Keras: описание и особенности OTUS
2026-03-10 02:52 Diff
https://otus.ru/journal/keras-opisanie-i-osobennosti/

Python – популярный язык разработки, который используется не только для создания программных приложений, но и в сфере машинного обучения. В частности, он подходит для разработки и настройки искусственного интеллекта. Для этого Python использует специальные библиотеки.

Одним из наиболее популярных является Keras. Далее предстоит изучить ее более подробно. Необходимо понять, что собой представляет библиотека the Keras, зачем и когда используется, какие особенности имеет. Эта информация пригодится преимущественно тем, кто уже занимался разработкой приложений на the Python.

Что это такое

The Keras – библиотека открытого типа. Она написана на языке the Python, обеспечивает возможность взаимодействия пользователя с искусственными нейронными сетями. В ранних ее версиях поддерживала различные нейросетевые библиотеки:

  • Theano;
  • Deeplearning4j;
  • TensorFlow;
  • Microsoft Cognitive Toolkit.

Сейчас the Keras имеет поддержку только TensorFlow. Соответствующие изменения действуют с версии 2.3, вышедшей в 2019 году.

Keras library ориентирована на оперативную работу с сетями глубинного обучения. Спроектирована так, чтобы гарантировать компактность, расширяемость и модульность. Появилась библиотека в качестве части исследовательского проекта ONEIROS. В качестве основного автора и ведущего разработчика выступил один из инженеров Google – Франсуа Шолле. Он выделил свой продукт в отдельную настройку. Ее концепции предписывают библиотеке статус интерфейса, а не сквозной системы машинного обучения.

Глубокое обучение – это…

Перед более детальным рассмотрением изучаемого инструмента предварительно необходимо разобраться с несколькими ключевыми понятиями. Они являются неотъемлемой частью Keras.

Первое – это глубокое обучение (или deep learning). Оно имеет отношение к нейронным сетям с несколькими открытыми слоями. Они смогут изучать более абстрактные представления входной информации.

Глубоким обучения называется метод машинного обучения. Он дает возможность предсказать результаты по некоторому набору входных данных. Пример – распознавание объектов.

Машинное обучение

Машинное обучение (ML) – это процедура использования математических моделей данных, помогающих устройству обучаться без непосредственной инструкции. Выступает в качестве одной из форм искусственного интеллекта.

ML при помощи алгоритмов выявляет закономерности информации. На их основе создается некая модель данных для дальнейшего прогнозирования. Чем больше информации прошло через получившийся инструмент и чем дольше он используется, тем более точным получится итоговый результат.

Характерная черта machine learning – это не прямое решение поставленной задачи, а обучение за счет применения решений массива схожих задач. Для работы ML используются средства:

  • теории графов;
  • методов оптимизации;
  • работы с информацией, представленной в цифровом формате;
  • математического анализа и статистики;
  • численных методов;
  • теории вероятностей.

Обратите внимание – существуют два типа ML: по прецедентам (индуктивное) и дедуктивное. В первом случае модель строится на основании выявленных эмпирических закономерностей данных, во втором – на формализации экспертных знаний и их дальнейшем переносе на устройство в качестве базы.

Нейронная сеть

Нейронная сеть – программная модель, которая базируется на структуре человеческой нервной системы. Элементы (нейроны) будут соединяться между собой через алгоритмы и передавать друг другу данные. Они изменяются в зависимости от того, что получили на вход. Результат – интерпретация информации тем или иным способом.

Перед началом работы с нейронной сетью ее обучают: на вход подаются различные данные, а программе указывают, какие выводы требуется сделать на их основании. Результатом становится установление соответствия между конкретными характеристиками информации и их вывода.

Многослойные сети

Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Network, CNN) – это многослойные нейронные сети. Они включают в себя иногда до 17 и более слоев. В таких сетях предполагается, что входные данные представлены изображениями.

Выше – пример типичной архитектуры CNN. На каждом уровне (слое) располагается определенное количество нейронов. Каждый слой способен выполнять различные функции.

Пример:

  1. Первый слой получает данные на вход. Он обрабатывает их установленным способом и отправляет на второй слой.
  2. На втором уровне будут получены не исходные данные, а результат ранее проведенных вычислений. Обычно им выступает числовой набор значение, которые отображают характеристики входной информации.
  3. Процесс повторяется на третьем и последующем слое. Происходит это до непосредственного выхода.

Выходные данные convolutional neural network – это некая вероятность, высчитанная через нейронную сеть. Она указывает на шанс того, что на изображении расположен тот или иной объект.

Библиотеки и их роль в обучении

Керас – это библиотека, написанная на языке Питон. Она упрощает обучение convolutional neural network. Это – незаменимый инструмент, без которого работа с нейросетями становится невозможной.

Самостоятельные расчеты по упомянутым ранее моделям невозможны, создание слоев вручную отнимает много времени. Современные сети могут поддерживать десятки слоев и тысячи нейронов, описать их самостоятельно не получится. Для работы с нейронными сетями и глубоким обучением активно применяются инструменты the Keras и ему подобные.

За счет библиотек не придется вручную описывать свойства каждого нейрона, а затем создавать сотню таких компонентов в цикле, повторяя для каждого слоя. Вместо этого достаточно один раз записать инициализацию через Керас. Код займет несколько строчек, которые описывают свойства целевой модели:

  • глубину;
  • механику расчетов;
  • плотность;
  • другие параметры.

После этого модель (the model) может быть обучена и собрана.

