พื้นฐาน Keras - การติดตั้ง Keras ผ่าน TensorFlow

 

 

พื้นฐาน Keras: การติดตั้ง Keras ผ่าน TensorFlow

ในยุคที่การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เติบโตอย่างรวดเร็ว เครื่องมือและไลบรารีต่างๆ ได้ถูกพัฒนาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาโปรแกรมสามารถสร้างและปรับแต่งโมเดลได้ง่ายขึ้น หนึ่งในเครื่องมือที่ได้รับความนิยมสูงคือ Keras ซึ่งเป็นไลบรารีที่ออกแบบมาเพื่อให้นักพัฒนาสามารถจัดการกับปัญหาการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ได้อย่างง่ายดาย ด้วยอินเตอร์เฟซที่เรียบง่ายและสะดวกต่อการเข้าใจ

ในบทความนี้ เราจะทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Keras และขั้นตอนการติดตั้ง Keras ผ่าน TensorFlow ซึ่งเป็นหนึ่งในวิธีที่ง่ายและได้รับความนิยมมากที่สุด

 

Keras คืออะไร?

Keras

เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาเพื่อการออกแบบและทดสอบโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว มันถูกออกแบบให้ใช้งานง่ายทั้งในแง่ของการสร้างโมเดล การรวบรวม และการฝึกฝนโมเดล Keras สามารถทำงานร่วมกับ backend ได้หลายแบบเช่น TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), และ Theano แต่ในปัจจุบัน Keras ได้ถูกรวมเข้ากับ TensorFlow โดยตรง ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ทรงพลังและได้รับการสนับสนุนอย่างกว้างขวาง

 

ทำไมต้องใช้ Keras ผ่าน TensorFlow?

Keras ที่ทำงานบน TensorFlow ให้คุณสมบัติหลายอย่างที่ทำให้เหมาะสำหรับการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก:

1. ใช้ง่าย: ด้วยอินเตอร์เฟซแบบง่ายและกระชับ คุณสามารถออกแบบโมเดลภายในไม่กี่บรรทัดโค้ด 2. กำหนดค่าได้: สามารถปรับแต่งหลายตัวเลือกในการสร้างโมเดลและการฝึกอบรม 3. เพิ่มความรวดเร็ว: ด้วยการใช้การเร่งความเร็วจาก TensorFlow คุณสามารถฝึกโมเดลได้เร็วขึ้น 4. มีการสนับสนุนและเอกสารประกอบ: มีเอกสารและแหล่งข้อมูลที่มีคุณภาพมากมายให้คุณศึกษา

 

การติดตั้ง Keras ผ่าน TensorFlow

การติดตั้ง Keras บน TensorFlow นั้นง่ายมาก เพราะมันได้ถูกผนวกรวมอยู่ใน TensorFlow เวอร์ชันใหม่ๆ แล้ว มาเริ่มติดตั้งกันเถอะ

1. การติดตั้ง Python และ Pip

ก่อนอื่นท่านต้องมี Python และ Pip ติดตั้งบนระบบของท่าน หากยังไม่มี คุณสามารถดาวน์โหลด Python ได้จาก [python.org](https://www.python.org/downloads/) ซึ่งการติดตั้ง Python จะมี Pip รวมไว้ให้เรียบร้อย

2. การสร้าง Virtual Environment

เพื่อให้การจัดการกับ dependency ของโปรเจกต์ง่ายขึ้น แนะนำให้สร้าง virtual environment โดยการเปิด terminal แล้วรันคำสั่งต่อไปนี้:

python -m venv keras-env

จากนั้นให้ activate virtual environment ที่สร้างขึ้น:

- บน Windows:

  .\keras-env\Scripts\activate

- บน Unix หรือ MacOS:

  source keras-env/bin/activate

3. การติดตั้ง TensorFlow

หลังจาก activate virtual environment แล้ว ให้ใช้คำสั่ง pip เพื่อติดตั้ง TensorFlow ซึ่งรวม Keras ด้วย:

pip install tensorflow

ด้วยคำสั่งนี้ คุณจะได้ทั้ง TensorFlow และ Keras ที่รวมอยู่ด้วยกัน

 

การใช้งานเบื้องต้นของ Keras

เมื่อท่านติดตั้งเรียบร้อยแล้ว มาลองสร้างโมเดลง่ายๆ ด้วย Keras กันเถอะ:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# สร้างโมเดล Sequential
model = tf.keras.Sequential()

# เพิ่มเลเยอร์ Dense
model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# แสดงผลสรุปของโมเดล
model.summary()

ในตัวอย่างด้านบน เราได้สร้างโมเดลแบบจำลองง่ายๆ ที่มี input layer ขนาด 32 ฟีเจอร์ และมี output layer เพื่อจัดประเภท 10 คลาส โดยใช้ activation function แบบ `softmax`

 

ใช้ Keras อย่างไรให้มีประสิทธิภาพ?

Keras ทำให้การออกแบบโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเป็นเรื่องที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น สำหรับนักพัฒนาใหม่ๆ ที่ยังไม่มีประสบการณ์มาก การศึกษาตัวอย่างโค้ดและการทดลองทำโปรเจกต์เล็กๆ เป็นวิธีที่ดีที่สุด

การทำความเข้าใจแกนหลักต่างๆ เช่น loss functions, optimizers, และ metrics เป็นสิ่งที่สำคัญในงาน machine learning เพราะมันจะช่วยให้เราสามารถปรับปรุงโมเดลให้มีประสิทธิภาพสูงสุดได้

นอกจากนี้ การฝึกและทดสอบโมเดลบ่อยๆ จะช่วยให้เกิดการเรียนรู้และปรับปรุงในทักษะการเขียนโปรแกรมและความเข้าใจเชิงลึก ทั้งนี้ Keras ยังมีชุมชนออนไลน์ที่แข็งแกร่ง ที่คุณสามารถเข้าร่วมเพื่อแบ่งปันความรู้และรับคำแนะนำได้ด้วย

สำหรับผู้ที่สนใจที่จะศึกษาและเชี่ยวชาญในการพัฒนาแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ที่ EPT สามารถช่วยให้คุณได้รับคำแนะนำและเทคนิคที่จำเป็นจากผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง เพิ่มศักยภาพในการพัฒนาได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ.

Keras และ TensorFlow เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่ถ้าคุณใช้ได้เต็มที่ คุณจะเปิดโลกแห่งโอกาสใหม่ๆ ในสายงานพัฒนาโปรแกรม!

 

 

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/