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深度学习框架选择 Keras的理由

janne keras 2021-11-29 11:46 154人围观

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目前有许多深度学习框架可用。为什么使用 Keras 而不是其他?

以下是 Keras 与现有替代品相比具有优势的一些领域。


Keras 优先考虑开发者体验

  • Keras 是为人类而非机器设计的 API。Keras 遵循减少认知负荷的最佳实践:它提供一致且简单的 API,最大限度地减少常见用例所需的用户操作数量,并在用户错误时提供清晰且可操作的反馈。
  • 这使得 Keras 易于学习和使用。作为 Keras 用户,您的工作效率更高,让您可以比竞争对手更快地尝试更多想法——这反过来又有助于您机器学习竞赛中获胜
  • 这种易用性不会以降低灵活性为代价:因为 Keras 与低级 TensorFlow 功能深度集成,它使您能够开发高度可破解的工作流,其中任何功能都可以自定义。

2019 年初,我们对前两年在任何 Kaggle 比赛中排名前 5 的团队进行了一项调查(N=120)。我们询问了他们:

  1. 他们在比赛中使用主要机器学习框架,他们进入了前 5 名。
  2. 他们使用的所有框架(主要和辅助)。

在主要框架和所有使用的框架中,Keras 在深度学习方面均排名第一。

Kaggle 前 5 名团队使用的主要 ML 框架

Kaggle 前 5 名团队使用的所有 ML 框架


Keras 在业界和研究界得到广泛采用

截至 2021 年底,Keras 拥有超过 100 万个人用户,在整个行业和研究界都得到了广泛采用。与 TensorFlow 2 一起,Keras 的采用率超过任何其他深度学习解决方案——在每个垂直领域。

您已经在不断地与使用 Keras 构建的功能进行交互——Netflix、Uber、Yelp、Instacart、Zocdoc、Square 和许多其他公司都在使用它。它在将深度学习作为其产品核心的初创公司中尤其受欢迎。

Keras 和 TensorFlow 2 也是研究人员的最爱,在被 Google Scholar 索引的科学论文中被提及的次数排名第一。Keras 也被大型科学组织的研究人员采用,例如 CERN 和 NASA。

2020 年深度学习框架采用指标


Keras 可以轻松将模型转化为产品

与任何其他深度学习 API 相比,您的 Keras 模型可以轻松部署在更广泛的平台上:

  • 通过 Python 运行时或 Node.js 运行时在服务器上
  • 在服务器上通过 TFX / TF Serving
  • 在浏览器中通过 TF.js
  • 在 Android 或 iOS 上通过 TF Lite 或 Apple 的 CoreML
  • 在 Raspberry Pi、Edge TPU 或其他嵌入式系统上

Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持

Keras 是可扩展的。使用由KerasDistributionStrategy原生支持TensorFlow API,您可以轻松地在大型 GPU 集群(多达数千台设备)或整个 TPU pod 上运行您的模型,这代表了超过 1 亿亿次浮点计算能力。

Keras 还对最新的 NVIDIA GPU 和 TPU 上的混合精度训练提供本地支持,这可以为训练和推理提供高达 2 倍的加速。

有关更多信息,请参阅我们的多 GPU 和分布式训练指南


Keras 处于大型生态系统的纽带

像您一样,我们直接知道构建和训练模型只是机器学习工作流程的一部分。Keras 是为现实世界而构建的,在现实世界中,成功的模型始于数据收集,终于生产部署。

Keras 处于紧密连接项目的广泛生态系统的中心,这些项目共同涵盖机器学习工作流程的每一步,特别是:

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