Keras - Cấu hình phụ trợ

Chương này giải thích chi tiết việc triển khai phần phụ trợ Keras TensorFlow và Theano. Hãy để chúng tôi đi qua từng triển khai một.

TensorFlow

TensorFlow là một thư viện máy học mã nguồn mở được sử dụng cho các tác vụ tính toán số do Google phát triển. Keras là một API cấp cao được xây dựng trên TensorFlow hoặc Theano. Chúng tôi đã biết cách cài đặt TensorFlow bằng pip.

Nếu nó chưa được cài đặt, bạn có thể cài đặt bằng lệnh dưới đây:

pip install TensorFlow

Khi chúng tôi thực thi keras, chúng tôi có thể thấy tệp cấu hình nằm ở thư mục chính của bạn bên trong và truy cập .keras / keras.json.

keras.json

{ 
   "image_data_format": "channels_last", 
   "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "tensorflow" 
}

Đây,

image_data_format đại diện cho định dạng dữ liệu.
epsilonđại diện cho hằng số. Nó được sử dụng để tránhDivideByZero lỗi.
floatx đại diện cho kiểu dữ liệu mặc định float32. Bạn cũng có thể thay đổi nó thànhfloat16 hoặc là float64 sử dụng set_floatx() phương pháp.
image_data_format đại diện cho định dạng dữ liệu.

Giả sử, nếu tệp không được tạo thì hãy di chuyển đến vị trí và tạo bằng các bước dưới đây:

> cd home 
> mkdir .keras 
> vi keras.json

Hãy nhớ rằng, bạn nên chỉ định .keras làm tên thư mục của nó và thêm cấu hình ở trên vào bên trong tệp keras.json. Chúng ta có thể thực hiện một số thao tác được xác định trước để biết các chức năng phụ trợ.

Theano

Theano là một thư viện học sâu mã nguồn mở cho phép bạn đánh giá các mảng đa chiều một cách hiệu quả. Chúng ta có thể dễ dàng cài đặt bằng lệnh dưới đây:

pip install theano

Theo mặc định, keras sử dụng phần phụ trợ TensorFlow. Nếu bạn muốn thay đổi cấu hình backend từ TensorFlow thành Theano, chỉ cần thay đổi backend = theano trong tệp keras.json. Nó được mô tả dưới đây -

keras.json

{ 
   "image_data_format": "channels_last", 
   "epsilon": 1e-07, 
   "floatx": "float32", 
   "backend": "theano" 
}

Bây giờ hãy lưu tệp của bạn, khởi động lại thiết bị đầu cuối và bắt đầu keras, phần phụ trợ của bạn sẽ được thay đổi.

>>> import keras as k 
using theano backend.