- Bài 1: Giới thiệu
- Bài 2: Cài đặt
- Bài 3: Cấu hình backend
- Bài 4: Tổng quan về Deep learning
- Bài 5: Deep learning
- Bài 6: Mô đun
- Bài 7: Layers (phần 1)
- Bài 8: Layers (Phần 2)
- Bài 9: Tuỳ chỉnh Layer
- Bài 10: Models
- Bài 11: Tổng hợp Model (Phần 1)
- Bài 12: Tổng hợp Model (Phần 2)
- Bài 13: Đánh giá và dự đoán mô hình
- Bài 14: Convolution Neural Network
- Bài 15: Dự đoán hồi quy sử dụng MPL
- Bài 16: Dự đoán chuỗi thời gian bằng LSTM RNN
- Bài 17: Ứng dụng
- Bài 18: Dự đoán thời gian thực với mô hình ResNet
- Bài 19: Pre-Trained Models
Bài 3: Cấu hình backend - Keras cơ bản
Đăng bởi: Admin | Lượt xem: 2633 | Chuyên mục: AI
Bài này giải thích chi tiết việc triển khai phần phụ trợ Keras TensorFlow và Theano.
1. 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. tiến hành cài đặt tensorflow như sau.
pip install TensorFlow
Khi thực thi keras, 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"
}
Ở đây
- image_data_format đại diện cho định dạng dữ liệu.
- epsilon là hằng số. Được sử dụng để tránh lỗi SplitByZero.
- floatx là kiểu dữ liệu mặc định float32. Bạn cũng có thể thay đổi nó thành float16 hoặc float64 bằng phương thức set_floatx ().to float16 or float64 using set_floatx() method.
- image_data_format định dạng dữ liệu.
Giả sử, nếu tệp không được tạo thì hãy di chuyển đến vị trí và tạo bằng cách sử dụng 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. Ta có thể thực hiện một số thao tác được xác định trước để biết các chức năng phụ trợ.
2. Theano
Theano là một thư viện học sâu mã nguồn mở cho phép bạn đánh giá các mảng đa chiều một cách hiệu quả.
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.
keras.json
{
"image_data_format": "channels_last",
"epsilon": 1e-07,
"floatx": "float32",
"backend": "theano"
}
Bây giờ hãy lưu tệp của bạn, khởi động và bắt đầu keras,
>>> import keras as k
using theano backend.
Theo dõi VnCoder trên Facebook, để cập nhật những bài viết, tin tức và khoá học mới nhất!
- Bài 1: Giới thiệu
- Bài 2: Cài đặt
- Bài 3: Cấu hình backend
- Bài 4: Tổng quan về Deep learning
- Bài 5: Deep learning
- Bài 6: Mô đun
- Bài 7: Layers (phần 1)
- Bài 8: Layers (Phần 2)
- Bài 9: Tuỳ chỉnh Layer
- Bài 10: Models
- Bài 11: Tổng hợp Model (Phần 1)
- Bài 12: Tổng hợp Model (Phần 2)
- Bài 13: Đánh giá và dự đoán mô hình
- Bài 14: Convolution Neural Network
- Bài 15: Dự đoán hồi quy sử dụng MPL
- Bài 16: Dự đoán chuỗi thời gian bằng LSTM RNN
- Bài 17: Ứng dụng
- Bài 18: Dự đoán thời gian thực với mô hình ResNet
- Bài 19: Pre-Trained Models