Keras 2.3 Docs

NextLabs.cc

Утрымлівае аб’явыКуплі ў праграме

Пра гэту праграму

Keras 2.3 Дакументацыя


Глыбокае навучанне для чалавека.
Keras - гэта API, прызначаны для людзей, а не для машын. Керас прытрымліваецца лепшых практык для зніжэння кагнітыўнай нагрузкі: ён прапануе паслядоўныя і простыя API, ён мінімізуе колькасць дзеянняў карыстальніка, неабходных для выпадкаў звычайнага выкарыстання, а таксама забяспечвае выразныя і дзейсныя паведамленні пра памылкі. Ён таксама мае шырокую дакументацыю і кіраўніцтва для распрацоўшчыкаў.


Перабіраць хуткасць думкі.
Керас - гэта найбольш часта выкарыстоўваная праграма глыбокага навучання сярод топ-5 каманд-пераможцаў на Kaggle. Паколькі Керас палягчае правядзенне новых эксперыментаў, ён дазваляе вам хутчэй паспрабаваць больш ідэй, чым ваша канкурэнцыя. І гэта, як вы выйграеце.


Развіццё машыннага навучання.
Пабудаваны на базе TensorFlow 2.0, Keras - гэта галіновая база, якая можа маштабаваць вялікія кластары графічных працэсараў або цэлы струк TPU. Гэта не толькі магчыма; гэта лёгка.


Разгортвайце ў любым месцы.
Скарыстайцеся поўнымі магчымасцямі разгортвання платформы TensorFlow. Вы можаце экспартаваць мадэлі Keras у JavaScript для запуску непасрэдна ў браўзэры, у TF Lite для працы на iOS, Android і ўбудаваных прыладах. Таксама лёгка абслугоўваць мадэлі Keras, як праз вэб-API.


Велізарная экасістэма.
Keras - гэта цэнтральная частка цесна звязанай экасістэмы TensorFlow 2.0, якая ахоплівае кожны этап машыннага навучання, ад кіравання дадзенымі да навучання гіперпараметрам і рашэнняў па разгортванні.


Дзяржаўнае даследаванне.
Керас выкарыстоўваецца CERN, NASA, NIH і многімі іншымі навуковымі арганізацыямі па ўсім свеце (і так, Keras выкарыстоўваецца ў LHC). Keras валодае нізкім узроўнем гнуткасці для рэалізацыі адвольных ідэй даследаванняў, прапаноўваючы пры гэтым дадатковыя функцыі высокага ўзроўню зручнасці для паскарэння цыклаў эксперыментаў.


Даступная звышдзяржава.
З-за яго прастаты ў выкарыстанні і арыентацыі на карыстацкі досвед, Керас - глыбокае рашэнне для навучання для многіх універсітэцкіх курсаў. Шырока рэкамендуецца як адзін з лепшых спосабаў атрымання глыбокага навучання.

Што новага

Keras 2.3 Documentation