Kerasとは|初心者でも使える深層学習フレームワークの完全ガイド

深層学習(ディープラーニング)を始めたいけれど、TensorFlowは難しそう。
そんな方におすすめなのが「Keras(ケラス)」です。
この記事では、シンプルで使いやすいディープラーニングフレームワークKerasについて詳しく解説します。

Kerasとは
1. 基本概要
2. Kerasの定義
Kerasの歴史
Kerasの位置づけ
1. 高レベルAPI
2. バックエンドのサポート
Kerasの主な特徴
Kerasのアーキテクチャ
1. モデルの種類
2. 主要なレイヤー
Kerasの基本的な使い方
1. インストール
2. モデル構築の基本フロー
Kerasのメリット
Kerasのデメリット
他のフレームワークとの比較
Kerasの実装例
1. 画像分類:Fashion-MNIST
Kerasで利用できるデータセット
事前学習済みモデル
Kerasの学習リソース
Kerasの未来
まとめ

Kerasとは

Keras(ケラス)は、Pythonで書かれたディープラーニング向けの高レベルニューラルネットワークAPIです。

基本概要

Keras

読み方:ケラス
開発:François Chollet(フランソワ・ショレ)
初版リリース:2015年
開発元:現在はGoogle(Googleエンジニア)
ライセンス:オープンソース(MITライセンス)
言語:Python

Kerasの定義

Kerasは、TensorFlowやTheanoなどのテンソル計算を高速に行うライブラリをバックエンドに持つ、深層学習向けの上位ライブラリです。

主な特徴

直感的で分かりやすいAPI
迅速なプロトタイピング
モジュール化された構造
人間が読みやすいコード設計

Kerasを使用することで、複雑なニューラルネットワークを少ないコードで実装できます。

Kerasの歴史

Kerasの開発の歴史を振り返ります。

2015年:Kerasの誕生

開発者

François Chollet(フランソワ・ショレ)
Googleの研究者(当時)
現在もGoogleエンジニア

開発の目的

ディープラーニングフレームワークを簡単に利用できるようにする
プロトタイピングの容易さに重点
研究や実装の初期段階で迅速にモデルを構築

初期のバックエンド

最初はTheano上で動作
後にTensorFlowもサポート

2017年:TensorFlowに統合

重要な転換点

TensorFlowがKerasを公式サポート
tensorflow.kerasモジュールとして提供
Keras単独でも動作可能(独立性を維持)

2019年:TensorFlow 2.0リリース

完全統合

TensorFlow 2.0でKerasが内部に統合
tf.kerasが標準APIに
TensorFlowの高レベルAPIとして公式に位置づけ

現在:事実上の標準

現状

TensorFlowユーザーからも広く使用
初心者向け講座でKerasを採用
GitHubでTensorFlowに次ぐ2位のスター数

Kerasの位置づけ

Kerasは、他のフレームワークとどのような関係にあるのでしょうか。

高レベルAPI

階層構造

[アプリケーション層]
        ↑
    [Keras] ← 高レベルAPI
        ↑
[TensorFlow/Theano/CNTK] ← バックエンド(低レベルAPI)
        ↑
    [ハードウェア]

Kerasの役割

バックエンドライブラリの抽象化
ユーザーフレンドリーなインターフェース提供
低レベルの実装詳細を隠蔽

バックエンドのサポート

Kerasは、複数のバックエンドをサポートしています。

対応バックエンド

TensorFlow(最も一般的)

開発:Google
現在の標準バックエンド

Theano

開発:Montreal大学
2017年に開発終了
初期のKerasで使用

Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)

開発:Microsoft
現在は開発終了

現在の推奨

TensorFlowバックエンドの使用が推奨
tensorflow.kerasとして使用するのが一般的

Kerasの主な特徴

Kerasが人気の理由となる特徴を詳しく解説します。

1. シンプルで直感的なAPI

特徴

人間が読みやすいコード
最小限のコードで実装可能
理解しやすい構造

例:モデル定義の簡潔さ

model = Sequential([
    Dense(128, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(10, activation='softmax')
])

たった数行でニューラルネットワークを定義できます。

2. 迅速なプロトタイピング

メリット

アイデアから実装までが速い
実験の繰り返しが容易
複数のアプローチを短時間で試せる

適用場面

研究の初期段階
概念実証(PoC)
アルゴリズムの比較検証

3. モジュール化された構造

モジュール性

レイヤーの追加が容易
再利用可能なコンポーネント
柔軟な組み合わせが可能

主要モジュール

Layers(層)
Models(モデル)
Optimizers(最適化手法)
Loss Functions(損失関数)
Metrics(評価指標)

