Keras

Kerasは、Pythonで書かれたオープンソースニューラルネットワークライブラリである。MXNet（英語版）、Deeplearning4j、TensorFlow、CNTK、Theano（英語版）の上部で動作することができる^[2][3]。ディープニューラルネットワークを用いた迅速な実験を可能にするよう設計され、最小限、モジュール式、拡張可能であることに重点が置かれている。プロジェクトONEIROS (Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) の研究の一部として開発された^[4]。中心的な開発者、メンテナはGoogleのエンジニアのFrançois Cholletである。

Keras

作者	François Chollet
開発元	various
初版	2015年3月27日 (10年前) (2015-03-27)
最新版	3.10.0[1]  / 2025年5月19日 (2か月前)
リポジトリ	github.com/keras-team/keras
プログラミング 言語	Python
プラットフォーム	クロスプラットフォーム
サポート状況	開発中
種別	ニューラルネットワーク
ライセンス	Apache 2.0
公式サイト	keras.io

2017年、GoogleのTensorFlowチームは、TensorFlowのコアライブラリにおいてKerasをサポートすることを決定した。Cholletは、Kerasはタスク全体を担う機械学習ライブラリよりむしろインタフェースとして着想された、と説明した。Kerasはバックエンドの科学計算ライブラリにかかわらず、ニューラルネットワークの設定を容易に行うことができる、より高いレベルでより直感的な一連の抽象化を提供している^[5]。マイクロソフトはKerasにCNTKバックエンドを追加する作業を行っている^[6][7]。

特長

Kerasライブラリは、レイヤー（層）、目的関数、活性化関数、最適化器、画像やテキストデータをより容易に扱う多くのツールといった一般に用いられているニューラルネットワークのビルディングブロックの膨大な数の実装を含む。コードはGitHub上にホストされ、GitHub issues pageやGitter（英語版） channel、Slack channelなどのサポートフォーラムがある。

標準的なニューラルネットワークに加えて、Kerasは畳み込みニューラルネットワークと回帰型ニューラルネットワークをサポートしている。また、Dropout、Batch Normalization、Poolingなどの他の一般的なユーティリティレイヤをサポートしている。

Kerasは、スマートフォン (iOS/Android)、Web、またはJava仮想マシンでディープモデルを製品化することを可能にする。また、GPUとTPUのクラスター上でディープラーニングモデルの分散トレーニングを使用することもできる。