- "Keras allows us to prototype, research and deploy deep learning models in an intuitive and streamlined manner.
- The core data structure of Keras is a model, a way to organize layers. The simplest type of model is the Sequential model, a linear stack of layers.
- In this tutorial, I’m going to demonstrate how to create a simple feed forward Neural Network using Keras and TensorFlow in Python.
- User friendly Keras has a simple, consistent interface optimized for common use cases. It provides clear and actionable feedback for user errors.
- Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, CNTK, Theano and many more.
- 4 Dış bağlantılar. İçindekiler tablosunu değiştir. Keras. ... github.com/keras-team/keras. Keras, Python'da yazılmış açık kaynaklı bir sinir ağı kütüphanesidir.
- Accelerated model development: Ship deep learning solutions faster thanks to the high-level UX of Keras and the availability of easy-to-debug runtimes like...
- Issues:206
- Last commit:26 June 2024
- Geliştiriciler, Keras'ı tensör cebrinin matematiksel yönleri, sayısal teknikleri ve optimizasyon yöntemleri hakkında sinir ağları oluşturmak için kullanırlar.
- Keras kullanıcı dostu, modüler genişletilmesi kolaydır. Keras düşük seviyeli hesaplamayı işlemez. Bunun yerine başka bir kütüphane kullanır.
- You can run Keras on a TPU Pod or large clusters of GPUs, and you can export Keras models to run in the browser or on mobile devices.