thucdaobenoit
New member
### Mã nguồn Keras Python
[Liên kết đến bài viết tham khảo]
Keras là API mạng lưới thần kinh cấp cao, được viết bằng Python và có khả năng chạy trên đầu của bộ công cụ nhận thức Tensorflow, Theano hoặc Microsoft.Nó cung cấp một giao diện đơn giản và mô -đun để xây dựng và đào tạo các mô hình học tập sâu.
Mã nguồn Keras có sẵn trên GitHub.Nó được viết bằng Python và được ghi chép lại.Mã nguồn được chia thành một số mô -đun, mỗi mô -đun thực hiện một khía cạnh cụ thể của keras.Ví dụ, mô -đun `Lớp` thực hiện các loại lớp khác nhau có thể được sử dụng để xây dựng các mạng thần kinh và mô -đun` model` thực hiện các loại mô hình khác nhau có thể được xây dựng bằng cách sử dụng Keras.
Mã nguồn Keras là nguồn mở, có nghĩa là bất cứ ai cũng có thể xem và sửa đổi nó.Điều này làm cho nó trở thành một nguồn tài nguyên quý giá để học cách xây dựng và đào tạo các mô hình học tập sâu.
Dưới đây là năm hashtag mà bạn có thể sử dụng cho bài viết này:
* #Python
* #Keras
* #Học kĩ càng
* #Mạng lưới
* #machine Học tập
=======================================
### Python Keras Source Code
[Link to reference article]
Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, Theano, or Microsoft Cognitive Toolkit. It provides a simple and modular interface for building and training deep learning models.
The Keras source code is available on GitHub. It is written in Python and is well-documented. The source code is divided into several modules, each of which implements a specific aspect of Keras. For example, the `layers` module implements the different types of layers that can be used to build neural networks, and the `models` module implements the different types of models that can be built using Keras.
The Keras source code is open source, which means that anyone can view and modify it. This makes it a valuable resource for learning how to build and train deep learning models.
Here are five hashtags that you can use for this article:
* #Python
* #Keras
* #deep learning
* #neural networks
* #machine learning
[Liên kết đến bài viết tham khảo]
Keras là API mạng lưới thần kinh cấp cao, được viết bằng Python và có khả năng chạy trên đầu của bộ công cụ nhận thức Tensorflow, Theano hoặc Microsoft.Nó cung cấp một giao diện đơn giản và mô -đun để xây dựng và đào tạo các mô hình học tập sâu.
Mã nguồn Keras có sẵn trên GitHub.Nó được viết bằng Python và được ghi chép lại.Mã nguồn được chia thành một số mô -đun, mỗi mô -đun thực hiện một khía cạnh cụ thể của keras.Ví dụ, mô -đun `Lớp` thực hiện các loại lớp khác nhau có thể được sử dụng để xây dựng các mạng thần kinh và mô -đun` model` thực hiện các loại mô hình khác nhau có thể được xây dựng bằng cách sử dụng Keras.
Mã nguồn Keras là nguồn mở, có nghĩa là bất cứ ai cũng có thể xem và sửa đổi nó.Điều này làm cho nó trở thành một nguồn tài nguyên quý giá để học cách xây dựng và đào tạo các mô hình học tập sâu.
Dưới đây là năm hashtag mà bạn có thể sử dụng cho bài viết này:
* #Python
* #Keras
* #Học kĩ càng
* #Mạng lưới
* #machine Học tập
=======================================
### Python Keras Source Code
[Link to reference article]
Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, Theano, or Microsoft Cognitive Toolkit. It provides a simple and modular interface for building and training deep learning models.
The Keras source code is available on GitHub. It is written in Python and is well-documented. The source code is divided into several modules, each of which implements a specific aspect of Keras. For example, the `layers` module implements the different types of layers that can be used to build neural networks, and the `models` module implements the different types of models that can be built using Keras.
The Keras source code is open source, which means that anyone can view and modify it. This makes it a valuable resource for learning how to build and train deep learning models.
Here are five hashtags that you can use for this article:
* #Python
* #Keras
* #deep learning
* #neural networks
* #machine learning
