机器编程 Keras 教程

Keras 是一款机器编程软件。它利用深度学习技术可以将设计模型转化为代码。目前在 Github 排行榜第一名，是一个梦幻项目。神经网络通过深度学习，自动把设计稿变成 HTML 代码。 作者号称三年后，人工智能彻底改变前端开发。今天我们一起来研究研究它的用法。

Keras 是一个可以将屏幕截图转换为静态网站的神经网络。在使用它之前，我们需要先安装它。

安装

Keras 有两种安装方法，一种是在 FloydHub 云上，一种是在本地安装。在 FloydHub 上的安装方法如下：

pip install floyd-cli
floyd login
git clone https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras
cd Screenshot-to-code-in-Keras/floydhub 
floyd init projectname
floyd run --gpu --env tensorflow-1.4 --data emilwallner/datasets/imagetocode/2:data --data emilwallner/datasets/html_models/1:weights --mode jupyter

相比在 FloydHub 上操作，我更喜欢在本地研究它。下面列举在本地安装使用它的方法。

下载 https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras ，它的目录中有 local 部分。

我们只需只需下面的命令即可。

pip install keras
pip install tensorflow
pip install pillow
pip install h5py
pip install jupyter
git clone https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras
cd Screenshot-to-code-in-Keras/local
jupyter notebook

文件夹结构

Keras 中的文件夹结构如下：

| -floydhub                             ＃在Floyhub 
|   | -  Bootstrap                      ＃ Bootstrap版本
|   |   | -compiler                     ＃编译器将令牌转换为HTML / CSS（由pix2code）
|   | -Hello_world                      ＃ Hello World版本
|   | -HTML                             ＃ HTML版本
|   |   | -resources					＃www.xttblog.com				
|   |   |   | -Resources_for_index_file ＃用 CSS和图片来测试index.html文件
|   |   |   | -html                     ＃ HTML文件在
|   |   |   | -images                   ＃培训的截图
| -local                                ＃本地设置
|   | -  Bootstrap                      ＃ Bootstrap版本
|   |   | -compiler                     ＃编译器将令牌转换为HTML / CSS（由pix2code）
|   |   | -resources											
|   |   |   | -eval_light               ＃ 10测试图像和标记
|   | -Hello_world                      ＃ Hello World版本
|   | -HTML                             ＃ HTML版本
|   |   | -Resources_for_index_file     ＃ CSS，图像和脚本测试index.html文件
|   |   | -html                         ＃ HTML文件在
|   |   | -images                       ＃培训的截图
|-readme_images                         ＃自述页面的图像

关于 Keras 的模型，大家可以到 github 上学习。它的原理主要是参考 pix2code paper 和 sketching interfaces。

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