Keras with tensorflow

1. 개요

케라스는 널리 사용되고 있는 티아노(Theano)와 요즘 많이 쓰고 있는 텐서플로우(TensorFlow)를 위한 딥러닝 라이브러리입니다. 케라스는 아이디어를 빨리 구현하고 실험하기 위한 목적에 포커스가 맞춰진 만큼 굉장히 간결하고 쉽게 사용할 수 있도록 파이썬으로 구현된 상위 레벨의 라이브러리입니다. 즉 내부적으론 티아노와 텐서플로우가 구동되지만 연구자는 복잡한 티아노와 텐서플로우를 알 필요는 없습니다. 케라스는 쉽게 컨볼루션 신경망, 순환 신경망 또는 이를 조합한 신경망은 물론 다중 입력 또는 다중 출력 등 다양한 연결 구성을 할 수 있습니다.

2. 설치

1. Dependency 설치

   sudo apt-get install libhdf5-dev
   pip install pyyaml h5py
   

2. 패키지 설치

   pip install keras
   

   Keras 백엔드로 Tensorflow 설정

   $ mkdir -p ~/.keras
   $ echo '{"epsilon":1e-07,"floatx":"float32","backend":"tensorflow"}' > ~/.keras/keras.json
   

Python에서 Keara 사용 : from keras import backend as K

List

• List of Keras resources: Keras-Tensorflow 모델, Keras공식

paper

Blog/Post

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• Learning Deep Learning with Keras

• A simple neural network with Python and Keras</del>

• Tutorial: Optimizing Neural Networks using Keras (with Image recognition case study)

• Keras Tutorial: The Ultimate Beginner’s Guide to Deep Learning in Python: 원문, 한글 번역

• Keras Tensorflow tutorial: Practical guide from getting started to developing complex deep neural network

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• Review of Keras (Deep Learning) Core Layers: 심화과정, Keras 코어 부분 설명

• How convolutional neural networks see the world : CNN의 인식 결과를 시각화하여 확인할수 있는 방법, 논문 작성이나 시각화시 활용 가능

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Tutorial

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Implementation

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