keras代碼詳解？Keras是一個由Python編寫的開源代碼人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，是可以以及Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的五階應(yīng)用程序接口，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計、調(diào)

keras代碼詳解？

Keras是一個由Python編寫的開源代碼人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，是可以以及Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的五階應(yīng)用程序接口，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計、調(diào)試、評估、應(yīng)用和可視化。

Keras在代碼結(jié)構(gòu)上由面向?qū)ο蠓椒▍R編語言，全部模塊化并具有可擴展性，其運行機制和說明文檔有將用戶體驗和不使用難度納入計劃考慮，并根本無法更簡練古怪算法的實現(xiàn)程序難度。

Keras支持古代和現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域的高端算法，包括自適應(yīng)算法結(jié)構(gòu)和遞歸函數(shù)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也可以不是從封裝組織統(tǒng)合統(tǒng)計去學(xué)習(xí)模型。

在硬件和開發(fā)環(huán)境方面，Keras支持什么多操作系統(tǒng)下的多GPU并行計算，這個可以依據(jù)后臺設(shè)置中被轉(zhuǎn)化為Tensorflow、Microsoft-CNTK等系統(tǒng)下的組件。

機器學(xué)習(xí)編程語言到底發(fā)展如何了能讓你編程白學(xué)嗎？

簡單，機器學(xué)習(xí)一開始應(yīng)該是跟傳統(tǒng)編程思維迥異的一個領(lǐng)域。

現(xiàn)代編程都是幫忙解決規(guī)則化、確定性問題的，你編程一行一行地去利用規(guī)則和邏輯，公式推導(dǎo)出結(jié)果來；而機器學(xué)習(xí)處理的是概率化的、不確定性的問題，解決問題的方法的時候，要用了大量的數(shù)學(xué)知識，而不是編程知識。

也就是說，一個沒相互過機器學(xué)習(xí)的編程老手、高手，初回到機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域來，也就是一個初學(xué)者，沒有什么優(yōu)勢；精湛的編程技能并肯定不能幫你解釋隨機隨機梯度下降或則反向傳播，也又不能解決你用MATLAB或是Octave設(shè)計什么出一個杰出的算法來，跟白學(xué)了也差不了多少。

肯定，基礎(chǔ)扎實的計算機科學(xué)基礎(chǔ)知識（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、體系結(jié)構(gòu)等等）肯定是非常用處并且必要的。

說回機器學(xué)習(xí)編程語言的現(xiàn)狀。

目前來講，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，工業(yè)界不使用的應(yīng)該現(xiàn)代的那些編程語言，C、Python、JAVA等等，但側(cè)重有了相同。.例如，機器學(xué)習(xí)框架TensorFlow核心是C寫的，但需要提供了最系統(tǒng)完善的API（現(xiàn)在也可以提供很多語言的API了）；以前不咋出名的語言例如R，只不過最擅長于數(shù)據(jù)處理，立刻成明星了。

所以我從這個角度看，你以前學(xué)過的編程語言應(yīng)該不會白學(xué)，能派的。再說了，一個機器學(xué)習(xí)相關(guān)的軟件項目，可是核心是機器學(xué)習(xí)算法，但還是需要大量的編程工作來做外圍的事兒，在機器學(xué)習(xí)專家的眼里可能會是打雜，可是也沒法把打雜的的不當(dāng)程序員啊。

況且，機器學(xué)習(xí)的膠語言，目前還留在在學(xué)術(shù)層面，工業(yè)界卻沒看見什么不好算的東西。