Keras 2.3 Docs
Ina matangazoUnunuzi wa ndani ya programu
elfu 1+
Vipakuliwa
Kila mtu
info
Kuhusu programu hii
Nyaraka 2.3
Kujifunza kwa kina kwa wanadamu.
Keras ni API iliyoundwa kwa wanadamu, sio mashine. Keras ifuatavyo mazoea bora ya kupunguza mzigo wa utambuzi: inatoa APIs thabiti na rahisi, hupunguza idadi ya vitendo vya mtumiaji vinavyohitajika kwa kesi za utumiaji wa kawaida, na hutoa ujumbe wa makosa ya wazi na yanayowezekana. Pia ina nyaraka za kina na miongozo ya msanidi programu.
Iterate kwa kasi ya mawazo.
Keras ndio mfumo unaotumiwa zaidi wa kujifunza kati ya timu 5 zilizoshinda juu ya Kaggle. Kwa sababu Keras hufanya iwe rahisi kuendesha majaribio mapya, inakupa nguvu ya kujaribu maoni zaidi kuliko ushindani wako, haraka. Na hii ni jinsi ya kushinda.
Kujifunza kwa mashine ya Exascale.
Imejengwa juu ya TensorFlow 2.0, Keras ni mfumo wa nguvu ya tasnia ambayo inaweza kuongezeka kwa nguzo kubwa za GPU au PP nzima ya TPU. Haiwezekani tu; ni rahisi.
Peleka popote.
Chukua fursa ya uwezo kamili wa kupeleka wa jukwaa la TensorFlow. Unaweza kusafirisha mifano ya Keras kwa JavaScript ili kuendesha moja kwa moja kwenye kivinjari, ili TF Lite iendeshe kwenye vifaa vya iOS, Android, na vifaa vilivyoingia. Ni rahisi pia kutumikia mifano ya Keras kama kupitia API ya wavuti.
Mfumo mkubwa wa ikolojia.
Keras ni sehemu ya kati ya mfumo wa mazingira uliounganishwa na TensorFlow 2.0, unaofunika kila hatua ya kujifunza mtiririko wa mashine, kutoka kwa usimamizi wa data hadi mafunzo ya usawa hadi suluhisho la kupeleka.
Utaftaji wa hali ya juu.
Keras hutumiwa na Cern, NASA, NIH, na mashirika mengi ya kisayansi ulimwenguni kote (na ndio, Keras hutumiwa katika LHC). Keras ina kubadilika kwa kiwango cha chini kutekeleza mawazo ya utafiti wa kiholela wakati inapeana huduma za hiari za kiwango cha juu cha kuharakisha mizunguko ya majaribio.
Nguvu inayopatikana.
Kwa sababu ya utumiaji wa urahisi na kuzingatia uzoefu wa mtumiaji, Keras ndiye suluhisho la kujifunza kwa kina kwa uchaguzi kwa kozi nyingi za chuo kikuu. Inapendekezwa sana kama moja ya njia bora za kujifunza ujifunzaji wa kina.
Kujifunza kwa kina kwa wanadamu.
Keras ni API iliyoundwa kwa wanadamu, sio mashine. Keras ifuatavyo mazoea bora ya kupunguza mzigo wa utambuzi: inatoa APIs thabiti na rahisi, hupunguza idadi ya vitendo vya mtumiaji vinavyohitajika kwa kesi za utumiaji wa kawaida, na hutoa ujumbe wa makosa ya wazi na yanayowezekana. Pia ina nyaraka za kina na miongozo ya msanidi programu.
Iterate kwa kasi ya mawazo.
Keras ndio mfumo unaotumiwa zaidi wa kujifunza kati ya timu 5 zilizoshinda juu ya Kaggle. Kwa sababu Keras hufanya iwe rahisi kuendesha majaribio mapya, inakupa nguvu ya kujaribu maoni zaidi kuliko ushindani wako, haraka. Na hii ni jinsi ya kushinda.
Kujifunza kwa mashine ya Exascale.
Imejengwa juu ya TensorFlow 2.0, Keras ni mfumo wa nguvu ya tasnia ambayo inaweza kuongezeka kwa nguzo kubwa za GPU au PP nzima ya TPU. Haiwezekani tu; ni rahisi.
Peleka popote.
Chukua fursa ya uwezo kamili wa kupeleka wa jukwaa la TensorFlow. Unaweza kusafirisha mifano ya Keras kwa JavaScript ili kuendesha moja kwa moja kwenye kivinjari, ili TF Lite iendeshe kwenye vifaa vya iOS, Android, na vifaa vilivyoingia. Ni rahisi pia kutumikia mifano ya Keras kama kupitia API ya wavuti.
Mfumo mkubwa wa ikolojia.
Keras ni sehemu ya kati ya mfumo wa mazingira uliounganishwa na TensorFlow 2.0, unaofunika kila hatua ya kujifunza mtiririko wa mashine, kutoka kwa usimamizi wa data hadi mafunzo ya usawa hadi suluhisho la kupeleka.
Utaftaji wa hali ya juu.
Keras hutumiwa na Cern, NASA, NIH, na mashirika mengi ya kisayansi ulimwenguni kote (na ndio, Keras hutumiwa katika LHC). Keras ina kubadilika kwa kiwango cha chini kutekeleza mawazo ya utafiti wa kiholela wakati inapeana huduma za hiari za kiwango cha juu cha kuharakisha mizunguko ya majaribio.
Nguvu inayopatikana.
Kwa sababu ya utumiaji wa urahisi na kuzingatia uzoefu wa mtumiaji, Keras ndiye suluhisho la kujifunza kwa kina kwa uchaguzi kwa kozi nyingi za chuo kikuu. Inapendekezwa sana kama moja ya njia bora za kujifunza ujifunzaji wa kina.
Ilisasishwa tarehe
Usalama huanza kwa kuelewa jinsi wasanidi programu wanavyokusanya na kushiriki data yako. Faragha ya data na mbinu za usalama zinaweza kutofautiana kulingana na matumizi yako, eneo ulilopo na umri wako. Msanidi programu ametoa maelezo haya na anaweza kuyasasisha kadiri muda unavyopita.
Hakuna data inayoshirikiwa na wengine
Pata maelezo zaidi kuhusu jinsi wasanidi programu wanavyobainisha kushiriki data
Hakuna data iliyokusanywa
Pata maelezo zaidi kuhusu jinsi wasanidi programu wanavyobainisha ukusanyaji wa data
Vipengele vipya
Keras 2.3 Documentation
Usaidizi wa programu
Kuhusu msanidi programu
GWEE KENG SHENG
dictson@nextlabs.cc
905, Jalan Melor 2,
Taman Tangkak Jaya,
84900 Tangkak
Johor
Malaysia
undefined
