9種辦法獲得深度學習方面的幫助

原文：9 Ways to Get Help with Deep Learning in Keras - Machine Learning Mastery

翻譯：Kaiser

Keras是一個Python深度學習庫，可以使用Theano或TensorFlow這些符號計算庫作為後端。

Keras用起來很簡單，你可以在幾分鐘內搭建自己的多層感知機、卷積神經網路或LSTM循環神經網路。

在剛開始接觸Keras的時候，你可能遇到各種問題各種坑，需要幫助，本文列舉了9個地方，可以提出用Keras開發深度學習模型過程中遇到的問題並獲得幫助

怎樣使用這些資源

了解哪裡可以獲得幫助只是第一步，你還需要知道如何最高效地獲得幫助：

• 將問題細化，不要說「我的模型不好使」，「某某方法怎麼用」。

舉一個我最近碰到的反面典型，這樣足夠當一個畢設課題的問題，我也只能推薦一本書了。（《集體智慧編程》是我命名集智的原因之一。）

• 提問之前搜索一下
• 儘可能提供代碼實例

更詳細的提問技巧可見：如何正確的提問？ - 集智社區

1. Keras Users Google Group（已牆）

Keras官方社區，最直接的方式，也是原文作者最推薦的（但是被牆了）。

2. Keras Slack Channel

一種更加即時的交流方式，在加入之前，你需要提交一個報告。

Keras Slack Join Form

3. Keras Gitter Group

與Slack類似，而且與github連接緊密。

集智的Gitter

4. Keras tag on StackOverflow

StackOverflow是編程領域的問答社區，也有很多關於深度學習和Keras的問答，建議提問是帶上#keras標籤。

5. Keras tag on CrossValidated

CrossValidated是專註機器學習的問答網站，其中也有關於Keras的問題，不過更加偏向於理論，關於編程實現的稍微少一些。

6. Keras tag on DataScience Stack Exchange

7. Keras topic on Quora

Quora是個大型泛話題問答社區，其中也有很多技術類問題，包括Keras和深度學習。這上面的問答偏重文字說明，不會深入討論代碼細節。

8. Keras Github Issues

Keras是GitHub上的開源項目，項目倉庫中提供問題(issue)管理系統，基本都附有相關代碼，也產生了很多優質討論。

9. Keras hashtag on Twitter（已牆）

建議搜索或發帖帶上#keras標籤，也可以直接找到Keras作者本人Fran?ois Chollet，和他Tensor風生。

如果你感覺被牆了的不方便，擔心其他的說不定哪天也被牆，或者不想看英文，那麼還可以來集智社區。