2.0時代のKerasに関する一般的な疑問と、それへのTensorFlowチームメンバーからの回答をまとめる。});この記事は会員限定です。会員登録(無料)すると全てご覧いただけます。連載目次Kerasといえば、TensorFlowをイメージする人が多いだろう。実際、大半のKerasユーザーはそのバックエンドとしてTensorFlowを使っているのではないだろうか。現実的にTensorFlowとKerasの結び付きは強い。tfした後であれば、tf.kerasからKerasの各機能にすぐにアクセスできる。これは、TensorFlow内にKerasの機能が標準で同梱されているためだ。このTensorFlow同梱版のKerasはtf.kerasと呼ばれている。元々のKerasは(TensorFlow専用ではなく)下記の3種類からバックエンドを選択&指定してから使用する仕組みとなっている。kerasは別々に存在することに注意してほしい。すれば、「tf.kerasとスタンドアロンKerasでは、何が異なるのか?」が気になってくる。Chollet(@fchollet)氏は、今はグーグル社員である。いうことは、「今後のKerasはtf.kerasのみになってしまう可能性があるのか?」と、スタンドアロンKerasの将来性についての疑問も生じる。上記の通り、Kerasは少し複雑な提供形態や開発状況になっているので、さまざまな疑問が出てくる状況である。このような数々の疑問点について、「YouTube:TensorFlowチャンネル」の#AskTensorFlowシリーズ最新の配信動画(下記リンク先)で、Q&A形式で回答していた。YouTube知りたい人が多い内容だと思うので、本稿ではその内容を文章で書き起こし、筆者なりにまとめた。ちなみに、#AskTensorFlowシリーズは、ディープラーニングや機械学習の初心者が視聴するのにちょうどよいレベルのTensorFlow紹介動画であり、定期的に発信されているので、興味がある方はぜひチェックしてみてほしい。Twitterでハッシュタグ「#AskTensorFlow」を付けて英語で質問すれば、あなたの疑問もこのシリーズで解説してもらえるかもしれない。Bailey氏(右)さっそくKerasに関するQ&Aの内容を見ていこう。質問や回答の内容は読み物として成立するように意訳したので、あらかじめご了承いただきたい。以下、会話調で記述する。2.0(2019年7月5日時点ではまだベータ版)に統合されました。2.0に同梱されているKerasである「tf.keras」のドキュメントしかし、スタンドアロンKerasは確実に今後も存続します(図3)。スタンドアロンKerasのドキュメントtf.kerasではTensorFlow用の最適化が多く施されていますが、それらの機能はまだスタンドアロンKerasには導入されていません。Group:興味を持つ人のための特別グループ)(図4)にご参加の上、お知らせください。Kerasユーザー向けSIGスタンドアロンKerasの全機能は、tf.kerasにも含まれていますか?シンプルな回答は「いいえ」になります。スタンドアロンKerasは、例えばTheanoバックエンドやCNTKバックエンドなど、tf.kerasが持っていない機能をたくさん持っています。全ての便利な機能(例えばオプティマイザー、メトリクス、損失関数、レイヤー、モデル構築APIといった、Kerasを使ってモデルを訓練しデプロイするための機能)は、tf.kerasにも含まれていますのでご安心ください。スタンドアロンKerasとtf.kerasの構文は、全く同じではない(例えば図5)にしても非常に似ています。スタンドアロンKerasに精通しているのであれば、tf.kerasもそのまま使いこなせます。設定を有効にする必要があります。メールマガジンをご購読ください。申し込みページへITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。