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新手选择keras还是pytorch Keras还是TensorFlow,程序员该如何选择深度学习框架?

浏览量:1379 时间:2021-03-14 14:11:55 作者:admin

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。

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”

有学习python和tensorflow的书籍推荐吗?谢谢?

Python作为一种编程语言,值得学习。由于其简单的介绍和易懂的特点,受到越来越多开发人员的欢迎。就连房地产大亨潘石屹也在学蟒蛇,可见蟒蛇的流行。由于去年工作的需要,我自学了一些Python知识,并用tensorflow框架推荐了一些书籍和学习经验。

Python非常容易入门。你可以通过参考一些书籍或在线课程来学习。MOOCS、网易云课堂,甚至BiliBili都有教程。大部分的基础知识都可以涵盖。如果您想学习tensorflow,可以学习一些数据处理,了解和使用常用的第三方库。您可以参考Python数据分析、Python数据可视化等

1。X

版本太复杂了,普通用户无法理解,而2.0简化了很多东西,更像Python语言,更容易上手。目前,书不多。你可以参考tensorflow 2.0深度学习算法的实用教材,或者直接去一些东方搜索。如果你想了解更多,你可以阅读《深度学习》、《机器学习》等相关书籍。

新手选择keras还是pytorch keras和tensorflow的版本对应 paddlepaddle值得学吗

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