Introducción
Keras es una biblioteca de software de código abierto que proporciona una interfaz de Python para redes neuronales artificiales. Keras actúa como una interfaz para la biblioteca TensorFlow .
Es una biblioteca de redes neuronales basada en el lenguaje de programación Python diseñada para simplificar las aplicaciones de aprendizaje automático. Keras se ejecuta sobre marcos como TensorFlow.
Entonces, en esta guía, le mostraremos cómo instalar Keras en sistemas Ubuntu.
Instalación
Keras está diseñado para funcionar con muchos marcos de aprendizaje automático diferentes, como TensorFlow, Theano, R, PlaidML y Microsoft Cognitive Toolkit. Sin embargo, el mejor marco para usar con Keras es TensorFlow. .
También puede seguir los pasos de la guía de instalación de TensorFlow desde este enlace Instalar Tensorflow en Ubuntu .
Después de instalar Tensorflow con éxito, simplemente siga los pasos a continuación para instalar Keras .
Instalar Keras
- Instala keras con el siguiente comando
pip3 install keras
- Verifique la instalación mostrando la información del paquete ejecutando el siguiente comando con pip.
pip3 show keras
Keras frente a TensorFlow
Entonces Keras y TensorFlow son software de código abierto.
TensorFlow es una biblioteca de software para el aprendizaje automático.
Keras se ejecuta sobre TensorFlow y amplía las capacidades del software básico de aprendizaje automático.
Además, Keras hace que la implementación, las pruebas y el uso sean más fáciles de usar.
Keras trabaja con TensorFlow para proporcionar una interfaz en el lenguaje de programación Python. Funciona mediante capas y modelos.
Capas
Una capa es una unidad de procesamiento. Acepta entradas, realiza cálculos en esa entrada y luego genera la información transformada.
Una capa requiere lo siguiente:
- Forma de entrada: Define cómo la capa dará sentido a la información de entrada
- Inicializador :establece el peso , o importancia, de cada pieza de información.
- Activador: Transforma los datos en una forma no lineal.
Modelos
Un modelo es un grupo de capas . Un modelo también incluye módulos de entrenamiento e inferencia:aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático. Cada modelo tiene lo siguiente:
- Entradas: Scripts que envían información al modelo de Keras.
- Salidas: La información que sale tras ser transformada por el modelo de Keras.
- Tipo: Un modelo puede ser secuencial , lo que significa que se construye una capa a la vez para resolver un problema. O puede ser funcional , donde las capas pueden interconectarse de formas complejas y no lineales.
Conclusión
En este tutorial, ilustramos cómo instalar Keras y Tensorflow en el sistema Ubuntu Linux con los paquetes Python necesarios.