Keras je open-source knihovna pro strojové učení napsaná v jazyce Python, která umožňuje jednoduché a rychlé vytváření neuronových sítí. Keras poskytuje vysokoúrovňové rozhraní pro vytváření a trénování neuronových sítí a usnadňuje tak vývojářům práci s nimi.
Keras lze použít pro mnoho úloh strojového učení, jako jsou například klasifikace, detekce objektů, predikce časových řad, zpracování přirozeného jazyka a mnoho dalších. Keras poskytuje řadu vrstev, které umožňují vytvářet různé typy neuronových sítí, včetně konvolučních sítí, rekurentních sítí a hlubokých neuronových sítí.
Keras je integrovaný s mnoha dalšími knihovnami pro strojové učení, jako jsou například TensorFlow, Theano a CNTK, a umožňuje tak snadné použití v kombinaci s těmito nástroji. Keras také poskytuje nástroje pro vizualizaci výstupů neuronových sítí a analýzu výsledků trénování.
Díky své jednoduchosti a snadnému použití se Keras stal velmi populární mezi vývojáři strojového učení a je často používán v průmyslu a akademické oblasti pro vytváření vysokoúrovňových aplikací založených na neuronových sítích.
Níže uvádím ukázkový kód, který ukazuje, jak použít Keras k vytvoření a trénování jednoduché konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci obrazů z datasetu MNIST.
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import to_categorical
# Načtení dat z datasetu MNIST
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# Normalizace dat a převedení labelů do one-hot vektorů
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)
# Definice modelu
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# Kompilace modelu
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# Trénování modelu
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
# Vyhodnocení modelu na testovacích datech
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])Tento kód začíná načtením datasetu MNIST, což je dataset obsahující obrázky číslic od 0 do 9. Následuje příprava dat pro trénování sítě, včetně normalizace a převodu labelů do one-hot vektorů.
Poté je definován model s jednou konvoluční vrstvou, jednou vrstvou MaxPooling, jednou vrstvou Flatten a dvěma plně propojenými vrstvami. Model je následně zkompilován a natrénován na trénovacích datech.
Nakonec je model vyhodnocen na testovacích datech a jsou vypsány jeho výsledky. Tento kód je jen jedním příkladem toho, jak použít Keras pro vytváření a trénování neuronových sítí. Keras poskytuje mnoho dalších funkcí a možností pro vytváření a trénování sítí, které lze využít při vývoji aplikací založených na strojovém učení.
