はじめに
ケラス は、人工ニューラルネットワーク用のPythonインターフェースを提供するオープンソースのソフトウェアライブラリです。 KerasはTensorFlowライブラリのインターフェースとして機能します。
これは、機械学習アプリケーションを簡素化するように設計されたPythonプログラミング言語に基づくニューラルネットワークライブラリです。 KerasはTensorFlowなどのフレームワーク上で実行されます。
そのため、このガイドでは、UbuntuシステムにKerasをインストールする方法を紹介します。
インストール
Kerasは、TensorFlow、Theano、R、PlaidML、MicrosoftCognitiveToolkitなどのさまざまな機械学習フレームワークと連携するように構築されています。ただし、Kerasで使用するのに最適なフレームワークは TensorFlow 。
また、このリンクからTensorFlowのインストールガイドの手順に従うことができますUbuntuにTensorflowをインストールする 。
Tensorflowを正常にインストールしたら、以下の手順に従って Kerasをインストールします 。
Kerasをインストールする
- 次のコマンドでkerasをインストールします
pip3 install keras
- 以下のコマンドをpipで実行してパッケージ情報を表示し、インストールを確認します。
pip3 show keras
KerasとTensorFlow
したがって、KerasとTensorFlowはどちらもオープンソースソフトウェアです。
TensorFlowは、機械学習用のソフトウェアライブラリです。
KerasはTensorFlow上で実行され、基本的な機械学習ソフトウェアの機能を拡張します。
また、Kerasは、実装、テスト、および使用法をよりユーザーフレンドリーにします。
KerasはTensorFlowと連携して、Pythonプログラミング言語のインターフェースを提供します。レイヤーとモデルを使用して機能します。
レイヤー
レイヤー は処理装置です。入力を受け取り、その入力に対して計算を実行してから、変換された情報を出力します。
レイヤーには次のものが必要です：
- 入力の形状： レイヤーが入力情報をどのように理解するかを定義します
- イニシエーター ：重みを設定します 、または各情報の重要性。
- アクティベーター： データを非線形形式に変換します。
モデル はグループです レイヤー 。モデルには、トレーニングモジュールと推論モジュールも含まれています。ここで機械学習が役立ちます。各モデルには次のものがあります：
- 入力： Kerasモデルに情報を送信するスクリプト。
- 出力： Kerasモデルによって変換された後に出てくる情報。
- タイプ： モデルはシーケンシャルの場合があります 、問題を解決するために一度に1つのレイヤーが構築されることを意味します。または、機能にすることもできます 、レイヤーが複雑で非線形な方法で相互接続する場合があります。
結論
このチュートリアルでは、必要なPythonパッケージを使用してUbuntuLinuxシステムにKerasとTensorflowをインストールする方法を説明しました。