Learn Keras Programming Guide

חינוך

‏7.90 ‏₪ · מיועד ל-iPad

Keras is relatively easy to learn and work with because it provides a python frontend with a high level of abstraction while having the option of multiple back-ends for computation purposes. This makes Keras slower than other deep learning frameworks, but extremely beginner-friendly. Keras is an API designed for human beings, not machines. Keras follows best practices for reducing cognitive load: it offers consistent & simple APIs, it minimizes the number of user actions required for common use cases, and it provides clear & actionable error messages. It also has extensive documentation and developer guides. Keras is the most used deep learning framework among top-5 winning teams on Kaggle. Because Keras makes it easier to run new experiments, it empowers you to try more ideas than your competition, faster. And this is how you win. Built on top of TensorFlow 2, Keras is an industry-strength framework that can scale to large clusters of GPUs or an entire TPU pod. It's not only possible; it's easy. Take advantage of the full deployment capabilities of the TensorFlow platform. You can export Keras models to JavaScript to run directly in the browser It's also easy to serve Keras models as via a web API. Keras is a central part of the tightly-connected TensorFlow 2 ecosystem, covering every step of the machine learning workflow, from data management to hyperparameter training to deployment solutions. Keras is used by CERN, NASA, NIH, and many more scientific organizations around the world (and yes, Keras is used at the LHC). Keras has the low-level flexibility to implement arbitrary research ideas while offering optional high-level convenience features to speed up experimentation cycles. Because of its ease-of-use and focus on user experience, Keras is the deep learning solution of choice for many university courses. It is widely recommended as one of the best ways to learn deep learning. Keras API reference Models API The Model class The Sequential class Model training APIs Model saving & serialization APIs Layers API The base Layer class Layer activations Layer weight initializers Layer weight regularizers Layer weight constraints Core layers Convolution layers Pooling layers Recurrent layers Preprocessing layers Normalization layers Regularization layers Attention layers Reshaping layers Merging layers Locally-connected layers Activation layers Callbacks API Base Callback class ModelCheckpoint BackupAndRestore TensorBoard EarlyStopping LearningRateScheduler ReduceLROnPlateau RemoteMonitor LambdaCallback TerminateOnNaN CSVLogger ProgbarLogger

דירוגים וביקורות

  • יישום זה לא קיבל מספיק דירוגים או ביקורות כדי להציג מבט כולל.

Bug Fixes Added Content

גירסה 2.0.1

מפתח היישום, Saqib Masood, ציין שמדיניות הפרטיות של היישום עשויה לאפשר טיפול בנתונים כפי שמתואר להלן. ניתן למצוא מידע נוסף ב מדיניות הפרטיות של המפתח .

  • נתונים לא נאספים

    המפתחים לא אוספים נתונים מיישום זה.

    הטיפול בפרטים האישיים שלך עשוי להשתנות בהתאם לגורמים כמו הגיל או אופן השימוש שלך במאפיינים. מידע נוסף

    נגישות

    המפתחים לא ציינו עדיין באילו מאפייני נגישות יישום זה תומך. למידע נוסף

    מידע

    • ספק
      • Saqib Masood
    • גודל
      • 31.9 מ״ב
    • קטגוריה
      • חינוך
    • תאימות
      נדרשת גרסת iOS 12.0 ואילך.
      • iPhone
        נדרשת גרסת iOS 12.0 ואילך.
      • iPad
        נדרשת גרסת iPadOS 12.0 ואילך.
      • iPod touch
        נדרשת גרסת iOS 12.0 ואילך.
      • Mac
        נדרשת גרסת macOS 11.0 ואילך ו-Mac עם שבב Apple M1 ואילך.
      • Apple Vision
        נדרשת גרסת visionOS 1.0 ואילך.
    • שפות
      • אנגלית
    • גיל
      18‫+‬
    • זכויות יוצרים
      • © saqib masood
  • מדיניות הפרטיות

    • תומך ב:

    • שיתוף משפחתי

      עד שישה בני משפחה יכולים להשתמש ביישום זה כאשר ״שיתוף משפחתי״ פעיל.

    אולי גם ימצא חן בעיניך