В чём преимущества использования фреймворка Keras для разработки глубоких нейронных сетей?

Некоторые преимущества использования фреймворка Keras для разработки глубоких нейронных сетей:

• Удобство. blog.skillfactory.ru Keras упрощает создание и настройку моделей. blog.skillfactory.ru Функции и инструменты имеют понятные названия, поэтому код легко читается. blog.skillfactory.ru Для решения частых задач нужно выполнить минимальное количество действий. blog.skillfactory.ru
• Модульность. blog.skillfactory.ru Keras состоит из модулей, у каждого из которых своя функциональность. blog.skillfactory.ru Эти модули — типовые слои нейронных сетей, функции и схемы. blog.skillfactory.ru Разработчик собирает из них модель, как в конструкторе. blog.skillfactory.ru
• Расширяемость. blog.skillfactory.ru Функциональность библиотеки можно расширять с помощью пользовательских модулей. blog.skillfactory.ru Если понадобится собственный «блок», его легко можно написать самостоятельно и связать с остальными. blog.skillfactory.ru
• Высокая скорость работы. blog.skillfactory.ru Работать с нейронными сетями становится проще, поэтому разработчик быстрее создаёт функционирующую модель, обучает и запускает её. blog.skillfactory.ru Библиотека быстро развёртывает и собирает модели. blog.skillfactory.ru
• Поддержка разных движков. pythonru.com Keras предлагает поддержку нескольких бэкенд-движков, включая Tensorflow, Theano и CNTK. pythonru.com Любой из них может быть выбран на основе требований проекта. pythonru.com
• Натренированные модели. pythonru.com Keras предоставляет несколько моделей глубокого обучения с натренированными весами. pythonru.com Их можно использовать для предсказания или извлечения признаков. pythonru.com
• Поддержка нескольких GPU. pythonru.com Keras позволяет тренировать модель как на одном, так и на нескольких GPU. pythonru.com Это обеспечивает поддержку параллелизма данных и позволяет обрабатывать большие объёмы. pythonru.com