構築されたシーケンシャルモデルをPythonでコンパイルするためにKerasをどのように使用できますか？

ケラスはギリシャ語で「角」を意味します。 Kerasは、プロジェクトONEIROS（オープンエンドの神経電子インテリジェントロボットオペレーティングシステム）の研究の一環として開発されました。 Kerasは、Pythonで記述されたディープラーニングAPIです。これは、機械学習の問題を解決するのに役立つ生産的なインターフェースを備えた高レベルのAPIです。

Tensorflowフレームワーク上で実行されます。迅速な実験を支援するために構築されました。機械学習ソリューションの開発とカプセル化に不可欠な、本質的な抽象化とビルディングブロックを提供します。

非常にスケーラブルで、クロスプラットフォーム機能が付属しています。これは、KerasをTPUまたはGPUのクラスターで実行できることを意味します。 Kerasモデルをエクスポートして、Webブラウザや携帯電話で実行することもできます。

KerasはすでにTensorflowパッケージに含まれています。以下のコード行を使用してアクセスできます。

import tensorflow
from tensorflow import keras

Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズムや深層学習アプリケーションなどを実装します。研究や生産目的で使用されます。

Keras機能APIは、シーケンシャルAPIを使用して作成されたモデルと比較してより柔軟なモデルを作成するのに役立ちます。機能APIは、非線形トポロジを持つモデルで動作し、レイヤーを共有し、複数の入力と出力で動作します。深層学習モデルは通常、複数のレイヤーを含む有向非巡回グラフ（DAG）です。機能APIは、レイヤーのグラフを作成するのに役立ちます。

以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 Colaboratoryは、JupyterNotebookの上に構築されています。以下は、Kerasで構築されたシーケンシャルモデルをコンパイルするためのコードスニペットです-

例

print("Model is being compiled")
model.compile(
   optimizer=keras.optimizers.RMSprop(1e-3),
   loss=[
      keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
      keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
   ],
   loss_weights=[1.0, 0.2],
)

コードクレジット-https：//www.tensorflow.org/guide/keras/functional

出力

Model is being compiled

説明

• ビルドされたモデルは、「コンパイル」メソッドを使用してコンパイルできます。

• コンパイルの進行中に、すべての出力に異なる損失を割り当てることができます。

• さまざまな重みをさまざまな損失に割り当てることもできます。これにより、トレーニング損失の合計が調整されます。