侍エンジニアブログで、Deep Learningフレームワークについての記事を以前公開しました。
この記事では、その紹介記事でも触れた深層学習フレームワークの一つ、Kerasについて紹介します。Deep Learningの実務利用の場でも大活躍のフレームワークKeras、この記事から一緒に勉強を始めてみませんか？
Kerasとは
- Keras Webページ : https://keras.io
- Keras Webページ（日本語版）: https://keras.io/ja/
- Keras Github リポジトリ: https://github.com/keras-team/keras
Kerasの特徴
Kerasは、TensorflowやTheanoなどのテンソル計算を高速に行うライブラリをバックエンドに持つ、Deep Learning向けの上位ライブラリです。
このKerasで書いたコードをどのライブラリで実行するかを選ぶことができます。TheanoやTensorflowなどの、素のままだとDeep Learningを書くには粒度の小さすぎるライブラリをより手軽に使うことができます。
また、最近ではTensorflow自体にも組み込まれました。Tensorflowをimportするだけで、Kerasを使うことが可能です。Kerasのお作法に則ったコードを書くことで、再利用しやすく、他の開発者がコード見ても使いやすい美しいコーディングができます。
KerasはTensorflowに続いて2番めに注目されている
Githubに公開されている主要Deep Learningフレームワークを集めてStar数をグラフにしました。このグラフだと、KerasはTensorflowに続いて二番目にStarを獲得していて、非常に注目されていることがわかります。
Webとの親和性
KerasはJavaScriptでDeep Learningを動かすためのライブラリ「Keras.js」を公開しています。このライブラリを使うことで、なんとJavaScriptからKerasが利用可能です。
WebGLという、ブラウザからGPUを使う機能を使って、簡単にWeb上でDeep Learningを試すことができます。デモが公開されているので、チェックしてみてください！
⇒https://transcranial.github.io/keras-js/
教材
Keras作者のDeep learning解説書
[ PythonとKerasによるディープラーニング 単行本 ]
Keras作者のショレ先生によって書かれた本が出版されています。少しむずかしい内容ですが、Kerasとニューラルネットワークの基本がわかったくらいの段階で購入すると新しい発見があると思います。
Kerasの導入
KerasはTensorflowに含まれているので、Tensorflowをインストールすることで使うことができます。
Kerasを別のライブラリとして使いたい場合は、まずは①「Tensorflowなどのバックエンドをインストール」してから、②「pipでkerasをインストール」しましょう。
pip install keras
Kerasのコード
実際にKerasを使った簡単なニューラルネットワークの実装を見てみましょう。
ニューラルネットワークの内部で使う関数をどんどんと追加していくだけで、直感的にニューラルネットワークモデルを実装できます。
もっと詳しくKerasとDeep Learningを勉強したいならば、侍エンジニアのマンツーマンレッスンを受講してみてください。Deep LearningとKerasに詳しいエンジニアがインストラクターとなって、あなたの勉強を完全サポートします！
まとめ
この記事ではDeep LearningフレームワークのKerasを紹介しました。Kerasは様々なDeep Learningフレームワークをバックエンドに選択できる、Deep Learning向けの上位ライブラリです。
より手軽で、よりわかりやすいDeep Learningの実装を行うときに最適のライブラリですし、実務でもよく使われるライブラリです。是非Kerasの勉強を始めてみてください！
