9种平台帮助你深度学习Keras

Keras是一个Python深度学习库，它可以使用高效的Theano或TensorFlow符号数学库作为后端。同时，Keras很容易使用，你可以在几分钟内开发出你的第一个多层感知器，卷积神经网络，或者LSTM循环神经网络。当你开始使用Keras时，你可能会遇到一些技术问题，所以你需要一些帮助。

在这篇文章中，会为你推荐可以提问，并在Keras的深度学习模式中能得到帮助的9个平台。

如何最好地利用这些资源

知道在哪里获得帮助是第一步，但是你需要知道如何从这些资源中获得更大的帮助。

下面是一些你可以使用的技巧:

• 把你的问题归结为最简单的形式。例如：“我的模型不起作用”或者“x是怎么工作的”。
• 在提问前先搜索答案。
• 提供尽可能小的工作示例来演示你的问题。

1.Keras Users Google Group

Keras Users Google Group

在Keras社区最直接问问题的地方是Google groups(旧版usenet)上的的Keras Users group板块。

你不需要接收邮件; 非常省事。还可以参加网上的活动。地址：Keras Users Google Group

2.Keras Slack Channel

Keras Slack Channel

关于Keras和相关问题的直接交流的地方是Keras slack channel。它基本上已经取代了IM和IIRC。加入之前必须先提交一个应用程序。地址：

• Keras Slack Join Form
• Keras Slack Channel

3.Gitter

Keras Gitter Group

另一个可以交流Keras相关问题的好地方是Keras Gitter。就像Slack一样，上面有很多活跃的用户。地址：Keras Gitter Group

4.StackOverflow

Keras tag on StackOverflow

StackOverflow是一个专注于编程的问答网站。在这个网站上面有许多关于深度学习和Keras的问题。我建议搜索并询问带有“Keras”标签的问题。地址：Keras tag on StackOverflow

5.CrossValidated

CrossValidated的“Keras”标签

CrossValidated是一个专门用于机器学习的问答网站。网站上仍然有很多关于Keras的问题，但可能会更侧重理论性的内容，而不是对代码和编程问题相关。在使用该网站时，再次建议你搜索并询问带有“Keras”标签的问题。地址：Keras tag on CrossValidated

6.DataScience

DataScience Stack Exchange上的“Keras”标签

StackOverflow除了StackOverflow和CrossValidated之外还有一个专门用于数据的站点DataScience。这个站点还在测试阶段，还不是网络的正式成员。不过，网站上有很多关于kera的问题。与其他两个网站不同的是，这些问题可能会有更多的过程导向。同样，我建议搜索并询问带有“Kera”标签的问题。地址：Keras tag on DataScience Stack Exchange

7.Quora

Quora上的Keras话题

Quora是一个大型的通用问答网站。尽管这个网站什么样类型的问题都有，但在技术方面也是有很多值得一看的内容，包括Keras和深度学习。这些问题的焦点更基于文本和说明性。你可能从中会获得更多关于技术方面的细节，而不是实现细节。地址：Keras topic on Quora

8.Github

Github上的Keras问题

Keras是一个在GitHub上托管的开源项目。 GitHub提供了一个基本的问题管理系统，也有很多Keras相关的问题。尽管仅限于代码之类的技术问题，但是在这些问题上有大量的关于Keras的良好讨论。如果你发现了bug或者有一个新的特性请求(请参阅指导方针)的话，我建议你在Keras有关问题上进行搜索，但是要注意，你只能发布一个问题。地址：Keras Github Issues

9.Twitter

Twitter上带有Keras的标签的推文

在Twitter上，你可以快速回答一些一次性的问题。我建议先在Twitter上搜索 “Keras”。建议你发布和搜索的时候带上 “Keras”标签。地址：Keras hashtag on Twitter

你也可以关注Keras的创造者和首席开发人员的Twitter账号来获得相关信息。地址：François Chollet

其他 Keras 相关网站：

下面是你可能会获得Keras问题帮助的其他相关站点：

• Keras Official Blog
• Keras API Documentation
• Keras Source Code Project

此文为编译作品：作者：Jason Brownlee，原网址：http://machinelearningmastery.com/get-help-with-keras/