R语言深度学习——他山之石（Keras来了）

前言

很多人都在质疑，作为老牌的统计分析编辑语言到底能不能胜任深度学习这个新任务。不可否认，在“某度”上，R语言的深度学习资料确实不多，我想这主要是应用群体的关系。因此，我们开始搜索英文原始资料，希望能够搜罗到尽可能多的R语言深度学习解决方案（有朋友劝我，要不你换个编程语言？我说算了吧，以前用过C，学过VB，换过PB，也编过Matlab，年纪一把了，实在懒得再换语法了）。

Keras简介

下面我们开始言归正传，首先什么是Keras? Keras的中文文档是这么介绍的：

Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：

• 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）
• 支持CNN和RNN，或二者的结合
• 无缝CPU和GPU切换

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/

读到这里，我心中窃喜，呵呵，果断没必要学习Python了，能调用就好了啊。

如何在R中调用Keras

要学习如何调用Keras，你可以在https://keras.rstudio.com/中找到非常详细的说明，当然是全英文的（做DA不会英语不行啊）。下面我们就以网站上的例子来讲解如何运用在R中运用Keras进行深度学习。

以下为个人理解版，要看原文的直接点击链接https://keras.rstudio.com/

步骤1 安装Keras包

install.packages("keras")
library(keras)
install_keras()