Keras:基于Python的深度学习库
轉(zhuǎn)載：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/
這就是Keras
Keras是一個(gè)高層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，Keras由純Python編寫而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 為支持快速實(shí)驗(yàn)而生，能夠把你的idea迅速轉(zhuǎn)換為結(jié)果，如果你有如下需求，請(qǐng)選擇Keras：
- 簡(jiǎn)易和快速的原型設(shè)計(jì)（keras具有高度模塊化，極簡(jiǎn)，和可擴(kuò)充特性）
- 支持CNN和RNN，或二者的結(jié)合
- 無縫CPU和GPU切換
Keras適用的Python版本是：Python 2.7-3.6
Keras的設(shè)計(jì)原則是
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用戶友好：Keras是為人類而不是天頂星人設(shè)計(jì)的API。用戶的使用體驗(yàn)始終是我們考慮的首要和中心內(nèi)容。Keras遵循減少認(rèn)知困難的最佳實(shí)踐：Keras提供一致而簡(jiǎn)潔的API， 能夠極大減少一般應(yīng)用下用戶的工作量，同時(shí)，Keras提供清晰和具有實(shí)踐意義的bug反饋。
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模塊性：模型可理解為一個(gè)層的序列或數(shù)據(jù)的運(yùn)算圖，完全可配置的模塊可以用最少的代價(jià)自由組合在一起。具體而言，網(wǎng)絡(luò)層、損失函數(shù)、優(yōu)化器、初始化策略、激活函數(shù)、正則化方法都是獨(dú)立的模塊，你可以使用它們來構(gòu)建自己的模型。
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易擴(kuò)展性：添加新模塊超級(jí)容易，只需要仿照現(xiàn)有的模塊編寫新的類或函數(shù)即可。創(chuàng)建新模塊的便利性使得Keras更適合于先進(jìn)的研究工作。
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與Python協(xié)作：Keras沒有單獨(dú)的模型配置文件類型（作為對(duì)比，caffe有），模型由python代碼描述，使其更緊湊和更易debug，并提供了擴(kuò)展的便利性。
關(guān)于Keras-cn
本文檔是Keras文檔的中文版，包括keras.io的全部?jī)?nèi)容，以及更多的例子、解釋和建議
現(xiàn)在，keras-cn的版本號(hào)將簡(jiǎn)單的跟隨最新的keras release版本
由于作者水平和研究方向所限，無法對(duì)所有模塊都非常精通，因此文檔中不可避免的會(huì)出現(xiàn)各種錯(cuò)誤、疏漏和不足之處。如果您在使用過程中有任何意見、建議和疑問，歡迎發(fā)送郵件到moyan_work@foxmail.com與我取得聯(lián)系。
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Keras新手指南：我們新提供了“Keras新手指南”的頁面，在這里我們對(duì)Keras進(jìn)行了感性介紹，并簡(jiǎn)單介紹了Keras配置方法、一些小知識(shí)與使用陷阱，新手在使用前應(yīng)該先閱讀本部分的文檔。
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Keras資源：在這個(gè)頁面，我們羅列一些Keras可用的資源，本頁面會(huì)不定期更新，請(qǐng)注意關(guān)注
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深度學(xué)習(xí)與Keras：位于導(dǎo)航欄最下方的該模塊翻譯了來自Keras作者博客keras.io?和其他Keras相關(guān)博客的文章，該欄目的文章提供了對(duì)深度學(xué)習(xí)的理解和大量使用Keras的例子，您也可以向這個(gè)欄目投稿。 所有的文章均在醒目位置標(biāo)志標(biāo)明來源與作者，本文檔對(duì)該欄目文章的原文不具有任何處置權(quán)。如您仍覺不妥，請(qǐng)聯(lián)系本人（moyan_work@foxmail.com）刪除。
當(dāng)前版本與更新
如果你發(fā)現(xiàn)本文檔提供的信息有誤，有兩種可能：
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你的Keras版本過低：記住Keras是一個(gè)發(fā)展迅速的深度學(xué)習(xí)框架，請(qǐng)保持你的Keras與官方最新的release版本相符
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我們的中文文檔沒有及時(shí)更新：如果是這種情況，請(qǐng)發(fā)郵件給我，我會(huì)盡快更新
目前文檔的版本號(hào)是2.0.9，對(duì)應(yīng)于官方的2.0.9 release 版本, 本次更新的主要內(nèi)容是：
- recurrent新增ConvLSTM2D,SimpleRNNCell, LSTMCell, GRUCell, StackedRNNCells, CuDNNGRE, CuDNNLSTM層
- application中新增了模型InceptionResNetV2
- datasets新增fasion mnist
- FAQ新增Keras的多GPU卡運(yùn)行指南
- utils新增多卡支持函數(shù)multi_gpu_model
- model.compile和model.fit API更新
- 由于年久失修，深度學(xué)習(xí)與Keras欄目中的很多內(nèi)容的代碼已經(jīng)不再可用，我們決定在新的文檔中移除這部分。仍然想訪問這些內(nèi)容（以及已經(jīng)被移除的一些層，如Maxout）的文檔的同學(xué)，請(qǐng)下載中文文檔的legacy文件夾，并使用文本編輯器（如sublime）打開對(duì)應(yīng).md文件。
- 修正了一些錯(cuò)誤，感謝@孫永海，@Feng Ying的指正
- 此外，感謝@zh777k制作了Keras2.0.4中文文檔的離線版本，對(duì)于許多用戶而言，這個(gè)版本的keras對(duì)大多數(shù)用戶而言已經(jīng)足夠使用了。下載地址在百度云盤
