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    Keras2.0の紹介

    1. Kerasについて
    2. Keras2.0について(Keras2.0の概要)
    3. Keras2.0について(バックエンドについて)
    4. インストール方法
    5. TensorFlowへの簡易インタフェースとしてのKeras

    Kerasについて

    KerasはTensorFlowまたはTheanoをバックエンドとして動作する深層学習ライブラリです。
    Pythonで実装されています。
    Kerasは、迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました。

    Keras2.0について(Keras2.0の概要)

    2017年3月にKeras2.0がリリースされました。これにあたりアップデート関連で気になることについてまとめています。
    1. KerasではAPIの変更がある場合、そのリリースを1つのリリースにまとめているため、ユーザーはコードの更新をまとめることができる
    2. Keras 1とKeras 2の間のAPIの変更は可能な限り下位互換性がある。(複雑な場合を除いて、Keras 2でKeras 1のコードを実行可能。)
    3. Keras 2はKerasの最初の「長期サポート」API。Keras 2で書かれたコードは、これからも数年間、最新のソフトウェアで動作するはず。

    Keras2.0について(バックエンドについて)

    1. Keras 2 APIはTensorFlowリポジトリの一部となり、TensorFlowの高水準APIとして機能する。
    2. Theanoのサポートは無限に続く
    3. 将来的に多くのバックエンドをサポートする予定(MicrosoftはKerasのCNTKバックエンドを構築しています)

    インストール方法

    $ pip install keras

    TensorFlowへの簡易インタフェースとしてのKeras

    以下のようにも使える。

    import tensorflow as tf
    sess = tf.Session()

    from keras import backend as K
    K.set_session(sess)

    # Keras layers can be called on TensorFlow tensors:
    x = Dense(128, activation='relu')(img) # fully-connected layer with 128 units and ReLU activation
    x = Dense(128, activation='relu')(x)
    preds = Dense(10, activation='softmax')(x) # output layer with 10 units and a softmax activation

    https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html
    より抜粋

    参考資料

    Spring 2017 roadmap: Keras 2, PR freeze, TF integration
    Introducing Keras 2

    類似資料

    以下のアップデート版です。
    Keras 2.0の概要
    http://qiita.com/taki_tflare/items/49740a9d8f36464947b9