Keras-バックエンド構成

この章では、Kerasバックエンド実装のTensorFlowとTheanoについて詳しく説明します。各実装を1つずつ見ていきましょう。

TensorFlow

TensorFlowは、Googleが開発した数値計算タスクに使用されるオープンソースの機械学習ライブラリです。 Kerasは、TensorFlowまたはTheanoの上に構築された高レベルAPIです。私たちはすでに、pipを使用してTensorFlowをインストールする方法を知っています。

インストールされていない場合は、以下のコマンドを使用してインストールできます-

pip install TensorFlow

kerasを実行すると、構成ファイルがホームディレクトリ内にあることがわかり、.keras/keras.jsonに移動します。

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

ここに、

image_data_format はデータ形式を表します。
epsilon は数値定数を表します。 DivideByZero エラーを回避するために使用されます。
* float * xは、デフォルトのデータ型 float32 を表します。 * set_floatx（）メソッドを使用して *float16 または float64 に変更することもできます。
image_data_format はデータ形式を表します。

ファイルが作成されていない場合、その場所に移動し、以下の手順を使用して作成するとします-

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

フォルダー名として.kerasを指定し、上記の構成をkeras.jsonファイル内に追加する必要があることに注意してください。いくつかの事前定義済みの操作を実行して、バックエンド関数を知ることができます。

Theanoは、多次元配列を効果的に評価できるオープンソースのディープラーニングライブラリです。以下のコマンドを使用して簡単にインストールできます-

pip install theano

デフォルトでは、kerasはTensorFlowバックエンドを使用します。バックエンドの構成をTensorFlowからTheanoに変更する場合は、keras.jsonファイルのbackend = theanoを変更するだけです。それは以下に記載されています-

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

ファイルを保存し、ターミナルを再起動してkerasを起動すると、バックエンドが変更されます。

>>> import keras as k
using theano backend.