Keras - การกำหนดค่าแบ็กเอนด์
บทนี้อธิบายรายละเอียดการใช้งานแบ็กเอนด์ Keras TensorFlow และ Theano ให้เราดำเนินการตามแต่ละขั้นตอน
TensorFlow
TensorFlow เป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพนซอร์สที่ใช้สำหรับงานคำนวณเชิงตัวเลขที่พัฒนาโดย Google Keras เป็น API ระดับสูงที่สร้างขึ้นจาก TensorFlow หรือ Theano เรารู้วิธีติดตั้ง TensorFlow โดยใช้ pip แล้ว
หากไม่ได้ติดตั้งคุณสามารถติดตั้งโดยใช้คำสั่งด้านล่าง -
pip install TensorFlow
เมื่อเรารัน keras แล้วเราจะเห็นไฟล์คอนฟิกูเรชันอยู่ที่โฮมไดเร็กทอรีของคุณภายในและไปที่. keras / keras.json
keras.json
{
"image_data_format": "channels_last",
"epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "tensorflow"
}
ที่นี่
image_data_format แทนรูปแบบข้อมูล
epsilonแทนค่าคงที่เป็นตัวเลข ใช้เพื่อหลีกเลี่ยงDivideByZero ข้อผิดพลาด
floatx แทนชนิดข้อมูลเริ่มต้น float32. คุณยังสามารถเปลี่ยนเป็นfloat16 หรือ float64 โดยใช้ set_floatx() วิธี.
image_data_format แทนรูปแบบข้อมูล
สมมติว่าหากไฟล์ไม่ถูกสร้างขึ้นให้ย้ายไปที่ตำแหน่งและสร้างโดยใช้ขั้นตอนด้านล่าง -
> cd home
> mkdir .keras
> vi keras.json
จำไว้ว่าคุณควรระบุ. keras เป็นชื่อโฟลเดอร์และเพิ่มการกำหนดค่าข้างต้นในไฟล์ keras.json เราสามารถดำเนินการบางอย่างที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อทราบฟังก์ชันแบ็กเอนด์
ธีโน
Theano เป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพนซอร์สที่ช่วยให้คุณประเมินอาร์เรย์หลายมิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ เราสามารถติดตั้งได้อย่างง่ายดายโดยใช้คำสั่งด้านล่าง -
pip install theano
โดยค่าเริ่มต้น keras จะใช้แบ็กเอนด์ TensorFlow หากคุณต้องการเปลี่ยนการกำหนดค่าแบ็กเอนด์จาก TensorFlow เป็น Theano เพียงแค่เปลี่ยน backend = theano ในไฟล์ keras.json มีคำอธิบายด้านล่าง -
keras.json
{
"image_data_format": "channels_last",
"epsilon": 1e-07,
"floatx": "float32",
"backend": "theano"
}
ตอนนี้บันทึกไฟล์ของคุณรีสตาร์ทเทอร์มินัลและเริ่ม keras แบ็กเอนด์ของคุณจะเปลี่ยนไป
>>> import keras as k
using theano backend.