Keras چیست ؟
Keras یک کتابخانه منبع باز همراه با شبکه عصبی سطح بالا است که به زبان پایتون نوشته شده است و می تواند در Theano ،TensorFlow و CNTK اجرا شود. این برنامه توسط یکی از مهندسان گوگل به نام Francois Chollet نیز ساخته شده است.
از Keras برای تسهیل آزمایش سریعتر با شبکه های عصبی عمیق، کاربر پسند و قابل توسعه است. این برنامه نه تنها از شبکه های متحول کننده و شبکه های مکرر به صورت جداگانه، بلکه از ترکیبی از آنها پشتیبانی می کند.
این کتابخانه نمی تواند محاسبات سطح پایین را اداره کند. بنابراین از کتابخانه Backend برای حل آنها استفاده می کند. کتابخانه Backend به عنوان یک API سطح بالا، برای API سطح پایین عمل می کند که به آن اجازه داده می شود در CNTK یا Theano اجرا شود.
در ابتدا هنگام راه اندازی، بیش از 4800 شرکت کننده داشت که در حال حاضر به 250,000 توسعه دهنده رسیده است. شرکت های بزرگی مثل مایکروسافت، گوگل، NVIDIA و آمازون در توسعه Keras مشارکت و فعالیت داشته اند. این صنعت نیز دارای تعامل های شگفت انگیزی است که در توسعه شرکت های محبوبی مثل Netflix، Uber، Google، Expedia و … استفاده می شود.
چه چیزی Keras را خاص می کند؟
- تمرکز بر تجربه کاربر همیشه بخش مهمی از Keras بوده است.
- پذیرش و اتخاذ وسیع در صنعت
- پشتیبانی از چندین پلتفرم و دارای چند Backend است که به همه رمزگذارها برای کدنویسی کمک میکند.
- جامعه تحقیقاتی برای توسعه Keras، به طرز شگفت انگیزی با جامعه تولید همکاری می کند.
- درک آسان همه مفاهیم
- پشتیبانی از نمونه سازی سریع
- به طور یکپارچه روی CPU و GPU اجرا می شود.
- این آزادی برای طراحی هرگونه معماری را فراهم می کند، که بعدا به عنوان API پروژه مورد استفاده قرار می گیرد.
- شروع آن بسیار ساده است.
- تولید آسان مدل ها در واقع Keras را خاص می کند.
تجربه کاربری Keras
- Keras یک API است که برای انسان طراحی شده است:
Keras برای کاهش بار شناختی از بهترین روش ها پیروی می کند. همچنین اطمینان حاصل می کند که مدل ها با هم سازگار هستند و API های مربوطه ساده هستند.
- Keras برای ماشین آلات طراحی نشده است:
Keras بازخورد واضحی را در مورد بروز هرگونه خطایی ارائه می دهد که تعداد اقدامات کاربر را در اکثر موارد استفاده معمول به حداقل برساند.
- قابلیت یادگیری و استفاده آسان
- انعطاف پذیری بالا :
Keras با ادغام زبانهای یادگیری عمیق سطح پایین مانند TensorFlow یا Theano، انعطاف پذیری بالایی را برای همه توسعه دهندگان فراهم میکند. از این رو تضمین میکند هر چیزی که به زبان پایه نوشته شده است، بتواند در Keras پیاده سازی شود.
Keras چگونه دارای چند Backend است از چندین پلتفرم پشتیبانی می کند؟
Keras را می توان در R و Python توسعه داد. به طوری که کد TensorFlow، Theano، CNTK یا MXNet طبق نیازها و خواسته ها نیز اجرا شود. همچنین می توان آن را بر روی CPU، NVIDIA GPU، AMD GPU، TPU و … اجرا کرد.
تولید مدل ها با Keras بسیار ساده است. زیرا به طور کامل از سرویس TensorFlow، GPU acceleration، android، IOS و Raspberry Pi پشتیبانی می کند.
منظور از Keras Backend چیست ؟
Keras به عنوان یک کتابخانه، با ارائه اجزای سازنده سطح بالا به توسعه مدل های یادگیری عمیق کمک می کند.
این کتابخانه با مدیریت عالی خود، به جای ترکیب یک کتابخانه Tensor و انجام عملیات مربوط به آن، به ارائه کتابخانه خاص به همراه اتصال موتورهای Backend مختلف نیز پرداخته است.
به صورت کلی Keras از سه موتور backend زیر تشکیل شده است :
- TensorFlow
- Theano
- CNTK
مزایای استفاده از Keras :
- درک آن ساده است و ترکیب مدلهای شبکه و توسعه به کمک آن سریعتر میشود.
- دارای پشتیبانی گسترده در بازار است زیرا شرکت هایی که در زمینه هوش مصنوعی فعالیت می کنند، مشتاق استفاده از Keras هستند.
- پشتیبانی از چند Backend به این معنی که می توانید با توجه به نیاز های خود از TensorFlow، CNTK و Theano استفاده کنید.
- با توجه به سادگی در گسترش، از پلتفرم های مختلفی پشتیبانی می کند.
- پشتیبانی از موازی سازی داده ها، به این معنی که می توان Keras را در چندین واحد گرافیکی برای بالا بردن سرعت زمان آموزش و پردازش حجم داده عظیم، نیز آموزش داد.
معایب استفاده از Keras
Keras تنها یک عیب دارد که دارای لایه های از پیش تنظیم شده است که هنگامی که قصد ایجاد یک لایه انتزاعی دارید، به شما اجازه ایجاد آن را نمی دهد. زیرا نمی تواند API های سطح پایین را اداره کند.
Keras فقط از API های سطح بالا در بالای موتور Backend نیز پشتیبانی میکند.
