Преимущества и ограничения Keras / keras 1

261

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.

Тест на знание python

Что выведет этот код?
Что выведет этот код?
Как нельзя назвать функцию?
Какой будет результат выполнения кода — print(type(1J)) ?
Какая из следующих функций проверяет, что все символы строки в верхнем регистре?
Александр
Я создал этот блог в 2018 году, чтобы распространять полезные учебные материалы, документации и уроки на русском. На сайте опубликовано множество статей по основам python и библиотекам, уроков для начинающих и примеров написания программ. Пишу на популярные темы: веб-разработка, работа с базами данных, data sciense и другие...