4. 初心者にやさしい

学習のしやすさ

急な学習曲線がない
ドキュメントが充実
日本語ドキュメントあり
エラーメッセージが明確

教材の豊富さ

書籍が多数出版
オンライン講座での採用率が高い
チュートリアルが豊富

5. 拡張性と柔軟性

柔軟性の両立

シンプルさと柔軟性を両立
カスタムレイヤーの作成が可能
複雑なモデルも構築可能

TensorFlowとの統合

必要に応じて低レベルTensorFlowも使用可能
Kerasの簡潔さとTensorFlowの強力さを両立

6. マルチプラットフォーム対応

デプロイ先

サーバー(TensorFlow Serving)
モバイル(TensorFlow Lite)
ブラウザ(TensorFlow.js、Keras.js)
エッジデバイス
iOS(Core ML)
Android

Kerasのアーキテクチャ

Kerasのモデル構築方法を解説します。

モデルの種類

Kerasには、主に2つのモデル構築方法があります。

1. Sequential API

最もシンプルなモデル構築方法です。

特徴

線形にレイヤーを積み重ねる
単純な構造のモデルに適している
初心者に最適

例

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

2. Functional API

より複雑なモデルを構築できます。

特徴

非線形な接続が可能
複数の入力・出力に対応
共有レイヤーの使用が可能

適用例

マルチモーダルモデル
残差接続(ResNet)
複数タスクモデル

例

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

inputs = Input(shape=(784,))
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

主要なレイヤー

Kerasには、多数のレイヤーが用意されています。

Core Layers(基本レイヤー)

Dense:全結合層
Activation:活性化関数
Dropout:ドロップアウト
Flatten:平坦化

Convolutional Layers(畳み込み層)

Conv2D:2次元畳み込み
MaxPooling2D:最大プーリング
AveragePooling2D:平均プーリング

Recurrent Layers(再帰層)

LSTM:長短期記憶
GRU:ゲート付き再帰ユニット
SimpleRNN:単純な再帰ニューラルネット

Normalization Layers(正規化層)

BatchNormalization:バッチ正規化
LayerNormalization:レイヤー正規化

Kerasの基本的な使い方

Kerasでモデルを構築、学習、評価する基本的な流れを解説します。

インストール

TensorFlow 2.x以降では、Kerasが含まれています。

インストール方法

pip install tensorflow

インポート

from tensorflow import keras
# または
from tensorflow.keras import layers, models

モデル構築の基本フロー

1. データの準備

from tensorflow.keras.datasets import mnist

# MNISTデータセットの読み込み
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# データの前処理
x_train = x_train.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255

2. モデルの定義

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout

model = Sequential([
    Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dropout(0.2),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(10, activation='softmax')
])

3. モデルのコンパイル

model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy']
)

4. モデルの学習

history = model.fit(
    x_train, y_train,
    epochs=10,
    batch_size=32,
    validation_split=0.2
)

5. モデルの評価

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')

6. 予測

predictions = model.predict(x_test)

Kerasのメリット

Kerasを使用する利点を詳しく解説します。

1. 学習コストが低い

初心者に優しい

ディープラーニング未経験者でも短期間で習得可能
Pythonの基礎知識があれば使える
チュートリアルが豊富

2. 開発速度が速い

迅速な実装

少ないコードで複雑なモデルを構築
プロトタイピングが高速
実験の繰り返しが容易

3. ドキュメントが充実

日本語対応

公式ドキュメントが日本語化
日本語の書籍が多数
国内コミュニティが活発

4. 移植性が高い

バックエンドの切り替え

同じコードで複数のバックエンドに対応(過去)
現在はTensorFlowに統合され安定性向上

5. 豊富なエコシステム

関連ツール

Keras Tuner(ハイパーパラメータ調整)
TensorBoard(可視化)
Model Garden(事前学習済みモデル)

6. 産業・学術での採用実績

企業での採用

Netflix
Uber
Square
多数のスタートアップ

学術機関での採用

CERN(欧州原子核研究機構)
NASA
多くの大学・研究機関

7. モデルの製品化が容易

デプロイの簡便さ

TensorFlow Serving
TensorFlow Lite(モバイル)
TensorFlow.js(ブラウザ)