Для чего используется Keras

Керас используется для:

  1. Комфортного построения различных моделей. Они используются системой для дальнейшего обучения нейросетей.
  2. Настройки параметров слоев в моделях. Они обеспечивают точность.
  3. Обработки ввода и вывода данных.
  4. Преобразования входной информации, поступающей в выбранную модель для обучения через the Keras.
  5. Максимально удобной и комфортной подборки наборов данных (data sets) для дальнейшего использования в нейросетях.
  6. Виртуализации моделей.
  7. Подготовки модели к работе. Сюда можно отнести определение имеющихся функций ошибок и оптимизаторов.
  8. Обучения и тестирования.
  9. Сборки, а также первичного запуска программы машинного обучения.

Все это можно сделать при помощи иных инструментов, исключая the Keras для the Python. В этом случае соответствующие операции отнимут намного больше времени и ресурсов. The Keras представляет собой программный интерфейс, значительно упрощающий перечисленные действия. Некоторые разработчики и инженеры называют его API.

The Keras – это один из возможных инструментов, помогающих работать с нейросетям. Соответствующий «интерфейс» имеет следующие преимущества:

  1. Удобство для пользователя. The Keras – это проект, который был создан специально для пользователей. В своей работе от использует особые методы: предлагает простой и согласованный API, минимизирующий пользовательское вмешательство для решения наиболее распространенных задач. При появлении ошибок клиент сможет в любой момент обратиться в поддержку для обратной связи.
  2. Модульность. The Keras для the Python – это последовательные и автономные, полностью сконфигурированные модели. Они подключаются без дополнительных ограничений. Пример – нейронные слои, оптимизаторы, функции активации, схемы инициализации. Все это можно модульно сочетать для формирования networks model.
  3. Расширяемость. Здесь легко и просто добавляются новые классы, функции, а также модули. Все это делает the Keras достойным средством организации различных исследований.
  4. Поддержка работы с the Python. Все models import на языке разработки Python. Их исходный код будет компактным и читабельным.

Основным недостатком the Keras является поддержка всего одной нейронной сети. Это функциональный и удобный интерфейс, который легко освоить, особенно тем, кто уже знаком с Питоном.

Начало работы с библиотекой

В the Keras поддерживает описание моделей несколькими способами:

  1. Последовательно. В этом случае нужно написать несколько команд, каждая из которых будет добавлять новый параметр к модели. Example – сначала описывается плотность, затем – формула для расчетов и иные параметры.
  2. Через функциональный API. Создается объект, которому присваиваются характеристики, описанные и рассчитанные заблаговременно через другие функции.

Пользоваться можно обоими вариантами – они одинаково удобные и точные. Окончательное решение принимается в зависимости от предпочтений конкретного разработчика.

Установка

Обучение (learn) через the Keras начинается с установки программного обеспечения. Главное, чтобы был установлен движок. Рекомендуется пользоваться TensorFlow, так как он поддерживается последними версиями библиотеки.

Дополнительно при работе с the Keras могут потребоваться такие инструменты как:

  • cuDNN – используется при расчетах с использованием GPU;
  • HDF5 и h5py – позволяет сохранять модели from Keras на диск;
  • pydot, graphviz – используются средствами виртуализации для построения модельных графов.

 Установка библиотеки может проводиться так:

Альтернативный вариант – это установка из репозитория GitHub. Сначала делается клон:

После этого нужно перейти в папку, где расположена библиотека. Потребуется воспользоваться командой:

Теперь все готово к дальнейшей работе. Далее будут приведены несколько наглядных примеров с базовыми операциями. Все это поможет быстрее освоить the Keras.

Набор помеченных данных и загрузка слоев

The Keras – это функциональный инструмент. В нем много помеченных наборов данных, которые поддерживают импорт. В приведенном примере необходимо воспользоваться MNIST. Он загружается при помощи такой команды:

Вот так выглядит процесс создания слоев:

Последние две команды – это использование сверточной нейронной сети для классификатора.

Использование методов

Для унитарной кодировки y_train и y_test будет использоваться метод np_utils.to_categorical. Вот так выглядит изменение размерности:

Чтобы добавить импортированные слои, используется стандартный метод add():

Для непосредственного обучения библиотека Keras использует метод compile. Вот так он реализован на наглядном примере:

Для тренировки используется метод fit:

При обработке запроса на экране появится такой результат:

Следующим этапом тренировки является проверка результатов на новых данных. Допускается использование методов evaluate(), predict_classes. Примеры в Keras будут строиться на основании такого изображения:

Сначала эту картинку необходимо конвертировать в желаемый формат набора – MNIS. После осуществляется попытка распознавания изображения:

Остается сохранить модель. Это поможет воспользоваться полученными результатами обучения в будущем. Для данной операции используется команда:

Рассмотренный пример – это процедура создания простого классификатора рукописных цифр. The Keras – отличное решение для тех, кто только начинает работать с нейросетями.

Как быстрее освоить

Нейросети и инструменты для работы с ними – это не всегда легко. Чтобы получить наиболее глубокие знания о соответствующем направлении рекомендуется обучиться на дистанционных компьютерных курсах. Пример – от образовательного центра OTUS.

На таких курсах пользователя с нуля научат не только разбираться в выбранном IT-направлении, но и более профессионально работать с различными инструментами, фреймворками и библиотеками. Дистанционные курсы совместимы с работой и семьей, они предлагают разнообразие направлений и специализаций. Освоить новую IT-профессию или инструмент разработки можно в срок до 12 месяцев. Процедура обучения сопровождается кураторством, интересными домашними заданиями и богатой практикой. В конце пользователь получит электронный сертификат установленного образца. Им он сможет подтвердить полученный спектр знаний и навыков.

P. S. Большой выбор курсов по машинному обучению есть и в Otus. В наличии варианты как для продвинутых, так и для начинающих пользователей.