Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Keras est une bibliothèque opensource de haut niveau conçue pour faciliter le développement rapide et la prototypage des modèles de Deep Learning. Cette interface est particulièrement appréciée pour sa simplicité et sa modularité, tout en étant parfaitement intégrée à TensorFlow, ce qui en fait un outil puissant pour les chercheurs et les ingénieurs en apprentissage automatique.
Keras a été développé par François Chollet et a été initialement lancé en 2015. Le but était de créer une interface conviviale pour tester rapidement des idées de modélisation en utilisant des blocs standardisés. En 2017, Keras a été intégrée officiellement à TensorFlow, ce qui a renforcé sa popularité et son adoption.
Simplicité et facilité d'utilisation : Keras propose une API simple et cohérente pour construire et entraîner des modèles de Deep Learning, ce qui la rend accessible même aux débutants.
Modularité : Keras est hautement modulable. Elle permet d'assembler des modèles neuronaux en combinant divers types de couches, de fonctions d'activation, et d'algorithmes d'optimisation.
Support Multibackend : Bien que Keras soit désormais étroitement liée à TensorFlow, elle maintain aussi une compatibilité avec d'autres bibliothèques de Deep Learning comme Theano et Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).
Compatibilité multiGPU et TPU : Keras supporte une exécution efficace sur plusieurs GPU et TPU, ce qui permet d'accélérer significativement le processus d'entraînement des modèles complexes.
Au sein de Keras, un modèle est structuré en utilisant des couches, comme un groupe de briques qui constitue un édifice complexe. Voici les étapes pour construire un modèle simple :
Sequential
ou l'API Functional
pour définir la structure de base.Dense
, Conv2D
, LSTM
, etc.fit
en passant les données d'entraînement et de validation.Voici un exemple pratique de création d'un modèle Sequential simple en Keras :
```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', inputshape=(100,))) model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categoricalcrossentropy', metrics=['accuracy'])
```
Cet exemple illustre à quel point il est facile de démarrer avec Keras.
Keras simplifie le développement des modèles de Deep Learning tout en assurant une compatibilité avec les outils avancés de TensorFlow et d'autres frameworks. Son approche modulaire et intuitive en fait un choix idéal pour les débutants comme pour les experts.