tensorboard可视化 Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？

Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？

如果您想用少量的代码尽快地构建和测试神经网络，keras是最快的，而且sequential API和model非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例，与keras的简单操作相比，tensorflow编译码的构造过程非常复杂（尤其对于初学者来说，大量的记忆过程非常痛苦）。此外，keras将模块化作为设计原则之一，用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法，keras可以是第一选择。

但是，包装后，keras将变得非常不灵活，其速度相对较慢。如果高度包装，上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外，由于tensorflow的速度较高，因此会选择tensorflow

如果您在验证您的想法时，想定义损失函数而不是使用现有的设置，与keras相比，tensorflow提供了更大的个性空间。此外，对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化，而keras提供的权限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制权，比如是否训练其中一个变量、操作梯度（以获得训练进度）等等。

尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能，但如果用户仍然追求一些高阶功能选择，例如研究特殊类型的模型，则需要tensorflow。例如，如果您想加快计算速度，可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外，它还提供了调试器功能，有助于推断错误和加快操作速度。

多个线程可以读一个变量，只有一个线程可以对这个变量进行写，到底要不要加锁？

下面简要说明以下原因：

锁定是因为操作不是原子的。让我们用操作一来解释它。看下面两个图。

我这个操作需要

看上面的第二个图，你能很清楚地理解这个过程吗？

锁定是为了确保上述三个步骤是原子操作。

回到问题上来，只有一个线程要写，没有竞争，所以不需要锁定。

但是，如果你看第一张图片，因为主内存和本地内存的存在

在一个线程写入后，其他线程无法立即看到它。这就是可见性问题。

添加volatile关键字后，它将在操作后强制工作内存和主内存同步，以确保其他线程可以立即看到它。

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