Kerasのデメリット

一方で、Kerasにはいくつかのデメリットもあります。

1. パフォーマンスが低い

速度の問題

TensorFlowやPyTorchに比べて遅い
大規模モデルでは差が顕著
小規模データセットでの使用が推奨

原因

抽象化のオーバーヘッド
高レベルAPIの代償

2. 柔軟性の制限

低レベル操作の制約

細かいカスタマイズが難しい
最先端の研究には不向きな場合がある
複雑な計算グラフの構築が困難

3. デバッグが難しい場合がある

デバッグツール

TensorFlow Debugger(TFDBG)を使用
Kerasのエラーメッセージは改善されているが、バックエンドのエラーは分かりにくい

4. TensorFlowへの依存

バックエンドの一本化

現在はTensorFlowバックエンドのみが事実上の標準
過去のマルチバックエンド対応は終了
TensorFlowの更新に依存

5. 最新機能への対応遅延

アップデート

TensorFlowの新機能がKerasに反映されるまで時間がかかる場合がある
最先端の研究では直接TensorFlowやPyTorchを使う傾向

他のフレームワークとの比較

Kerasを他の深層学習フレームワークと比較します。

Keras vs TensorFlow

TensorFlow

開発:Google
リリース:2015年
特徴:機械学習フレームワーク

比較表

項目	Keras	TensorFlow
API level	高レベルAPI	高レベル+低レベルAPI
使いやすさ	非常に簡単	やや複雑
柔軟性	中程度	非常に高い
パフォーマンス	中程度	高速
学習コスト	低い	高い
適用範囲	ニューラルネット	機械学習全般

関係性

2017年からTensorFlowがKerasをサポート
2019年のTensorFlow 2.0でKerasが統合
現在はtf.kerasとして提供
KerasはTensorFlowの高レベルAPI

Keras vs PyTorch

PyTorch

開発:Facebook(Meta)
リリース:2016年
特徴:動的計算グラフ

比較表

項目	Keras	PyTorch
API設計	高レベル	低レベル
学習曲線	緩やか	急
デバッグ	やや難	容易
研究向け	△	◎
産業向け	◎	◎
計算グラフ	静的	動的

使い分け

Keras:迅速なプロトタイピング、初心者
PyTorch:研究、カスタマイズ性重視

Keras vs Caffe

Caffe

開発:UC Berkeley
特徴:画像処理に特化

比較

Caffe:設定ファイルベース、画像処理特化
Keras:Pythonコードベース、汎用性が高い
Kerasの方が現在は人気

Kerasの実装例

実際のコード例を見てみましょう。

画像分類:Fashion-MNIST

Fashion-MNISTデータセットを使った衣料品分類の例です。

完全なコード

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense, Dropout, Conv2D, MaxPooling2D

# データの読み込み
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

# データの正規化
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255

# モデルの構築(CNN)
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# コンパイル
model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy']
)

# 学習
history = model.fit(
    x_train, y_train,
    epochs=10,
    batch_size=128,
    validation_split=0.2
)

# 評価
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc:.4f}')

# 学習曲線の可視化
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

このコードは、わずか数十行でCNNによる画像分類を実装できます。

Kerasで利用できるデータセット

Kerasには、学習用のデータセットが組み込まれています。

組み込みデータセット

MNIST:手書き数字認識
Fashion-MNIST:衣料品分類
CIFAR-10:10クラス画像分類
CIFAR-100:100クラス画像分類
IMDB:映画レビュー感情分析
Reuters:ニューストピック分類

読み込み例

from tensorflow.keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

事前学習済みモデル

Kerasには、ImageNetで学習済みのモデルが用意されています。

利用可能なモデル

VGG16/VGG19
ResNet50/ResNet101
InceptionV3/InceptionResNetV2
MobileNet/MobileNetV2
EfficientNet
DenseNet

