Thuật ngữ

Keras

Khám phá Keras, một ứng dụng thân thiện với người dùng Python API giúp đơn giản hóa việc học máy với tính mô-đun, tính linh hoạt và hỗ trợ nhiều nền tảng.

Xe lửa YOLO mô hình đơn giản
với Ultralytics TRUNG TÂM

Tìm hiểu thêm

Keras là Giao diện lập trình ứng dụng (API) cấp cao dành cho mạng nơ-ron (NN) , được viết bằng ngôn ngữ lập trình Python phổ biến. Được thiết kế tập trung vào trải nghiệm của người dùng, giao diện này hướng đến mục tiêu cho phép thử nghiệm nhanh và giảm tải nhận thức liên quan đến việc xây dựng các mô hình học sâu (DL) phức tạp. Keras hoạt động như một giao diện thân thiện với người dùng cho nhiều khuôn khổ DL cơ bản, cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu xây dựng và đào tạo các mô hình bằng cú pháp đơn giản, nhất quán. Điều này giúp học máy (ML) tiên tiến dễ tiếp cận hơn, thúc đẩy phát triển và lặp lại nhanh chóng.

Các tính năng chính của Keras

Keras được sử dụng rộng rãi nhờ một số tính năng cốt lõi giúp đơn giản hóa quá trình phát triển:

  • Thân thiện với người dùng: Được thiết kế cho con người, không phải máy móc. Keras cung cấp các API đơn giản, nhất quán và cung cấp phản hồi rõ ràng khi người dùng mắc lỗi. Điều này giúp tăng tốc đáng kể quá trình học cho người mới bắt đầu.
  • Tính mô đun và khả năng kết hợp: Các mô hình Keras được xây dựng bằng cách kết nối các khối xây dựng có thể định cấu hình (như lớp, trình tối ưu hóa, hàm kích hoạt ) với các hạn chế tối thiểu. Khái niệm về tính mô đun này giúp dễ dàng tạo và tái sử dụng các thành phần.
  • Khả năng mở rộng dễ dàng: Các khối xây dựng mới như lớp, hàm mất mát và số liệu có thể dễ dàng được thêm vào, giúp linh hoạt cho nghiên cứu và phát triển. Điều này cho phép triển khai các ý tưởng mới mà không cần đào sâu vào sự phức tạp của khuôn khổ phụ trợ.
  • Hỗ trợ đa nền tảng: Keras có thể chạy trên nhiều nền tảng DL khác nhau, bao gồm TensorFlow , PyTorchJAX . Điều này cho phép người dùng chuyển đổi nền tảng mà không cần thay đổi mã Keras cốt lõi, mang lại sự linh hoạt trong môi trường triển khai và tính toán (như CPU hoặc GPU ).

Keras so với các Framework khác

Keras hoạt động ở mức độ trừu tượng cao hơn so với các khuôn khổ như API TensorFlow cốt lõi hoặc PyTorch . Trong khi các khuôn khổ cấp thấp hơn này cung cấp khả năng kiểm soát chi tiết hơn đối với kiến trúc mô hình và vòng lặp đào tạo, Keras ưu tiên tính dễ sử dụng và tốc độ phát triển. Điều này khiến Keras đặc biệt phù hợp để tạo mẫu nhanh, giảng dạy và áp dụng các kiến trúc mô hình chuẩn.

Ngược lại, các khuôn khổ như Ultralytics YOLO thường được xây dựng có mục đích và được tối ưu hóa cao cho các tác vụ thị giác máy tính (CV) cụ thể như phát hiện đối tượng , phân đoạn hình ảnhước tính tư thế . Các khuôn khổ chuyên biệt này nhằm mục đích cung cấp hiệu suất tiên tiến trong phạm vi của chúng, trong khi Keras cung cấp bộ công cụ đa năng hơn để xây dựng nhiều loại mạng nơ-ron hơn. So sánh các mô hình khác nhau như YOLOv8 với YOLOv10 thường liên quan đến việc đánh giá các số liệu hiệu suất cụ thể cho từng tác vụ.

Ứng dụng trong thế giới thực

Keras rất linh hoạt và có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Tính dễ triển khai của nó khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến cho cả các dự án công nghiệp và nghiên cứu học thuật. Sau đây là một vài ví dụ cụ thể:

Các ứng dụng phổ biến khác bao gồm xây dựng hệ thống đề xuất , thực hiện phân tích chuỗi thời gian và thử nghiệm các kỹ thuật mô hình hóa tạo sinh như Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) .

Keras và Ultralytics

Trong khi Ultralytics cung cấp các mô hình tiên tiến, được tối ưu hóa cao như Ultralytics YOLOv8 và một nền tảng tích hợp, Ultralytics HUB , để đào tạotriển khai mô hình hợp lý, sự quen thuộc với Keras vẫn có giá trị đối với bất kỳ học viên ML nào. Keras cung cấp sự hiểu biết cơ bản về việc xây dựng các mạng nơ-ron đa dạng từ đầu, bổ sung cho các mô hình chuyên biệt, hiệu suất cao do Ultralytics . Cả Keras và Ultralytics đóng góp đáng kể vào việc làm cho Trí tuệ nhân tạo (AI) dễ tiếp cận hơn, mặc dù thông qua các cách tiếp cận khác nhau—Keras thông qua API mục đích chung, dễ sử dụng và Ultralytics thông qua việc tập trung vào các mô hình và công cụ thị giác tiên tiến, hiệu quả. Các mô hình được xây dựng bằng Keras thường có thể được xuất sang các định dạng chuẩn như ONNX (Open Neural Network Exchange), cho phép khả năng tương tác và triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau, tương tự như các tùy chọn triển khai mô hình có sẵn cho các mô hình Ultralytics . Hiểu về Keras cũng có thể cung cấp bối cảnh để đánh giá cao các lựa chọn thiết kế trong các thư viện chuyên biệt hơn.

Tóm lại, Keras nổi bật là một thư viện mạnh mẽ, lấy người dùng làm trung tâm, giúp đơn giản hóa đáng kể quá trình phát triển và lặp lại các mô hình học sâu. Sự nhấn mạnh vào tính dễ sử dụng, tính linh hoạt và hỗ trợ đa nền tảng khiến nó trở thành một công cụ nền tảng trong hệ sinh thái AIML , có lợi cho cả người mới bắt đầu học các kiến thức cơ bản và các chuyên gia tiến hành thử nghiệm nhanh. Để biết hướng dẫn chi tiết, hướng dẫn và tài liệu tham khảo API, hãy truy cập tài liệu Keras chính thức trên trang web Keras .

Đọc tất cả