Keras-Logo
mit dem Der Einsatz künstlicher Intelligenz erfreut sich großer Beliebtheit in verschiedenen Bereichen, "Tiefes Lernen" (tiefes Lernen), hat es auch geschafft, große Relevanz zu erlangen, da es zur Entscheidungsfindung, Objekterkennung, Spracherkennung, Sprachübersetzung und für viele weitere Aufgaben verwendet wird, da nur einige der verwendeten Aufgaben erwähnt wurden.
Solo um ein Beispiel zu nennen, tiefes Lernen Es wird in Überwachungskameras verwendet Heute und in diesem Fall sprechen wir von der kommerziellen Nutzung, die einen großen Markt darstellt und vor allem, weil Videoüberwachung kein Luxus mehr ist, sondern mittlerweile zur Notwendigkeit geworden ist.
Auf diese Weise gibt es sowohl für diesen Bereich der Videoüberwachung als auch für andere Anwendungsfälle des Deep Learning eine Vielzahl sowohl kommerzieller als auch Open-Source-Projekte.
Über Keras
Wenn wir das kommerzielle Thema beiseite lassen und uns etwas mehr auf den Titel des Artikels konzentrieren, Ich möchte ein wenig über Keras sprechen, die ein In Python geschriebene High-Level-API für neuronale Netzwerke. Diese neuronale Netzwerkbibliothek de código abierto ist für schnelles Experimentieren mit tiefen neuronalen Netzen konzipiert und kann auf CNTK, TensorFlow und Theano ausgeführt werden.
Als Highlights zu Keras aus anderen ähnlichen Projekten, ist das so Es ist so konzipiert, dass es für Menschen leicht zu erlernen istDa es einfach und mit konsistenten und einfachen APIs erstellt wurde, reduziert es die zur Implementierung von allgemeinem Code erforderlichen Aktionen und erklärt Benutzerfehler klar.
Keras Bietet eine Python-Schnittstelle mit einem hohen Abstraktionsgrad undGleichzeitig haben Sie die Möglichkeit, mehrere Server für die Berechnung zu verwenden. Dadurch ist Keras langsamer als andere Deep-Learning-Frameworks, aber äußerst einsteigerfreundlich. Der Schwerpunkt liegt auf Modularität, Benutzerfreundlichkeit und Erweiterbarkeit. Es werden keine Berechnungen auf niedriger Ebene durchgeführt. Stattdessen werden sie in eine andere Bibliothek namens Backend übertragen.
Ein weiterer Punkt, der für Keras spricht, ist dieser ermöglicht Benutzern die Erstellung tiefer Modelle beide iOS, Android sowie im Web und in JVM, Darüber hinaus verfügt es über eine starke Multi-GPU-Unterstützung und verteilte Trainingsunterstützung.
Keras 3
Es ist erwähnenswert, dass Keras, Es befindet sich derzeit im 3.x-Zweig, das vor einigen Wochen veröffentlicht wurde und dieser neue Zweig bereits einige Verbesserungen und Korrekturen erhalten hat, anhand derer wir erkennen können, dass sich das Projekt in ständiger Weiterentwicklung befindet und über eine große aktive Community verfügt.
Keras befindet sich seit mehreren Monaten im intensiven öffentlichen Betatest und die Veröffentlichung von Keras 3 stellt eine komplette Neufassung dar, die die Möglichkeiten für das Training und die Bereitstellung von Modellen in großem Maßstab verbessert.
Innerhalb Hauptmerkmale dieser neuen Branche Von Keras 3 fällt Folgendes auf:
Multi-Backend-Unterstützung
Eine der großartigen Neuheiten von Keras 3.0 ist zweifellos die beispiellose Unterstützung mehrerer Backends, da es als Super-Connector fungiert und die Möglichkeit bietet, dynamisch das Backend auszuwählen, das die beste Leistung bietet, ohne dass etwas am Code geändert werden muss.
Leistungsverbesserungen
Ein weiteres wichtiges Highlight von Keras 3.0 sind die Leistungsverbesserungen, da es die XLA-Kompilierung (Accelerated Linear Algebra) nutzt, um mathematische Berechnungen zu optimieren. Darüber hinaus wird die Leistungsoptimierung verdoppelt und Techniken wie gemischtes Präzisionstraining und verteiltes Training integriert
Erweitertes Ökosystem
Mit diesem neuen Update erhielt Keras Supportverbesserungen und kann als PyTorch instanziiert, als TensorFlow-Modell exportiert oder als zustandslose JAX-Funktion instanziiert werden. Dies bedeutet, dass Sie die Stärken jedes erweiterten Keras-Ökosystem-Frameworks nutzen können, ohne an ein einzelnes Ökosystem gebunden zu sein.
Es ist erwähnenswert, dass Keras 3 mit Keras 2 hochkompatibel ist, da es die Keras 2-API mit einer begrenzten Anzahl von Ausnahmen implementiert, sodass die meisten Benutzer keine Codeänderungen vornehmen müssen, um mit der Ausführung ihrer Skripte zu beginnen. Keras in diesem neuen Ausführung.
Schließlich Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, Sie können die Details dieser neuen Niederlassung überprüfen im folgenden Link. Wenn du das wissen willst Wie implementiert man Keras? Auf Ihrem System können Sie die Installationsmethoden überprüfen in diesem Link, während für einfach so Dokumentation und Anwendungsfälle Um mehr darüber zu erfahren, können Sie es unter tun dieser Link.