Keras
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«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'))