Keras

Keras es una biblioteca de código abierto que proporciona una interfaz Python para redes neuronales artificiales . Keras fue inicialmente un software independiente, luego se integró en la biblioteca TensorFlow y posteriormente se le añadió soporte para más funcionalidades. "Keras 3 es una reescritura completa de Keras [y puede utilizarse] como un lenguaje de bajo nivel entre diferentes frameworks para desarrollar componentes personalizados como capas, modelos o métricas que pueden utilizarse en flujos de trabajo nativos en JAX, TensorFlow o PyTorch, con una única base de código." ^{[ 2 ]} Keras 3 será la versión predeterminada de Keras para TensorFlow 2.16 en adelante, pero Keras 2 aún puede utilizarse. ^{[ 3 ]}

El nombre 'Keras' deriva de la palabra griega antigua κέρας (Keras) que significa 'cuerno'. ^{[ 4 ]}

Diseñado para permitir la experimentación rápida con redes neuronales profundas , Keras se centra en ser fácil de usar, modular y extensible . Fue desarrollado como parte del esfuerzo de investigación del proyecto ONEIROS (Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) ^{[ 5 ]} , y su autor y mantenedor principal es François Chollet , quien fue ingeniero de Google hasta que dejó la compañía en 2024 ^{[ 6 ].} Chollet también es el autor del modelo de red neuronal profunda Xception ^{[ 7 ] .}

Hasta la versión 2.3, Keras admitía múltiples backends , incluidos TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit , Theano y PlaidML . ^{[ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]}

Desde la versión 2.4 hasta la versión 3.0, solo se admitía TensorFlow. Sin embargo, a partir de la versión 3.0 (así como de su versión preliminar, Keras Core), Keras volvió a ser multi-backend, admitiendo TensorFlow , JAX y PyTorch . ^{[ 11 ]} Ahora también admite OpenVINO .

Keras contiene numerosas implementaciones de bloques de construcción de redes neuronales de uso común, como capas, objetivos , funciones de activación , optimizadores y una gran cantidad de herramientas para trabajar con datos de imagen y texto para simplificar la programación de redes neuronales profundas. ^{[ 12 ]} El código está alojado en GitHub , y los foros de soporte de la comunidad incluyen la página de incidencias de GitHub. ^{[ 13 ]}

Además de las redes neuronales estándar, Keras admite redes neuronales convolucionales y recurrentes . También admite otras capas de utilidad comunes como dropout , normalización por lotes y pooling . ^{[ 14 ]}

Keras permite a los usuarios producir modelos profundos en teléfonos inteligentes ( iOS y Android ), en la web o en la Máquina Virtual de Java . ^{[ 9 ]} También permite el uso del entrenamiento distribuido de modelos de aprendizaje profundo en clústeres de unidades de procesamiento gráfico (GPU) y unidades de procesamiento tensorial (TPU) . ^{[ 15 ]}

• Comparación de software de aprendizaje profundo

• Sitio web oficial
• Keras en GitHub