2.4.
Keras
Keras – открытая библиотека, предназначенная для работы с нейронными сетями,
написанная на языке Python. Она может работать с такими средами как TensorFlow, Microsoft
Cognitive Toolkit, R, Theano и PlaidML. Основная идея при разработке Keras заключалась в том, чтобы
создать независимый от вычислительной платформы дружественный интерфейс, а не ещё один
самостоятельный фреймворк машинного обучения. Соответственно, Keras содержит ряд блоков,
часто используемых в НС: слои, цели, функции активации, оптимизаторы, инструменты для работы
с изображениями и текстом и т.д.
С 2017 г. Keras поддерживается как одна из библиотек в ядре TensorFlow. Для её
подключения может использоваться следующий код:
import keras as ks
2.5.
Seaborn
Библиотека Seaborn предназначена для визуализации данных и является надстройкой над
популярной библиотекой matplotlib. Seaborn особенно широко используется в Notebook’ах и в
сочетании с Pandas, давая возможности для построения эстетично выглядящих и информативных
статистических диаграмм.
Для подключения Seaborn в Colab / TensorFlow может быть использован следующий
программный код:
!pip install -q seaborn # при необходимости
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
Есть возможность выбора в качестве основной одной из шести палитр (цветовых
комбинаций), предоставляемых Seaborn
3
:
def plot_color_palette(palette: str):
figure = sns.palplot(sns.color_palette())
plt.xlabel("Color palette: " + palette)
plt.show(figure)
2
См. документацию https://colab.research.google.com/notebooks/mlcc/intro_to_pandas.ipynb
3
См. https://towardsdatascience.com/matplotlib-seaborn-basics-2bd7b66dbee2
palettes = ["deep", "muted", "pastel", "bright", "dark", "colorblind"]
for palette in palettes:
sns.set(palette=palette)
plot_color_palette(palette)
|