Keras và Dataset API đã trở thành phần không thể thiếu trong TensorFlow 1.4

Phiên bản mới nhất của Library mã nguồn mở nổi tiếng của Google, TensorFlow đã hoàn thiện framework Keras và Dataset API.

Keras là một framework machine learning được viết bằng Python nhằm giảm thiểu thời gian giữa việc lên các ý tưởng và giai đoạn thực hiện chúng. Nó bao gồm hai API high-level: Keras Sequential và Keras Functional.

Các model sequential được tạo ra bằng cách sử dụng hàm keras_model_sequential () và bao gồm một set các linear layer. API này cho phép bạn xác định các model phức tạp hơn – chẳng hạn như các model multi-output hoặc các model với các layer được share.

Google cho biết, Keras được “tích hợp trơn tru” với các chức năng chính khác của TensorFlow. Chẳng hạn như Estimator API. Trên thực tế, bạn có thể xây dựng một công cụ Estimator trực tiếp từ bất kỳ model Keras nào bằng cách gọi hàm tf.keras.estimator.model_to_estimator.

Keras đã có sẵn trong các phiên bản trước của TensorFlow như là một gói đính kèm (tf.contrib.keras) nhưng phiên bản này, thì nó trở thành phần không thể thiếu (tf.keras).

Một điều khác cũng thành công tương tự trong TensorFlow 1.4 là Dataset API, thứ mà bây giờ đã hỗ trợ genertor cho Python. Google khuyến khích nên sử dụng API này để tạo đường dẫn input vì nó cung cấp nhiều chức năng hơn là các giải pháp thay thế cũ, đồng thời hoạt động tốt hơn, gọn gàng hơn và dễ sử dụng hơn.

Nhưng hãy nhớ rằng, framework Keras và Dataset API chỉ hỗ trợ tốt cho Python. Bạn sẽ cần sự lựa chọn khác nếu đang sử dụng C + +, Java hoặc Go APIs.

Techtalk