Keras — очень полезная библиотека для тех, кто только начинает свое знакомство с нейронными сетями. Это высокоуровневый фреймворк со скрытой бэкенд-реализацией, необходимый для построения моделей нейронных сетей. Из этого материала вы узнаете о достоинствах и ограничениях Keras.
Преимущества Keras
1. Простой в использовании с высокой скоростью развертывания
Keras — это простой в использовании API, с помощью которого очень легко создавать модели нейронных сетей. Он подходит для реализации алгоритмов глубокого обучения и обработки естественного языка. Модель нейронной сети можно построить с помощью всего нескольких строчек кода.
Вот пример:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
model= Sequential()
model.add(Dense(64, activation=’relu’,input_dim=50))
model.add(Dense(28, activation=’relu’))
model.add(Dense(10,activation=’softmax’))
Здесь видно, что разобраться как с кодом, так и с потоком не составит труда. Функции и параметры очень простые, поэтому и писать их не сложно. Есть внушительный набор функций для обработки данных. Keras предоставляет несколько слоев, включая поддержку свертываемых и рекуррентных слоев.
2. Качественная документация и поддержка от сообщества
У Keras один из лучших примеров документации. Она представляет каждую функцию последовательно и очень подробно. Примеры кода также полезны и просты для понимания.
У Keras есть отличная поддержка со стороны сообщества. Многие разработчики предпочитают Keras для участия в соревнованиях по Data Science. Также многие исследователи публикуют свой код и руководства для широкой аудитории.
3. Поддержка разных движков и модульность
Keras предлагает поддержку несколько бэкенд-движков, включая Tensorflow, Theano и CNTK. Любой из них может быть выбран на основе требований проекта.
Можно также тренировать модель Keras на основе одного движка, а проверять результаты — на другом. Поменять движок в Keras также очень легко. Для этого его имя нужно просто записать в конфигурационном файле.
4. Натренированные модели
Keras предоставляет несколько моделей глубокого обучения с натренированными весами. Их можно использовать для предсказания или извлечения признаков.
У этих моделей встроенные веса, которые являются результатами тренировки модели на данных ImageNet.
Вот некоторые из представленных моделей:
- Xception
- VGG16
- VGG19
- ResNet, ResNetV2
- InceptionV3
- InceptionResNetV2
- MobileNet
- MobileNetV2
- DenseNet
- NASNet
5. Поддержка нескольких GPU
Keras позволяет тренировать модель как на одном, так и на нескольких GPU. Это обеспечивает поддержку параллелизма данных и позволяет обрабатывать большие объемы.
Ограничения Keras
Вот некоторые из недостатков инструмента.
1. Проблемы в низкоуровневом API
Иногда возникают низкоуровневые ошибки бэкенда. Это происходит в тех случаях, когда предпринимаются попытки выполнить операции, для которых Keras не предназначен.
Однако он не позволяет изменять что-либо в бэкенде. Следовательно, сложно заниматься отладкой на основе логов с ошибками.
2. Требуются улучшения некоторых особенностей
Инструменты Keras для подготовки данных не так хороши, как в случае с другими пакетами, например scikit-learn. Они не подходят для построения базовых алгоритмов машинного обучения: кластерного анализа или метода главных компонент. Нет и возможности динамического создания графиков.
3. Медленнее бэкенда
Иногда Keras очень медленный при работе на GPU, а его операции занимают больше времени в сравнении с бэкендом. Поэтому скоростью приходится жертвовать в угоду удобству использования.
Выводы
Этот материал — лишь основные достоинства и недостатки работы с Keras. На их основе вы должны решать, когда использовать фреймворк, а когда лучше отдать предпочтение альтернативам.
