 NVIDIA、优步、苹果(通过 CoreML)等。

腾讯云服务器 阿里云服务器
关注微信
^