Keras
| This site replaces the former Compute Canada documentation site, and is now being managed by the Digital Research Alliance of Canada. Ce site remplace l'ancien site de documentation de Calcul Canada et est maintenant géré par l'Alliance de recherche numérique du Canada. |
«Keras est une bibliothèque open source écrite en python et permettant d'interagir avec les algorithmes de réseaux de neurones profonds et de machine learning, notamment Tensorflow et Theano.»[1]
Si vous voulez porter un programme Keras sur un des superordinateurs de Calcul Canada, il serait bon de prendre connaissance du tutoriel sur le sujet.
Installation
- Installez TensorFlow, CNTK ou Theano dans un environnement virtuel Python.
- Activez l’environnement virtuel (dans notre exemple, $HOME/tensorflow).
[name@server ~]$ source $HOME/tensorflow/bin/activate
- Installez Keras dans l’environnement virtuel.
(tensorflow)_[name@server ~]$ pip install keras
Utilisation avec R
Pour installer Keras pour R avec TensorFlow comme application dorsale (backend) :
- Installez TensorFlow suivant ces directives.
- Suivez les directives ci-dessus.
- Chargez les modules nécessaires.
[name@server ~]$ module load gcc/7.3.0 r/3.5.2
- Lancez R.
[name@server ~]$ R
- Avec
devtools, installez Keras dans R.devtools::install_github('rstudio/keras')
Puisque Keras et TensorFlow sont installés dans l’environnement virtuel avec pip, n’utilisez pas install_keras().
Pour utiliser Keras, activez l’environnement virtuel et lancez les commandes
library(keras)
use_virtualenv(Sys.getenv('VIRTUAL_ENV'))