Keras - Deep Learning AMI

Keras

Keras チュートリアル

  1. フレームワークをアクティブ化するには、Deep Learning AMI と Conda の使用CLI で次のコマンドを使用します。

    • Keras 2 (cuDNN 7 の CUDA 9 で Python 3 を使用した MXNet バックエンド) の場合:

      $ source activate mxnet_p36
    • Keras 2 (cuDNN 7 の CUDA 9 で Python 2 を使用した MXNet バックエンド) の場合:

      $ source activate mxnet_p27
    • Keras 2 (cuDNN 7 の CUDA 9 で Python 3 を使用した TensorFlow バックエンド) の場合:

      $ source activate tensorflow_p36
    • Keras 2 (cuDNN 7 の CUDA 9 で Python 2 を使用した TensorFlow バックエンド) の場合:

      $ source activate tensorflow_p27
  2. Keras のインポートをテストして有効化されているバックエンドを確認するには、次のコマンドを使用します。

    $ ipython import keras as k

    画面に次のように表示されます。

    Using MXNet backend

    Keras が TensorFlow を使用している場合は、次のメッセージが表示されます。

    Using TensorFlow backend
    注記

    エラーが発生した場合、または間違ったバックエンドが使用されている場合は、手動で Keras 設定を更新できます。~/.keras/keras.json ファイルを編集してバックエンド設定を mxnet または tensorflow に変更します。

他のチュートリアル

  • MXNet バックエンドで Keras を使用したマルチ GPU チュートリアルについては、「Keras-MXNet マルチ GPU トレーニングチュートリアル」を参照してください。

  • MXNet バックエンドを使用する Keras の例は Deep Learning AMI と Conda ~/examples/keras-mxnet ディレクトリにあります。

  • TensorFlow バックエンドを使用する Keras の例は Deep Learning AMI と Conda ~/examples/keras ディレクトリにあります。

  • その他のチュートリアルおよび例については、『Keras』のウェブサイトを参照してください。