tensorflow入门教程 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。
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”
为什么很多人喜欢Python？
Python是2018年最热门的编程语言。就像热点一样，从事或想进入互联网的人自然会注意到python，这也得益于一些媒体和一些培训机构。当然，实际上主要受Python语言特性的影响。让我们从几个方面来谈谈为什么很多人喜欢Python。
首先，Python很容易学习。作为一种开源语言，它有丰富的学习资料，而且语言简单。你可以在很短的时间内掌握它的基本语法，你可以在两三天内精通编程。开始时我只有一点C语言基础。我花了4天时间学习相同的基础知识，然后我可以在网上找到各种演示。其次，Python也符合这个时代。现在，人们一般都很忙，时间也很贵。大多数人不想在编程语言上花费太多时间。此外，互联网变化如此之快。当你真正学完那门语言时，它可能已经过时了。这是很多人担心的，所以Python会受到很多人的青睐。
第二，python可以做很多事情，比如爬虫、网页开发、系统网络运维、3D游戏开发、科学数字计算、人工智能等，特别是在大数据时代，人工智能非常普及，python有一个强大的标准包和许多其他相关的工具包。很多工作不需要重新组装车轮，因此使用起来非常方便。简而言之，使用Python进行开发变得更加简单和高效。此外，Python对初学者也非常友好。作为一种脚本语言，它除了简单易学之外，还可以做很多事情，比如制作一个简单的爬虫，画一些有趣的动画，这也会给初学者很大的动力。
第三，在Python相关岗位工作的薪水也非常可观。虽然Python在性能上没有太大的优势，可以说Python是一种速度非常慢的语言，但是近年来，随着硬件的不断完善，这个缺点已经被容忍了。因此越来越多的企业选择Python进行开发，Python的就业市场也得到了很好的发展。
最后，虽然有很多人喜欢Python，也有很多人学习Python，但真正能从事Python相关工作的人却很少。与Python相关的主要岗位要求比较高，比如数据科学、人工智能等岗位，一般都比普通的开发岗位难度大。因此，Python中的主要位置很少，但也有一些。
有一个词概括了Python：优雅
tensorflow入门教程 keras调用transflow tensorflow最新版本
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
