Keras.NET是一个高级神经网络API,它使用C#编写,并带有Python绑定,可以在Tensorflow、CNTK或Theano上运行。其关注点是实现快速实验。因为做好研究的关键是:能在尽可能短的时间内从一个想法发展出结果。
如果你需要一个能实现以下需求的深度学习库,那么请使用Keras:
-
允许简单快速的原型制作(通过用户友好性、模块化、扩展性)。
-
支持卷积网络和循环网络,以及两者的组合。
-
在CPU和GPU上无缝运行。
Keras.NET使用了:
先决条件:
-
Python 3.6,链接: https://www.python.org/downloads/
-
安装keras,numpy和一个后端(Tensorflow/CNTK/Theano)。请参阅如何配置:https://keras.io/backend/
Nuget:
-
从Nuget安装:https://www.nuget.org/packages/Keras.NET
Install-Package Keras.NET dotnet add package Keras.NET
XOR样本的示例:
输出:
在3个时间段内,达到了98%的准确率。
项目地址:https://github.com/SciSharp/Keras.NET/
文档:https://scisharp.github.io/Keras.NET/
现在就可以在.NET里运行你的Keras模型了。随后我将添加更多的博文和例子,敬请关注 :)
Keras.NET是一个高级神经网络API,它使用C#编写,并带有Python绑定,可以在Tensorflow、CNTK或Theano上运行。其关注点是实现快速实验。因为做好研究的关键是:能在尽可能短的时间内从一个想法发展出结果。
如果你需要一个能实现以下需求的深度学习库,那么请使用Keras:
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允许简单快速的原型制作(通过用户友好性、模块化、扩展性)。
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支持卷积网络和循环网络,以及两者的组合。
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在CPU和GPU上无缝运行。
Keras.NET使用了:
先决条件:
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Python 3.6,链接: https://www.python.org/downloads/
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安装keras,numpy和一个后端(Tensorflow/CNTK/Theano)。请参阅如何配置:https://keras.io/backend/
Nuget:
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从Nuget安装:https://www.nuget.org/packages/Keras.NET
Install-Package Keras.NET dotnet add package Keras.NET
XOR样本的示例:
输出:
在3个时间段内,达到了98%的准确率。
项目地址:https://github.com/SciSharp/Keras.NET/
文档:https://scisharp.github.io/Keras.NET/
现在就可以在.NET里运行你的Keras模型了。随后我将添加更多的博文和例子,敬请关注 :)
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