神经网络dense层 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。

沈阳居民楼火灾后，居民回家查看，屋内物品全被烧光，称连渣都没剩；失火原因和损失正在调查中, 你怎么看？

十多年前我亲身经历了一场火灾。

这是一个新装修的新办公区。整座建筑是用新材料建造的。它看起来很漂亮。装修公司说是用防火阻燃材料做的，但在我作为高分子材料工程师的眼里确实很可笑，但我当时只是一个普通的上班族。

自从我们搬到新办公室以来，所有的绿色植物都很难维持。空气中弥漫着浓烈的气味，有时火热的眼睛也不舒服。我们时不时地出去散步以放松一下。

有一天，我下班回家正在吃饭，突然接到公司的电话，叫大家把东西都放下，向公司汇报。我说办公室着火了，我不知道里面有多少人，所以我得数一数所有的员工。听了这话，我赶紧打车，看到很多同事都来了。他们中有些是黑人，有些女孩在哭泣。老板一脸严肃地站在那里。许多消防队员正在灭火。浓烟下，办公室里什么也看不见。我们在二楼。我听说三楼和四楼的其他公司的人都在跳窗，我们的一些同事爬到地上逃跑了。

后来经过调查，是一位同事在办公室吸烟后将烟头扔进了废纸篓。它可能没有完全熄灭，重新点燃发生了。关键是装修材料不是真正的阻燃材料！太可怕了，看不下去，新办公区的3000多平方米基本被烧毁，包括一整套用塑料和皮革泡沫制成的办公家具。看到这一幕，我们忘不了很久以前看到的那一幕。真是一团糟。幸运的是，该上班了，加班的人不多，也没有人受伤。

火灾事故，不仅造成重大财产损失，更重要的是，严重威胁用户和邻居的安全！幸好那里的消防通道没有堵住，否则恐怕其他楼层难免会遭殃。

沈阳的火灾事故再次给了你一个警示⚠️ 安全在任何时候都是最重要的，希望每一场火灾都能引起大家的关注和重视

有人说Keras在TensorFlow中的分量越来越重，对此你怎么看？

其实keras不仅在tensorflow的系统中越来越重要，而且因为它是Google为tensorflow开发的一套API，所以父母抚养的孩子自然很容易长大。

另外，如果我们将keras视为一种web前端技术，那么tensorflow在后台就像Java或PHP。也就是说，keras是一套类似于标准的“UI”，它是为开发人员设计的，也就是为“操作员”设计的一个深度学习框架，它便于学习和使用，提高了开发人员的效率。

Keras在2018年拥有25000个人用户。它的易用性和亲和力都非常好。

Keras还支持其他深度学习框架。当然，它不是为其他深度学习框架设计的，但是它太热了，而且设计得很好，所以其他深度学习框架的开发公司都愿意让自己的框架支持keras。

深度学习框架已经开发了相当长的时间。到目前为止，许多工程师还不能使用它，或者他们可能缺少像keras这样的“前端”！

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