Introduzione
Kera è una libreria di software open source che fornisce un'interfaccia Python per le reti neurali artificiali. Keras funge da interfaccia per la libreria TensorFlow.
È una libreria di rete neurale basata sul linguaggio di programmazione Python progettata per semplificare le applicazioni di apprendimento automatico. Keras funziona su framework come TensorFlow.
Quindi, in questa guida, ti mostreremo come installare Keras sui sistemi Ubuntu.
Installazione
Keras è progettato per funzionare con molti framework di apprendimento automatico diversi, come TensorFlow, Theano, R, PlaidML e Microsoft Cognitive Toolkit. Tuttavia, il miglior framework da utilizzare con Keras è TensorFlow .
Inoltre puoi seguire i passaggi sulla guida all'installazione di TensorFlow da questo link Installa Tensorflow su Ubuntu .
Dopo aver installato correttamente Tensorflow, segui i passaggi seguenti per installare Keras .
Installa Keras
- Installa keras con il seguente comando
pip3 install keras
- Verifica l'installazione visualizzando le informazioni sul pacchetto eseguendo il comando seguente con pip.
pip3 show keras
Keras contro TensorFlow
Quindi Keras e TensorFlow sono entrambi software open source.
TensorFlow è una libreria software per l'apprendimento automatico.
Keras funziona su TensorFlow ed espande le capacità del software di apprendimento automatico di base.
Inoltre Keras rende l'implementazione, il test e l'utilizzo più facili da usare.
Keras collabora con TensorFlow per fornire un'interfaccia nel linguaggio di programmazione Python. Funziona utilizzando livelli e modelli.
Livelli
Un livello è un'unità di elaborazione. Accetta input, esegue calcoli su quell'input, quindi restituisce le informazioni trasformate.
Un livello richiede quanto segue:
- Forma dell'input: Definisce come il livello darà un senso alle informazioni di input
- Inizializzatore :imposta il peso , o importanza, di ogni informazione.
- Attivatore: Trasforma i dati in una forma non lineare.
Modelli
Un modello è un gruppo di livelli . Un modello include anche moduli di formazione e di inferenza:è qui che entra in gioco l'apprendimento automatico. Ogni modello ha quanto segue:
- Ingressi: Script che inviano informazioni nel modello Keras.
- Uscite: L'informazione che esce dopo essere stata trasformata dal modello Keras.
- Digita: Un modello può essere sequenziale , il che significa che viene costruito uno strato alla volta per risolvere un problema. Oppure può essere funzionale , dove i livelli possono interconnettersi in modi complessi e non lineari.
Conclusione
In questo tutorial abbiamo illustrato come installare Keras e Tensorflow su un sistema Ubuntu Linux con i pacchetti Python necessari.