API глибокого навчання Keras 3.0 підтримує TensorFlow, PyTorch, Jax
Приблизно хвилину

API глибокого навчання Keras 3.0 підтримує TensorFlow, PyTorch, Jax

author avatar ProIT NEWS

Keras 3.0, «повна переписана» API глибокого навчання Keras, забезпечує нову багатофункціональну реалізацію API. Про це повідомляє InfoWorld.

Повністю переписаний API глибокої нейронної мережі підтримує робочі процеси Keras на основі трьох провідних фреймворків машинного навчання.

Keras 3.0, оприлюднений 27 листопада та доступний на GitHub, дає змогу розробникам запускати робочі процеси Keras поверх фреймворків машинного навчання Jax, TensorFlow або PyTorch, включаючи можливості навчання великомасштабної моделі та можливості розгортання.

Keras розгортається як кросфреймворкова мова низького рівня для розробки користувальницьких компонентів, таких як шари, моделі або метрики, які можна використовувати у власних робочих процесах у всіх трьох фреймворках з однією кодовою базою.

За словами розробників, Keras забезпечує високу швидкість опрацювання завдяки зосередженню на UX, дизайні API та налагодженні. Вони зазначили, що Keras обрали понад 2,5 мільйона розробників. Наразі він працює над одними з найскладніших та наймасштабніших систем машинного навчання у світі, таких як автопарк Waymo та система рекомендацій YouTube.

Команда назвала такі переваги Keras 3:

  • Можливість отримати найкращу продуктивність від моделей шляхом динамічного вибору найоптимальнішої серверної частини, не вимагаючи зміни коду.
  • Будь-яку модель Keras 3 можна створити як модуль PyTorch, експортувати як TensorFlow SavedModel або створити як функцію Jax без стану.
  • Можливість використовувати широкомасштабний паралелізм моделей і паралелізм даних за допомогою Jax.
  • Keras забезпечує повну реалізацію NumPy API і набір функцій нейронної мережі, таких як ops.softmax, ops.binary_crossentropy і ops.conv.
  • Keras 3 доступний на PyPI як keras. Щоб використовувати його, розробник повинен встановити серверну частину на вибір: tensorflow, jax або torch. Keras 3 сумісний із системами Linux і macOS. Користувачам Windows команда Keras рекомендує використовувати WSL2 для запуску Keras.

Раніше ProIT повідомляв про нові функції у Java 22.

Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодну публікацію!

Приєднатися до company logo
Продовжуючи, ти погоджуєшся з умовами Публічної оферти та Політикою конфіденційності.