python 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。

怎么把3dmax场景里单个的模型导出来？

1. 使用完整的3DMAX室内场景，演示如何在场景中保存单个模型。启动3DMAX，打开一个3DMAX场景，然后单击工具栏中的“选择对象”按钮，在3DMAX场景中选择“椅子”模型。

2. 单击3DMAX的应用程序按钮，然后从下拉菜单中选择“另存为”>“保存选定对象”命令。这里保存了3DMAX的单个模型对象。

3. 将弹出“文件另存为”对话框。为选定的单个模型对象选择并命名保存路径，然后单击“保存”将单个模型对象保存在3DMAX场景中。

4. 关闭整个3DMAX场景。选择3DMAX快捷工具栏上的“打开”按钮，在弹出的“打开文件”对话框中，找到刚刚保存的文件，就可以在保存的3DMAX场景中打开单个对象。

求保存高达模型的好方法和环境对保存的影响？

模型用于设置。当然，不是到处都放。

建议LZ将模型放入展示柜、玻璃柜等，并锁好。功能：防尘。通常只是透过玻璃看。展示柜不应暴露在阳光直射下。如果LZ面是干的，可以从珠宝店的陈列柜里学习。。。放一小杯水在里面。我不太清楚原理。没有专门的陈列柜。平时有书柜吗？例如，从楼上几个人的角度来看，我们可以在表面上得到一些保护性的东西。如果LZ喜欢，我们可以试试。记得模特店好像有“防护漆”，但其实并不常见（不好买）。这些东西大多是手工喷灌，使用起来非常方便，就像香水一样。如果LZ有模特店，不妨试一试。

keras已训练好模型，一段时间后又有新数据，如何在已有模型基础上继续做增量训练？

我也是一个菜鸟，可以作为沟通。。。

在我看来，如果网络不需要调整（例如不添加新的类别），只需使用一个小的学习率来微调网络的所有数据。

如果网络结构发生变化（如增加新的类别），在前期（如conv层）固定网络参数，后期（如FC层）直接学习参数。然后放开冻结，微调大局。

如何提高keras模型预测速度？

一旦确定了keras模型，在不修改keras框架的源代码的情况下，什么都不会改变。唯一的出路是扩大GPU。

一般情况下，我们只能尝试修改模型结构、量化剪枝等方式，自行修改框架源代码，没有必要。

通常，为了加快模型的预测速度，只需加载一次模型即可。

当模型的预测时间过长时，通常采用减少卷积核、减少卷积核数、增加步长、增加池单元等方法。一些参数较少的主干也可能被替换。

或者考虑使用移动终端分离卷积和空穴卷积。

最后，默认情况下，我们的模型由floaf32的精度表示，可以适当量化。它以16位、8位甚至2位精度表示。只要模型的精度不显著降低，且满足使用场景，则是合理的。

如果您在这方面还有其他问题，请关注我，一起学习。

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