Tensorflow คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ให้บริการโดย Google เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อใช้อัลกอริทึม แอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ อีกมากมาย ใช้ในการวิจัยและเพื่อการผลิต
Keras ได้รับการพัฒนาโดยเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยสำหรับโครงการ ONEIROS (ระบบปฏิบัติการหุ่นยนต์อัจฉริยะ Neuro-Electronic ปลายเปิด) Keras เป็น API การเรียนรู้เชิงลึกซึ่งเขียนด้วยภาษา Python เป็น API ระดับสูงที่มีอินเทอร์เฟซการทำงานที่ช่วยแก้ปัญหาแมชชีนเลิร์นนิง
มันทำงานบนเฟรมเวิร์ก Tensorflow มันถูกสร้างขึ้นเพื่อช่วยทดลองในลักษณะที่รวดเร็ว โดยนำเสนอสิ่งที่เป็นนามธรรมและการสร้างบล็อคที่จำเป็นต่อการพัฒนาและการห่อหุ้มโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิง
สามารถปรับขนาดได้สูงและมาพร้อมกับความสามารถข้ามแพลตฟอร์ม ซึ่งหมายความว่า Keras จะทำงานบน TPU หรือคลัสเตอร์ของ GPU ได้ นอกจากนี้ โมเดล Keras ยังสามารถส่งออกไปยังเว็บเบราว์เซอร์หรือโทรศัพท์มือถือได้อีกด้วย
Keras มีอยู่แล้วในแพ็คเกจ Tensorflow สามารถเข้าถึงได้โดยใช้รหัสบรรทัดด้านล่าง
import tensorflow from tensorflow import keras
Keras functional API ช่วยสร้างโมเดลที่มีความยืดหยุ่นมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลที่สร้างโดยใช้ Sequential API API ที่ใช้งานได้สามารถทำงานกับโมเดลที่มีโทโพโลยีที่ไม่ใช่เชิงเส้น สามารถแชร์เลเยอร์และทำงานกับอินพุตและเอาต์พุตได้หลายรายการ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมักจะเป็นกราฟ acyclic แบบกำกับทิศทาง (DAG) ที่มีหลายเลเยอร์ API การทำงานช่วยสร้างกราฟของเลเยอร์
เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab หรือ Colaboratory ช่วยเรียกใช้โค้ด Python บนเบราว์เซอร์และไม่ต้องมีการกำหนดค่าใดๆ และเข้าถึง GPU ได้ฟรี (หน่วยประมวลผลกราฟิก) Colaboratory ถูกสร้างขึ้นบน Jupyter Notebook ต่อไปนี้เป็นข้อมูลโค้ดเพื่อส่งคืนอาร์กิวเมนต์ตัวสร้างของอินสแตนซ์เลเยอร์โดยใช้ Python -
ตัวอย่าง
class CustomDense(layers.Layer):
def __init__(self, units=32):
super(CustomDense, self).__init__()
self.units = units
def build(self, input_shape):
self.w = self.add_weight(
shape=(input_shape[-1], self.units),
initializer="random_normal",
trainable=True,
)
self.b = self.add_weight(
shape=(self.units,), initializer="random_normal", trainable=True
)
def call(self, inputs):
return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b
def get_config(self):
return {"units": self.units}
inputs = keras.Input((4,))
outputs = CustomDense(10)(inputs)
model = keras.Model(inputs, outputs)
print("The below function returns constructor arguments for the instance of the layer")
config = model.get_config()
new_model = keras.Model.from_config(config, custom_objects={"CustomDense": CustomDense}) เครดิตโค้ด – https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional
ผลลัพธ์
The below function returns constructor arguments for the instance of the layer
คำอธิบาย
-
มีการสร้างคลาสชื่อ 'CustomDense' ที่ใช้เพื่อเพิ่มน้ำหนักให้กับโมเดล
-
ฟังก์ชันอื่นที่ชื่อว่า 'get_config' ถูกกำหนดให้ส่งคืนอาร์กิวเมนต์ตัวสร้างสำหรับทุกอินสแตนซ์ของเลเยอร์
-
มีการกำหนดเลเยอร์อินพุตให้กับโมเดล
-
ถัดไป กำหนดโมเดลและเรียกใช้ฟังก์ชัน
