Découvrez Keras, une API Python conviviale qui simplifie l'apprentissage automatique grâce à sa modularité, sa flexibilité et sa prise en charge multi-supports.
Keras est une interface logicielle open-source de haut niveau conçue pour simplifier la création de modèles
. Écrite en Python, elle
vise à permettre une expérimentation rapide en agissant comme une enveloppe conviviale autour de
bibliothèques de calcul numérique complexes et de bas niveau. Keras a été développé avec la philosophie que les outils
devraient être accessibles aux humains plutôt que conçus uniquement pour les machines. Il permet aux chercheurs et aux développeurs de passer
d'une idée initiale à un résultat opérationnel dans un délai minimal, ce qui en fait une pierre angulaire de l'écosystème
.
La conception de Keras est guidée par la modularité, le minimalisme et l'extensibilité. Il traite
comme une séquence de modules autonomes,
entièrement configurables, qui peuvent être assemblés avec le moins de restrictions possible. Ce style architectural
permet aux débutants d'appréhender les concepts fondamentaux de manière intuitive, tout en restant suffisamment puissant pour que les experts puissent construire
des architectures avancées.
Keras prend en charge plusieurs moteurs dorsaux, ce qui signifie qu'il n'effectue pas lui-même les opérations tensor de bas niveau. Au lieu de cela, il
s'appuie sur des bibliothèques robustes telles que
ou JAX pour effectuer les opérations lourdes. Cette capacité multi-backend permet aux utilisateurs d'exploiter les forces spécifiques
de différents frameworks, tels que l'écosystème prêt à la production de TensorFlow ou les graphes de calcul dynamiques de
PyTorchà réécrire leurs définitions de modèle de haut niveau. Vous pouvez explorer le site officiel
pour approfondir la configuration de son backend.
Il est important de faire la distinction entre une interface et un moteur. Keras est l'interface, tandis que des bibliothèques comme
et
agissent comme des moteurs.
La simplicité de Keras a conduit à son adoption généralisée dans diverses industries pour résoudre des problèmes de données complexes
.
L'exemple suivant montre comment définir un classificateur d'images simple à l'aide de l'API séquentielle Keras. Cette approche modulaire
empile des couches telles que
et
pooling pour extraire des caractéristiques des images.
from tensorflow.keras import layers, models
# Define a Sequential model for image classification
model = models.Sequential(
[
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation="relu"),
layers.Dense(10, activation="softmax"), # Output layer for 10 classes
]
)
# Compile the model with an optimizer and loss function
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
# Display the architecture
model.summary()
Bien que Keras soit excellent pour construire des architectures personnalisées à partir de zéro, le développement moderne de l'IA implique souvent l'utilisation de
modèles spécialisés et pré-optimisés pour des tâches spécifiques. Par exemple,
fournit
des performances de pointe pour
et les tâches de segmentation dès la sortie de la boîte
.
Les développeurs trouvent souvent un intérêt à comprendre les deux paradigmes. On peut utiliser Keras pour expérimenter une nouvelle
ou une simple tête de classification
, tout en s'appuyant sur des cadres robustes tels qu'Ultralytics pour les pipelines de détection de niveau production.
En outre, les modèles construits dans Keras peuvent souvent être exportés dans des formats interopérables tels que
. Cela leur permet d'être déployés aux côtés des modèles YOLO dans des environnements à haute performance tels que
ou des applications mobiles.
Pour ceux qui cherchent à élargir leur boîte à outils, l'apprentissage de Keras fournit une base solide en
,
, et
, ce qui est une connaissance essentielle lorsque
fine tuning advanced models using
on custom
.
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