keras框架怎么读 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。
全概率和贝叶斯的区别？
1. 总概率公式：首先，建立一个完整的事件组。事实上，总概率就是在第一阶段已知的情况下找到第二阶段。例如，第一阶段分为三种类型：A、B和C。然后，在A、B和C中，出现D的概率。最后，求出D的概率
P（D）=P（a）*P（D/a）P（b）*P（D/b）P（c）*P（D/c）。贝叶斯公式应称为逆概率公式，只是为了纪念贝叶斯的名字。基于对全概率公式的理解，贝叶斯实际上被称为第二阶段，第一阶段，关键是用条件概率公式来做一个大的转变，遵循上面建立的a B C就像D模型一样，如果P（D）已知，我们就可以求出D在一次发生下的概率，这就是贝叶斯
如果你是一个面试者，怎么判断一个面试官的机器学习水平？
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