Keras(کراس) چیست و چرا Keras را انتخاب کنیم؟

از سال 2012 با مقاله الکس نت تا کنون دیپ لرنینگ پیشرفت های چشمگیری داشته و به همین دلیل فریم ورک های مرتبط زیادی نیز ارائه شده است. در اینجا به برخی از زمینه‌ها که فریم ورک کراس (Keras) در آن‌ها به خوبی با جایگزین‌های موجود مقایسه می‌شود؛ می‌پردازیم.

کراس (keras) چیست؟

Keras یک کتابخانه متن‌باز و محبوب در زمینه یادگیری عمیق (Deep Learning) است که به زبان پایتون نوشته شده و به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد به سادگی مدل‌های شبکه عصبی را طراحی و آموزش دهند. این کتابخانه به عنوان یک رابط کاربری سطح بالا (High-Level API) برای شبکه‌های عصبی عمل می‌کند و در نسخه‌های جدیدتر خود، با موتورهایی مانند TensorFlow، JAX و PyTorch یکپارچه شده است.

Keras به دلیل سادگی و کاربرپسند بودن، به ویژه برای مبتدیان و همچنین محققان حرفه‌ای که به دنبال سرعت و انعطاف‌پذیری هستند، بسیار محبوب است. با استفاده از Keras، می‌توان مدل‌های پیچیده‌ای از جمله شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) را به راحتی پیاده‌سازی و آموزش داد.

یادگیری عمیق با تنسورفلو و کراس

Keras یکی از رایج‌ترین چارچوب‌های مورد استفاده در یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ)

Keras با حدود ۲.۵ میلیون توسعه‌دهنده تا اوایل سال ۲۰۲۳، در مرکز یک جامعه و اکوسیستم عظیم قرار دارد.

شما در حال حاضر دائماً در حال تعامل و استفاده از ویژگی‌های ساخته شده Keras هستید؛ از این ویژگی‌ها در YouTube، Netflix، Uber، Yelp، Instacart، Zocdoc، Twitter، Square/Block و بسیاری ابزارهای دیگر استفاده می‌شود. Keras به‌ویژه در میان استارت‌آپ‌هایی که یادگیری عمیق را در هسته‌ی محصولات خود قرار می‌دهند نیز بسیار محبوب است. همچنین در بسیاری از شرکت‌های معروفی که ممکن است در ذهن شما با یادگیری ماشین مرتبط نباشند، مانند JP Morgan Chase، Orange، و Comcast و توسط واحدهای تحقیقاتی مانند NASA، US DOE و CERN استفاده می‌شود.

در نظرسنجی سال ۲۰۲۲ “وضعیت علم داده و یادگیری ماشین” توسط Kaggle، نرخ پذیرش Keras در میان توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین و دانشمندان داده ۶۱٪ بود [منبع].

Keras تجربه‌ی توسعه‌دهندگان را در اولویت قرار می‌دهد

• Keras یک API است که برای انسان‌ها طراحی شده است، نه ماشین‌ها. Keras از بهترین شیوه‌ها برای کاهش بار شناختی پیروی می‌کند(Keras follows best practices for reducing cognitive load): APIهای سازگار و ساده ارائه می‌کند، تعداد اقدامات مورد نیاز کاربر برای موارد استفاده‌ی رایج را به حداقل می‌رساند، و بازخورد واضح و عملی را در مورد خطای کاربر ارائه می‌دهد.
• این امر یادگیری Keras و استفاده از آن را آسان می‌کند. به‌عنوان یک کاربر Keras، بهره‌وری بیشتری دارید و به شما امکان می‌دهد ایده‌های بیشتری را نسبت به رقبای خود و در زمان سریع‌تری امتحان کنید؛ که به نوبه‌ی خود به شما کمک می‌کند در مسابقات یادگیری ماشین برنده شوید.
• این سهولت در استفاده به قیمت کاهش انعطاف‌پذیری تمام نمی‌شود: از آنجایی که Keras عمیقاً با عملکردهای TensorFlow در سطوح زیرین ادغام می‌شود، به شما امکان می‌دهد تا جریان‌های کاری بسیار قابل تغییری را ایجاد کنید که در آن می‌توان هر بخش از عملکرد را سفارشی کرد.

Keras فرآیند تبدیل مدل‌ها به محصول را آسان می‌کند

مدل‌های Keras شما می‌توانند به راحتی در طیف‌های وسیع‌تری از پلتفرم‌ها نسبت به هر API یادگیری عمیق دیگری مستقر شوند:

• روی سرور از طریق یک سرویس Python یا Node.js
• روی سرور از طریق سرویس TFX/TF
• در مرورگر از طریق TF.js
• در اندروید یا iOS از طریق TF Lite یا CoreML اپل
• در Raspberry Pi، در Edge TPU یا سیستم‌های تعبیه‌شده‌ی دیگر

Keras دارای پشتیبانی قوی از آموزش با چند GPU و به صورت توزیع‌شده است

Keras مقیاس‌پذیر است. با استفاده از TensorFlow DistributionStrategy API، که به صورت بومی توسط Keras پشتیبانی می‌شود، می‌توانید به راحتی مدل‌های خود را بر روی کلاسترهای بزرگ GPU (تا هزاران سیستم) یا یک پاد کامل TPU اجرا کنید که بیش از یک exaFLOP قدرت محاسباتی را نشان می‌دهد.

Keras همچنین دارای پشتیبانی بومی برای آموزش با دقت ترکیبی (mixed-precision) در آخرین GPUهای NVIDIA و همچنین در TPUها است که می‌تواند تا ۲ برابر سرعت برای آموزش و استنتاج ارائه دهد.

برای اطلاعات بیشتر در مورد آموزش موازی داده‌ها، به راهنمای مستندات این فریم ورک برای آموزش با چند GPU به صورت توزیع‌شده مراجعه کنید.

Keras در یک اکوسیستم بزرگ قرار دارد

ساخت و آموزش یک مدل، تنها بخشی از جریان کار یادگیری ماشین است. Keras برای دنیای واقعی ساخته شده است و در دنیای واقعی، یک مدل موفق با جمع آوری داده‌ها شروع می‌شود و با استقرار محصول به پایان می‌رسد.

Keras در مرکز اکوسیستم گسترده‌ای از پروژه‌های به‌هم‌پیوسته قرار دارد که با هم هر مرحله از گردش کار یادگیری ماشین را پوشش می‌دهند، به ویژه:

• پردازش زبان طبیعی با KerasNLP
• بینایی ماشین با KerasCV
• تنظیم هایپرپارامترها با استفاده از KerasTuner
• تقویت گرادیان و جنگل‌های تصمیم با جنگل‌های تصمیم TensorFlow
• سیستم‌های توصیه‌گر با توصیه‌گرهای TensorFlow
• ساخت سریع پروتوتایپ مدل‌ها با استفاده از AutoKeras
• کوانتیزاسیون و هرس مدل استنتاجی با جعبه‌ابزار بهینه‌سازی مدل‌ TensorFlow
• استقرار مدل در تلفن همراه یا سایر سیستم‌های جاسازی شده با TF Lite
• استقرار مدل در مرورگرها از طریق TF.js
• …و موارد بیشتر

برای آشنایی بیشتر با اکوسیستم Keras این مقاله را بخوانید.

منبع:

https://keras.io/why_keras/