이 책에서는 코드 예제를 위해 케라스(https://keras.io)를 사용합니다. 케라스틑 거의 모든 종류의 딥러닝 모델을 간편하게 만들고 훈련시킬 수 있는 파이썬을 위한 딥러닝 프레임워크입니다. 첨음에 케라스는 신속하게 실험을 해야 하는 연구자들을 위해 개발되었습니다.
케라스의 특징은 다음과 같습니다.
1) 동일한 코드로 CPU와 GPU에서 실행할 수 있습니다.
2) 사용하기 쉬운 API를 가지고 있어 딥러닝 모델의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있습니다.
3) (컴퓨터 비전을 위한)합성곱 신경망, (시퀀스 처리를 위한)순환 신경망을 지원하며 이 둘을 자유롭게 조합하여 사용할 수 있습니다.
4) 다중 입력이나 다중 출력 모델, 층의 공유, 모델 공유 등 어떤 네트워크 구조도 만들 수 있습니다. 이 말은 적대적 생성 신경망(Generative Adversrial Network, GAN)부터 뉴럴 튜링 머신(Neural Turing Machine)까지 케라스는 기본적으로 어떤 딥러닝 모델에도 적합하다는 뜻입니다.
케라스는 MIT라이선스를 따르므로 상업적인 프로젝트에도 자유롭게 사용할 수 있습니다(2018년 중반 현재) 파이썬 2.7에서 3.6까지의 어떤 버전과도 호환됩니다.
학술적인 연구원이나 스타트업과 대기업의 기술자에서 대학원생과 아마추어 연구자까지 20만명의 사람들이 케라스를 사용합니다. 구글, 넷플릭스(Netfilx),우버(Uber), 썬(CERN), 엘프(Yelp), 스퀘어(Square)그리고 다양한 분야의 스타트업 수백 개가 케라스를 사용합니다. 머신 러닝 경연 웹사이트인 캐글(Kaggle)에서도 케라스의 인기가 높습니다. 최근에 거의 모든 딥러닝 경연 대회의 우승자들이 케라스 모델을 사용하고 있습니다.
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