Keras được phát triển như một phần nghiên cứu của dự án ONEIROS (Hệ điều hành Robot thông minh điện tử thần kinh mở). Keras là một API học sâu, được viết bằng Python. Đây là một API cấp cao có giao diện hiệu quả giúp giải quyết các vấn đề về máy học. Nó chạy trên khuôn khổ Tensorflow. Nó được xây dựng để giúp thử nghiệm một cách nhanh chóng. Nó cung cấp các khối xây dựng và trừu tượng thiết yếu cần thiết trong việc phát triển và đóng gói các giải pháp học máy.
Nó có khả năng mở rộng cao và đi kèm với các khả năng đa nền tảng. Điều này có nghĩa là Keras có thể chạy trên TPU hoặc các cụm GPU. Các mô hình Keras cũng có thể được xuất để chạy trong trình duyệt web hoặc điện thoại di động.
Keras đã có trong gói Tensorflow. Nó có thể được truy cập bằng cách sử dụng dòng mã dưới đây -
import tensorflow from tensorflow import keras
API chức năng Keras giúp tạo các mô hình linh hoạt hơn so với các mô hình được tạo bằng API tuần tự. API chức năng có thể hoạt động với các mô hình có cấu trúc liên kết phi tuyến tính, có thể chia sẻ các lớp và hoạt động với nhiều đầu vào và đầu ra. Mô hình học sâu thường là một đồ thị xoay chiều có hướng (DAG) chứa nhiều lớp. API chức năng giúp xây dựng biểu đồ của các lớp.
Chúng tôi đang sử dụng Google Colaboratory để chạy đoạn mã dưới đây. Google Colab hoặc Colaboratory giúp chạy mã Python qua trình duyệt và không yêu cầu cấu hình cũng như quyền truy cập miễn phí vào GPU (Đơn vị xử lý đồ họa). Colaboratory đã được xây dựng trên Jupyter Notebook. Sau đây là đoạn mã để triển khai Keras được sử dụng với lớp Nhúng để chia sẻ các lớp bằng Python -
Ví dụ
print("Embedding for 2000 unique words mapped to 128-dimensional vectors")
shared_embedding = layers.Embedding(2000, 128)
print("Variable-length integer sequence")
text_input_a = keras.Input(shape=(None,), dtype="int32")
print("Variable-length integer sequence")
text_input_b = keras.Input(shape=(None,), dtype="int32")
print("Reuse the same layers to encode both the inputs")
encoded_input_a = shared_embedding(text_input_a)
encoded_input_b = shared_embedding(text_input_b) Tín dụng mã - https://www.tensorflow.org/guide/keras/f Chức năng
Đầu ra
Embedding for 2000 unique words mapped to 128-dimensional vectors Variable-length integer sequence Variable-length integer sequence Reuse the same layers to encode both the inputs
Giải thích
-
Các mô hình API chức năng sử dụng các lớp được chia sẻ.
-
Các lớp được chia sẻ này là các bản sao có thể được sử dụng lại nhiều lần trong cùng một mô hình.
-
Các lớp này tìm hiểu các tính năng tương ứng với nhiều đường dẫn trong biểu đồ.
-
Các lớp dùng chung cũng được sử dụng để mã hóa đầu vào từ hai phần khác nhau của văn bản có từ vựng giống nhau.
-
Bằng cách này, có thể chia sẻ thông tin giữa các đầu vào khác nhau.
-
Do đó, mô hình có thể được đào tạo với lượng dữ liệu ít hơn.
-
Lớp 'Nhúng' được chia sẻ trên hai văn bản khác nhau trong đoạn mã trên.