注意，keras在github上的master往往要高于當(dāng)前的release版本，如果你從源碼編譯keras，可能某些模塊與文檔說明不相符，請(qǐng)以官方Github代碼為準(zhǔn)
快速開始：30s上手Keras
Keras的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是“模型”，模型是一種組織網(wǎng)絡(luò)層的方式。Keras中主要的模型是Sequential模型，Sequential是一系列網(wǎng)絡(luò)層按順序構(gòu)成的棧。你也可以查看函數(shù)式模型來學(xué)習(xí)建立更復(fù)雜的模型
Sequential模型如下
from keras.models import Sequentialmodel = Sequential()將一些網(wǎng)絡(luò)層通過.add()堆疊起來，就構(gòu)成了一個(gè)模型：
from keras.layers import Dense, Activationmodel.add(Dense(units=64, input_dim=100)) model.add(Activation("relu")) model.add(Dense(units=10)) model.add(Activation("softmax"))完成模型的搭建后，我們需要使用.compile()方法來編譯模型：
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])編譯模型時(shí)必須指明損失函數(shù)和優(yōu)化器，如果你需要的話，也可以自己定制損失函數(shù)。Keras的一個(gè)核心理念就是簡(jiǎn)明易用同時(shí)，保證用戶對(duì)Keras的絕對(duì)控制力度，用戶可以根據(jù)自己的需要定制自己的模型、網(wǎng)絡(luò)層，甚至修改源代碼。
from keras.optimizers import SGD model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))完成模型編譯后，我們?cè)谟?xùn)練數(shù)據(jù)上按batch進(jìn)行一定次數(shù)的迭代來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)當(dāng)然，我們也可以手動(dòng)將一個(gè)個(gè)batch的數(shù)據(jù)送入網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練，這時(shí)候需要使用：
model.train_on_batch(x_batch, y_batch)隨后，我們可以使用一行代碼對(duì)我們的模型進(jìn)行評(píng)估，看看模型的指標(biāo)是否滿足我們的要求：
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)或者，我們可以使用我們的模型，對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)：
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)搭建一個(gè)問答系統(tǒng)、圖像分類模型，或神經(jīng)圖靈機(jī)、word2vec詞嵌入器就是這么快。支撐深度學(xué)習(xí)的基本想法本就是簡(jiǎn)單的，現(xiàn)在讓我們把它的實(shí)現(xiàn)也變的簡(jiǎn)單起來！
為了更深入的了解Keras，我們建議你查看一下下面的兩個(gè)tutorial
- 快速開始Sequntial模型
- 快速開始函數(shù)式模型
還有我們的新手教程，雖然是面向新手的，但我們閱讀它們總是有益的：
- Keras新手指南
在Keras代碼包的examples文件夾里，我們提供了一些更高級(jí)的模型：基于記憶網(wǎng)絡(luò)的問答系統(tǒng)、基于LSTM的文本的文本生成等。
安裝
Keras使用了下面的依賴包，三種后端必須至少選擇一種，我們建議選擇tensorflow。
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numpy，scipy
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pyyaml
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HDF5, h5py（可選，僅在模型的save/load函數(shù)中使用）
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如果使用CNN的推薦安裝cuDNN
當(dāng)使用TensorFlow為后端時(shí)：
- TensorFlow
當(dāng)使用Theano作為后端時(shí)：
- Theano
當(dāng)使用CNTK作為后端時(shí)：
- CNTK
“后端”翻譯自backend，指的是Keras依賴于完成底層的張量運(yùn)算的軟件包。
從源碼安裝Keras時(shí)，首先git clone keras的代碼：
git clone https://github.com/fchollet/keras.git接著cd到Keras的文件夾中，并運(yùn)行下面的安裝命令：
sudo python setup.py install你也可以使用PyPI來安裝Keras
sudo pip install keras如果你用的是virtualenv虛擬環(huán)境，不要用sudo就好。
詳細(xì)的Windows和Linux安裝教程請(qǐng)參考“Keras新手指南”中給出的安裝教程，特別鳴謝SCP-173編寫了這些教程
在Theano、CNTK、TensorFlow間切換
Keras默認(rèn)使用TensorFlow作為后端來進(jìn)行張量操作，如需切換到Theano，請(qǐng)查看這里
技術(shù)支持
你可以在下列網(wǎng)址提問或加入Keras開發(fā)討論:
- Keras Google group
- Keras Slack channel,點(diǎn)擊這里獲得邀請(qǐng).
你也可以在Github issues里提問或請(qǐng)求新特性。在提問之前請(qǐng)確保你閱讀過我們的指導(dǎo)
另外，對(duì)于習(xí)慣中文的用戶，我們推薦在“集智”平臺(tái)提問，該平臺(tái)由Kaiser等搭建，支持在線代碼運(yùn)行環(huán)境，我本人會(huì)經(jīng)常訪問該網(wǎng)站解答問題
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Keras:基于Python的深度学习库的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
