我要评价

神经网络库 Keras

神经网络/人工智能

授权协议: MIT

开发语言: Python 查看源码»

操作系统: 跨平台

收录时间：2016-08-12

Keras 详细介绍

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TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。

特性：

可以快速简单的设计出原型（通过总模块化、极简性、和可扩展性）
同时支持卷积网络和循环网络，以及两者的组合
支持任意的连接方案(包括多输入和多输出）
支持GPU和CPU

Keras

选择将代码托管在码云
你还在等什么

可能是中国最大最好的代码托管平台

软件首页软件文档官方下载极速下载

大家对 Keras 的评论 (全部 0 条评论)

评价

Keras 相关问答 (全部 2 个问答)

0回答 0投票

python keras type错误？

Python Keras

0回答 0投票

keras基于tensorFlow的人脸识别，有案例有github吗...

TensorFlow Keras

Keras 相关博客

Keras的优缺点

参加过几个机器学习和深度学习的比赛后，对Keras有更深刻的认识。作为一个深度学习工具，Keras是我见过的最易用的工具了。优点： 1、API简单，易用。 2、文档齐全，并且文档内容组织地很好。从简单到复杂，一步步的指引。 3、扩展性好。后端支持Tensorflow, theano,mxnet,cntk. 而且自定义层也比较好写。 4、使用人群分布很广。深度学习的初学者喜欢用，制造技术'...

基本概念:DL4J,Torch,Theano,TensorFlow,Caffe,Paddle,MxNet,Keras和CNTK的比较

这里抛出来的一大堆的深度学习框架,其实除开这些框架还有一些其他的深度学习框架.这里就不全部列举了. 关于这些框架的比较,我们主要从各自的优劣势,擅长的领域,上手的难易度等来分析,这里有一个分析的挺好的网站推荐大家直接去看一下.不过由于这个网站明显是为了推广自家的DL4J框架的,因此它的一些优缺点比对可能带有一些针对性,大家看看了解一个大概就行了.就像买家具一样,多跑几家店听听这几家店之间互相...

易用的深度学习框架Keras简介及使用

Keras是基于Python的一个深度学习框架，内核采用Theano和Tensorflow，可以进行切换。 1. Keras简介 Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。使用文档在这：http://keras.io/，这个框架貌似是刚刚火起来的，使用上的问题可以到github提issu...

Keras+Tensorflow+Jupyter 安装在Docker容器中运行

Keras 安装在Docker容器中运行将Keras放到Docker+Jupyter中运行，不仅便于安装、兼容性好、容易迁移，而且可以通过Notebook的浏览器界面远程访问。这里介绍将Keras安装在Docker容器中运行的方法和步骤，通过Jupyter Notebook进行容器服务的Python代码编写，通过web浏览器进行远程访问。先获取一个现成的镜像： docker pull k...

Keras functional API快速入门

Keras functional API快速入门 The Keras functional API is the way to go for defining complex models, such as multi-output models, directed acyclic graphs, or models with shared layers. This guide assume...

Keras Sequential model 快速入门

Keras Sequential model 快速入门 The Sequential model is a linear stack of layers. You can create a Sequential model by passing a list of layer instances to the constructor: from keras.models import Seq...

Keras中使用ClockworkRNN模型（cwrnn）

模型github地址： https://github.com/liangzulin/cwrnn_for_keras_2_1_above 模型的训练和预测结果：模型从epochs=0一直到99次迭代后的训练准确率和预测准确率曲线：模型的简单使用方法： model = Sequential() model.add(ClockworkRNN(units=90, ...

一个基于Keras深度学习实验型情感分类的小玩意

短文本分类，keras

TensorFlow教程：快速入门深度学习五步法（附Keras实例）

作为一个程序员，我们可以像学习编程一样学习深度学习模型开发。我们以 Keras 为例来说明。我们可以用 5 步 + 4 种基本元素 + 9 种基本层结构，这 5-4-9 模型来总结。我们通...

基于Keras的MNIST手写识别

Keras是基于Theano和Tensorflow的深度学习框架，参考文档。 Keras不但提供了常用的Layers、Normalization、Regularation、Activation等算法，甚至还包括了几个常用的数据库例如cifar-10和mnist等等。下面的代码算是Keras的Helloworld入门例程，利用MLP实现的MNIST手写数字识别： from keras.mod...

Keras 深度学习框架中文文档

Keras 深度学习框架的优化器（optimizers）

optimizers（优化器）。机器学习包括两部分内容，一部分是如何构建模型，另一部分就是如何训练模型。训练模型就是通过挑选最佳的优化器去训练出最优的模型。 Keras包含了很多优化方法。比如最常用的随机梯度下降法(SGD)，还有Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam等。下面通过具体的代码介绍一下优化器的使用方法。最重要的就是SGD，其他的优化器有兴趣的可以自行了解一下...

Keras: 基于Theano和TensorFlow的深度学习库

Keras is a minimalist, highly modular neural networks library, written in Python and capable of running on top of either [TensorFlow](https://github.com/tensorflow/tensorflow) or [Theano](https://g...

Tensorflow内存分配与Keras模型参数

Tensorboard，作为Tensorflow组件中一个好用的可视化工具，不仅能让深度学习的玩家直观看到自己 ...

Keras 深度学习框架相关资源

我们不支持 IE 10 及以下版本浏览器

It appears you’re using an unsupported browser

神经网络库 Keras

选择将代码托管在码云
你还在等什么

我们不支持 IE 10 及以下版本浏览器

It appears you’re using an unsupported browser

选择将代码托管在码云你还在等什么

选择将代码托管在码云
你还在等什么