借助 Keras，只需几行代码即可定义复杂模型。Keras 尤其适合用于通过小型训练数据集来训练卷积神经网络。虽然 Keras 在图像分类应用程序中已获得了更广泛的使用，它同样也适用于文本和语音的自然语言处理 (NLP) 应用程序。哪些平台支持 Keras？支持 Python 开发环境的平台同时也能支持 Keras。正式构建测试是在 Python V...
在 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 上运行 Keras 使用 XLA 编译更快地训练 通过新的 Keras 分发API解锁任意数量的设备和主机的训练运行 它现在在 PyPI 上上线 开发者甚至可以将Keras用作低级跨框架语言,以开发自定义组件,例如层、模型或指标。 只需一个代码库,这些组件便可用在JAX、TensorFlow、PyTorch中的原生工作流。
重磅消息：我们刚刚发布了 Keras 3.0！在 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 上运行 Keras使用 XLA编译更快地训练通过新的 Keras 分发 API 解锁任意数量的设备和主机的训练运行它现在在 PyPI 上上线 开发者甚至可以将Keras用作低级跨框架语言，以开发自定义组件，例如层、模型或指标。只需一个代码库，这些组件便可用在J...
通过新的 Keras 分发 API 解锁任意数量的设备和主机的训练运行 它现在在 PyPI 上上线 开发者甚至可以将Keras用作低级跨框架语言,以开发自定义组件,例如层、模型或指标。 只需一个代码库,这些组件便可用在JAX、TensorFlow、PyTorch中的原生工作流。 再次让Keras成为多后端 最初的Keras可以在Theano、TensorFlow、CNTK,...
它现在在 PyPI 上上线 开发者甚至可以将Keras用作低级跨框架语言,以开发自定义组件,例如层、模型或指标。 只需一个代码库,这些组件便可用在JAX、TensorFlow、PyTorch中的原生工作流。 再次让Keras成为多后端 最初的Keras可以在Theano、TensorFlow、CNTK,甚至MXNet上运行。
它现在在 PyPI 上上线 开发者甚至可以将 Keras 用作低级跨框架语言,以开发自定义组件,例如层、模型或指标。 只需一个代码库,这些组件便可用在 JAX、TensorFlow、PyTorch 中的原生工作流。 再次让 Keras 成为多后端 最初的 Keras 可以在 Theano、TensorFlow、CNTK,甚至 MXNet 上运行。
它现在在 PyPI 上上线 开发者甚至可以将 Keras 用作低级跨框架语言,以开发自定义组件,例如层、模型或指标。 只需一个代码库,这些组件便可用在 JAX、TensorFlow、PyTorch 中的原生工作流。 再次让 Keras 成为多后端 最初的 Keras 可以在 Theano、TensorFlow、CNTK,甚至 MXNet 上运行。
用PyPI安装: 可以通过打开Keras配置文件来选择backend,代码: 如果使用的是Windows系统,配置文件如下: 我们可以根据自己安装的平台,将后端字段改为“theano”、“tensorflow”或者“cntk”。更多的关于Keras的教程可以去查看:keras.io/backend/ 我们在配置文件中使用了flaot32。通过使用32位,我们能够减少内存负载,并且在此...
它现在在 PyPI 上上线 开发者甚至可以将Keras用作低级跨框架语言,以开发自定义组件,例如层、模型或指标。 只需一个代码库,这些组件便可用在JAX、TensorFlow、PyTorch中的原生工作流。 再次让Keras成为多后端 最初的Keras可以在Theano、TensorFlow、CNTK,甚至MXNet上运行。
一、keras基础 keras效率比tensorflow慢。 pip install keras==2.2.5 ,对应tensorflow 1.14.0 import keras 出现 Using TensorFlow backend. 说明安装成功。 1、线性回归 importkerasimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt#按顺序构成的模型 Sequentialfromkeras.modelsimportSequential#全连接层 Densefromkeras....