Keras 2.0.7 发布,神经网络库

两味真火
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发布于 2017年08月23日
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Keras 2.0.7 发布了。Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库,采用Python(Python 2.7-3.5.)开发,能够运行在TensorFlowTheano任一平台,好项目旨在完成深度学习的快速开发。

各项主要改进方面如下:

  • 修复漏洞;

  • 性能提升;

  • 文件改善;

  • 为在 TensorFlow 的数据张量(比如 Datasets, TFRecords)上训练模型提供了更好的支持。添加了一个相关案例文本;

  • 提升 TensorBoard 用户体验——对 ops 更好地用名称范围进行分组;

  • 提升测试覆盖范围。

API 的变化:

  • 加入 clone_model 方法, 能够把已有模型作为模板创建新模型。即便 TensorFlow 图和原始模型不一样也可以。

  • 向 compile 中加入 target_tensors 参数,用户能把定制张量或占位符作为模型目标。

  • 把  steps_per_epoch 参数加入 fit,用户能采用和 Numpy 数组一致的方法来训练数据张量。

  • 把该 steps 参数加入 predict 和 evaluate。

  • 加入  Subtract merge 层,以及关联层 function subtract。

  • 把 weighted_metrics 参数加入 compile,进一步规定 metric 函数,以把 sample_weight 或 class_weight 纳入考虑。

  • 让 stop_gradients 后端函数在整个后端保持一致性。

  • 允许 repeat_elements 后端函数有动态的形态。

  • 支持 CNTK 的全状态 RNN 

重大变化:

  • 让约束管理(constraint management)基于变量属性;

  • 把层和模型中已经不再使用的约束属性移除(不会影响任何用户)

完整内容请查看发行主页

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