Keras 2.3 Docs
Sisaldab reklaameRakendusesisesed ostud
1 tuh+
Allalaadimised
Kõik
info
Rakenduse teave
Keras 2.3 dokumentatsioon
Inimestele sügav õppimine.
Keras on API, mis on loodud inimestele, mitte masinatele. Keras järgib kognitiivse koormuse vähendamise parimaid tavasid: see pakub järjepidevaid ja lihtsaid API-sid, vähendab tavakasutusjuhtude jaoks vajalike kasutajate toimingute arvu ning pakub selgeid ja teostatavaid tõrketeateid. Samuti on sellel ulatuslik dokumentatsioon ja arendaja juhendid.
Itereerige mõttekiirusel.
Keras on Kaggle'i 5 parima võidutöötaja seas enim kasutatud süvaõpperaamistik. Kuna Keras teeb uute katsete läbiviimise lihtsamaks, annab see teile võimaluse proovida kiiremini rohkem kui konkurentsi ideid. Ja kuidas sa võidad.
Exascale masinõpe.
TensorFlow 2.0 peale ehitatud Keras on tööstusharu tugevusraamistik, mida saab kasutada GPU-de suurteks klastriteks või terveks TPU-kaadriks. See pole mitte ainult võimalik; see on lihtne.
Juurutage ükskõik kuhu.
Kasutage TensorFlow platvormi kõiki juurutamisvõimalusi. Saate eksportida Kerase mudeleid JavaScripti, et neid otse brauseris käivitada, ja TF Lite'i, et neid saaks kasutada iOS-is, Androidis ja manustatud seadmetes. Kerase mudeleid on lihtne pakkuda ka veebi API kaudu.
Suur ökosüsteem.
Keras on tihedalt ühendatud TensorFlow 2.0 ökosüsteemi keskne osa, mis hõlmab masinõppe töövoo igal sammul, andmehaldusest hüperparameetrite väljaõppest juurutuslahendusteni.
Moodsad teadusuuringud.
Kerasid kasutavad CERN, NASA, NIH ja paljud teised teadusorganisatsioonid kogu maailmas (ja jah, Kerasit kasutatakse LHC-s). Kerasel on madal paindlikkus suvaliste uurimisideede rakendamiseks, pakkudes samas katsetsüklite kiirendamiseks valikulisi kõrgetasemelisi mugavusfunktsioone.
Ligipääsetav suurriik.
Kerguse ja kasutajakogemusele keskendumise tõttu on Keras paljude ülikoolikursuste jaoks valitud sügava õppe lahendus. See on laialdaselt soovitatav kui üks parimaid viise sügava õppe õppimiseks.
Inimestele sügav õppimine.
Keras on API, mis on loodud inimestele, mitte masinatele. Keras järgib kognitiivse koormuse vähendamise parimaid tavasid: see pakub järjepidevaid ja lihtsaid API-sid, vähendab tavakasutusjuhtude jaoks vajalike kasutajate toimingute arvu ning pakub selgeid ja teostatavaid tõrketeateid. Samuti on sellel ulatuslik dokumentatsioon ja arendaja juhendid.
Itereerige mõttekiirusel.
Keras on Kaggle'i 5 parima võidutöötaja seas enim kasutatud süvaõpperaamistik. Kuna Keras teeb uute katsete läbiviimise lihtsamaks, annab see teile võimaluse proovida kiiremini rohkem kui konkurentsi ideid. Ja kuidas sa võidad.
Exascale masinõpe.
TensorFlow 2.0 peale ehitatud Keras on tööstusharu tugevusraamistik, mida saab kasutada GPU-de suurteks klastriteks või terveks TPU-kaadriks. See pole mitte ainult võimalik; see on lihtne.
Juurutage ükskõik kuhu.
Kasutage TensorFlow platvormi kõiki juurutamisvõimalusi. Saate eksportida Kerase mudeleid JavaScripti, et neid otse brauseris käivitada, ja TF Lite'i, et neid saaks kasutada iOS-is, Androidis ja manustatud seadmetes. Kerase mudeleid on lihtne pakkuda ka veebi API kaudu.
Suur ökosüsteem.
Keras on tihedalt ühendatud TensorFlow 2.0 ökosüsteemi keskne osa, mis hõlmab masinõppe töövoo igal sammul, andmehaldusest hüperparameetrite väljaõppest juurutuslahendusteni.
Moodsad teadusuuringud.
Kerasid kasutavad CERN, NASA, NIH ja paljud teised teadusorganisatsioonid kogu maailmas (ja jah, Kerasit kasutatakse LHC-s). Kerasel on madal paindlikkus suvaliste uurimisideede rakendamiseks, pakkudes samas katsetsüklite kiirendamiseks valikulisi kõrgetasemelisi mugavusfunktsioone.
Ligipääsetav suurriik.
Kerguse ja kasutajakogemusele keskendumise tõttu on Keras paljude ülikoolikursuste jaoks valitud sügava õppe lahendus. See on laialdaselt soovitatav kui üks parimaid viise sügava õppe õppimiseks.
Värskendatud:
Ohutus algab selle mõistmisest, kuidas arendajad teie andmeid koguvad ja jagavad. Andmete privaatsuse ja turvalisuse tavad võivad olenevalt kasutusviisist ning teie piirkonnast ja vanusest erineda. Selle teabe esitas arendaja ja seda võidakse aja jooksul värskendada.
Mis on uut?
Keras 2.3 Documentation
Rakenduse tugi
Teave arendaja kohta
GWEE KENG SHENG
dictson@nextlabs.cc
905, Jalan Melor 2,
Taman Tangkak Jaya,
84900 Tangkak
Johor
Malaysia
undefined
