Kerasでいいんじゃないかな？

@Vengineerの戯言 : Twitter
SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった

ディープラーニングのモデルをサクッと使うだけなら、TensorFlowやPyTorchではなく、
Kerasを使えばいいとツイートしていますが、Preprocessing(Data preprocessing や Data augmentation)もできるみたい。

Keras Preprocessing

そして、Preprocessing layers RFCなる、PRが出てきたよ。

引用
　Objective

　　We aim at providing additional Keras layers to handle data preprocessing operations
　　such as text vectorization, data normalization, and data discretization (binning).
　　These operations are currently handled separately from a Keras model via utilities such
　　as those from keras.preprocessing.

　　These new layers will allow users to include data preprocessing directly in their Keras model, 
　　so as to create models that map raw data (such as uint8 tensors for images, or string tensors for text) 
　　to predictions.

また、Auto-Keras is an open source software library for automated machine learning (AutoML)なるものもあって、本当にKerasでやればいいんじゃん、って感じています。

例題として、以下のようなコードがあるのですが、これだけでいいんですね。。。

引用します
  import autokeras as ak

  clf = ak.ImageClassifier()
  clf.fit(x_train, y_train)
  results = clf.predict(x_test)

論文もあります。Auto-Keras: An Efficient Neural Architecture Search System

そして、Google I/O 19で発表があった
Cutting Edge TensorFlow : Keras Tuner: hypertuning for humans
ハイパーパラメータチューニングもKerasでできるようになったと。

もう普通のユーザーはKerasでいいんじゃん。TPUも使えるしね。。。

とはいっても、Keras Tunerは、まだ、Alphaで early access signupしないと使えないけどね。