Keras

Keras là một giao diện phần mềm cấp cao, mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa việc tạo ra

mô hình. Được viết bằng Python , Nó
tập trung vào việc cho phép thử nghiệm nhanh bằng cách hoạt động như một trình bao bọc thân thiện với người dùng xung quanh các phép tính số phức tạp, cấp thấp
thư viện tính toán. Keras được phát triển với triết lý rằng

công cụ
nên dễ tiếp cận với con người hơn là chỉ được thiết kế cho máy móc. Nó cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển
từ một ý tưởng ban đầu đến một kết quả khả thi với sự chậm trễ tối thiểu, khiến nó trở thành một công cụ nền tảng trong phạm vi rộng hơn

hệ sinh thái.

Các nguyên tắc và kiến trúc cốt lõi

Thiết kế của Keras được hướng dẫn bởi tính mô-đun, tính tối giản và khả năng mở rộng. Nó xử lý

như một chuỗi độc lập,
các mô-đun có thể cấu hình đầy đủ có thể được kết nối với nhau với ít hạn chế nhất có thể. Phong cách kiến trúc này
giúp người mới bắt đầu dễ dàng nắm bắt các khái niệm cơ bản trong khi vẫn đủ mạnh để các chuyên gia xây dựng
kiến trúc tiên tiến.

Keras hỗ trợ nhiều công cụ phụ trợ, nghĩa là nó không thực hiện các tác vụ cấp thấp tensor hoạt động tự thân. Thay vào đó, nó
dựa vào các thư viện mạnh mẽ như

hoặc JAX để xử lý các tác vụ nặng. Khả năng đa nền tảng này cho phép người dùng tận dụng các thế mạnh cụ thể
của các khuôn khổ khác nhau—chẳng hạn như hệ sinh thái sẵn sàng sản xuất của TensorFlow hoặc đồ thị tính toán động của
PyTorch —mà không cần viết lại các định nghĩa mô hình cấp cao của chúng. Bạn có thể khám phá chính thức

để tìm hiểu sâu hơn về cấu hình phụ trợ của nó.

Phân biệt Keras với TensorFlow Và PyTorch

Điều quan trọng là phải phân biệt giữa giao diện và công cụ. Keras là giao diện, trong khi các thư viện như

Và

hoạt động như động cơ.

Các Ứng dụng Thực tế

Sự đơn giản của Keras đã dẫn đến việc nó được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau để giải quyết dữ liệu phức tạp
vấn đề.

Ví dụ: Xây dựng một bộ phân loại

Ví dụ sau đây minh họa cách xác định trình phân loại hình ảnh đơn giản bằng cách sử dụng Keras Sequential API.
phương pháp tiếp cận mô-đun xếp chồng các lớp—giống như
Và
gộp—để trích xuất các tính năng từ hình ảnh.

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()



Tích hợp với quy trình làm việc AI hiện đại

Trong khi Keras rất tuyệt vời để xây dựng các kiến trúc tùy chỉnh từ đầu, thì việc phát triển AI hiện đại thường liên quan đến việc sử dụng
các mô hình chuyên biệt, được tối ưu hóa trước cho các nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ,

cung cấp
hiệu suất hiện đại cho

và nhiệm vụ phân đoạn ra khỏi
hộp.

Các nhà phát triển thường thấy giá trị trong việc hiểu cả hai mô hình. Người ta có thể sử dụng Keras để thử nghiệm một mô hình mới.

hoặc một cách đơn giản
đầu phân loại, trong khi dựa vào các khuôn khổ mạnh mẽ như Ultralytics cho các đường ống phát hiện cấp sản xuất.
Hơn nữa, các mô hình được xây dựng trong Keras thường có thể được xuất sang các định dạng có thể tương tác như

. Điều này cho phép chúng được triển khai cùng với YOLO các mô hình trong môi trường hiệu suất cao như

hoặc ứng dụng di động.

Đối với những người muốn mở rộng bộ công cụ của mình, việc học Keras cung cấp nền tảng vững chắc trong

,

, Và

, đó là kiến thức cần thiết khi
tinh chỉnh các mô hình tiên tiến bằng cách sử dụng

theo phong tục

.