転移学習の例

from tensorflow.keras.applications import VGG16

# 事前学習済みモデルの読み込み
base_model = VGG16(
    weights='imagenet',
    include_top=False,
    input_shape=(224, 224, 3)
)

# 重みを固定
base_model.trainable = False

Kerasの学習リソース

Kerasを学ぶためのリソースを紹介します。

公式ドキュメント

Keras公式サイト

URL: https://keras.io/
日本語版あり
チュートリアル充実

TensorFlow公式

Keras Guide
API Reference

推奨書籍

1. PythonとKerasによるディープラーニング

著者:François Chollet(Keras作者)
Keras開発者自身による解説
深層学習の基礎から実践まで

2. ゼロから作るDeep Learning

Pythonの基礎から学べる
Kerasの使い方も解説

オンライン講座

多くのオンライン講座でKerasが採用されています。

プラットフォーム

Coursera
Udemy
Udacity
DataCamp

Kerasの未来

Kerasの今後の展望について考察します。

TensorFlow 2.xでの位置づけ

現状

TensorFlowの標準高レベルAPI
tf.kerasとして完全統合
TensorFlowの成長とともに発展

Keras 3.0の登場

2023年、Keras 3.0がリリースされました。

主な変更点

マルチバックエンド対応の復活
TensorFlow、PyTorch、JAXをサポート
モダンなAPI設計

コミュニティの活発さ

現在の状況

活発な開発
定期的なアップデート
豊富なサードパーティライブラリ

まとめ

Keras(ケラス)は、Pythonで書かれたディープラーニング向けの高レベルニューラルネットワークAPIです。

Kerasの基本情報

概要

開発者:François Chollet(Google)
初版:2015年
現在:TensorFlowに統合(tf.keras)
ライセンス:オープンソース

主な特徴

強み

シンプルで直感的なAPI
迅速なプロトタイピング
モジュール化された構造
初心者にやさしい
日本語ドキュメント充実
豊富な学習リソース

弱み

パフォーマンスがTensorFlow/PyTorchより低い
柔軟性に制限
最先端研究には不向きな場合がある

TensorFlowとの関係

統合の歴史

2017年:TensorFlowがKerasをサポート
2019年:TensorFlow 2.0でKerasが統合
現在:tf.kerasとして提供

他のフレームワークとの比較

Keras

用途:迅速な開発、初心者向け
特徴:高レベルAPI、シンプル

TensorFlow

用途:本番環境、大規模開発
特徴:高性能、柔軟性

PyTorch

用途:研究、カスタマイズ
特徴:動的計算グラフ、デバッグ容易

推奨ユーザー

Kerasが向いている人

ディープラーニング初心者
迅速なプロトタイピングが必要
Pythonの基礎知識がある
画像認識・自然言語処理に興味がある

Kerasが不向きな人

最先端の研究を行う
極限までの性能最適化が必要
完全なカスタマイズが必要

採用実績

企業

Netflix
Uber
Square
多数のスタートアップ

学術機関

CERN
NASA
世界中の大学・研究機関

学習方法

推奨リソース

公式ドキュメント(日本語あり)
François Chollet著「PythonとKerasによるディープラーニング」
オンライン講座(Coursera、Udemyなど)

Kerasは、ディープラーニングの世界への入り口として最適なフレームワークです。
シンプルで使いやすく、それでいて実用的なモデルを構築できます。
ディープラーニングを始めたい方は、まずKerasから学び始めることをおすすめします。

Kerasとは

基本概要

Kerasの定義

Kerasの歴史

2015年:Kerasの誕生

2017年:TensorFlowに統合

2019年:TensorFlow 2.0リリース

現在:事実上の標準

Kerasの位置づけ

高レベルAPI

バックエンドのサポート

Kerasの主な特徴

1. シンプルで直感的なAPI

2. 迅速なプロトタイピング

3. モジュール化された構造

4. 初心者にやさしい

5. 拡張性と柔軟性

6. マルチプラットフォーム対応

Kerasのアーキテクチャ

モデルの種類

1. Sequential API

2. Functional API

主要なレイヤー

Kerasの基本的な使い方

インストール

モデル構築の基本フロー

Kerasのメリット

1. 学習コストが低い

2. 開発速度が速い

3. ドキュメントが充実

4. 移植性が高い

5. 豊富なエコシステム

6. 産業・学術での採用実績

7. モデルの製品化が容易

Kerasのデメリット

1. パフォーマンスが低い

2. 柔軟性の制限

3. デバッグが難しい場合がある

4. TensorFlowへの依存

5. 最新機能への対応遅延

他のフレームワークとの比較

Keras vs TensorFlow

Keras vs PyTorch

Keras vs Caffe

人気度の比較(GitHubスター数)

Kerasの実装例

画像分類:Fashion-MNIST

Kerasで利用できるデータセット

事前学習済みモデル

Kerasの学習リソース

公式ドキュメント

推奨書籍

オンライン講座

Kerasの未来

TensorFlow 2.xでの位置づけ

Keras 3.0の登場

コミュニティの活発さ

まとめ

Kerasの基本情報

主な特徴

TensorFlowとの関係

他のフレームワークとの比較

推奨ユーザー

採用実績

学習方法

Youtube

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