Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
TensorFlow et Keras sont deux des frameworks les plus populaires pour le Deep Learning. Ces outils sont largement utilisés par les chercheurs et les ingénieurs en IA afin de développer, entraîner et évaluer des modèles de Deep Learning. Dans cette leçon, nous explorerons ces deux frameworks, leurs caractéristiques, et comment ils peuvent être utilisés ensemble pour faciliter le développement de solutions d'IA.
TensorFlow, développé par Google Brain, est un framework opensource conçu pour le calcul numérique intensif. Il est particulièrement apprécié pour sa capacité à gérer efficacement les calculs sur GPU (Graphics Processing Unit) et TPU (Tensor Processing Unit), qui sont cruciaux pour le Deep Learning.
Quelques points essentiels concernant TensorFlow : Flexibilité: TensorFlow offre une grande flexibilité dans la construction et l'entraînement des modèles. Support communautaire: Étant l'un des frameworks les plus adoptés, TensorFlow bénéficie d'une vaste communauté et de nombreux outils et ressources. Production: TensorFlow est conçu pour le déploiement de modèles à grande échelle et est souvent utilisé dans des environnements de production grâce à TFX (TensorFlow Extended).
Keras est une bibliothèque de Deep Learning de haut niveau qui s'appuie sur des abstractions simples et intuitives, permettant de créer des réseaux neuronaux rapidement. Initialement indépendante, Keras est maintenant intégré dans TensorFlow et en devient l'API de haut niveau officielle.
Quelques atouts de Keras : Simplicité: Keras simplifie grandement le processus de création de réseaux neuronaux grâce à une syntaxe claire et concise. Modularité: Le cadre modulaire de Keras permet aux utilisateurs de construire des modèles en combinant différents modules tels que les couches, les fonctions d'activation, et les optimisateurs. Compatibilité: Keras est compatible avec plusieurs backends, notamment TensorFlow, Theano et CNTK.
L'intégration de Keras dans TensorFlow combine le meilleur des deux mondes : la puissance et la flexibilité de TensorFlow, et la simplicité d'utilisation de Keras. Pour créer un modèle en utilisant ces deux outils, voici les étapes générales :
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pour entraîner le modèle sur les données.En résumé, TensorFlow et Keras sont des outils puissants et complémentaires qui simplifient le développement et le déploiement de modèles de Deep Learning. Leur combinaison permet de bénéficier de la puissance de calcul de TensorFlow tout en conservant la simplicité d'utilisation de Keras.