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？

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。

PyTorch和Gluon有什么区别？

两者都是深度学习平台，可用于卷积神经网络、RNN等深度学习模型的构建、训练和学习。

首先，不同的公司提供支持。Python来自Facebook，glion来自Amazon。

那么，类型定位就不同了。如果详细划分，Python是一个灵活的后端深度学习平台，tensorflow和mxnet被视为一种类型，glion是一个高度集成的前端平台，keras是一种类型。也就是说，glion的一个函数或对象集成了mxnet的多个功能，glion的一个命令就可以完成mxnet的开发，就像keras使用tensorflow作为后端一样，keras高度集成了这些后端平台的功能。

其次，编程方法，Python是基于命令编程的，简单但速度有限，glion结合了符号编程和命令编程，既快又简单。

最后，灵活性。Python的集成度没有glion那么高，所以它是高度可定制的。胶子的集成度太高，灵活性有限。

面对Tensorflow，为何我选择PyTorch？

让我们从Python的缺点开始。python自发布以来，在学术界实际生产中的应用比工业界多，主要原因是它不够成熟，很多接口不稳定，综合性不够。Tensorflow仍有许多Python不支持的功能，如快速傅立叶变换，但随着Python的发展，这一缺点将逐渐减少。另外，与tensorflow的静态图相比，tensorflow的静态图很容易部署到任何地方（这比许多框架都要好得多），Python的深度学习框架比Python更先进，部署到其他产品上会非常不方便。

优势从一开始就有。尽管tensorflow自2015年发布以来受到了许多方面的青睐，比如theano，但tensorflow使用的是静态计算图。对于新手来说，有太多的新概念需要学习。因此，无论如何开始或构建，使用tensorflow都比python更困难。2017年，Python被团队开放源码的一个主要原因是更容易构建深度学习模型，这使得Python发展非常迅速。在数据加载方面，Python用于加载数据的API简单高效。它的面向对象API来自于porch（这也是keras的设计起源），它比tensorflow的困难API友好得多。用户可以专注于实现自己的想法，而不是被框架本身所束缚。

在速度方面，python不会为了灵活性而放弃速度。虽然运行速度与程序员的水平密切相关，但在相同的情况下，它可能比其他框架更好。另外，如果追求自定义扩展，python也会是首选，因为虽然两者的构造和绑定有一些相似之处，但tensorflow在扩展中需要大量的模板代码，而只有接口和实现是python编写的。

python代码记不住可以找工作吗？

感谢您的邀请。代码是不会被记住的。你可以多练习。建议通过做小项目来学习。你可以注意我的标题“尤凡提”。课堂上录了很多视频，包括Python/机器学习简介/深度学习简介/pyspark大数据开发/人脸识别项目等，你可以从Python项目开始，根据我的视频一步一步地做项目，慢慢的你会感觉到，也不会问这样的问题。如果硬件条件好，可以选择人工智能作为未来的发展方向。人工智能的发展一般是从python开始的，但是对数学和统计学，特别是概率论和统计学有一定的要求。

人工智能学习的总体路线图：1。数据科学中的统计学基础

你可能没有太多的时间去系统地学习。掌握数据分析和挖掘所需的统计基础，以后慢慢补课。当然，你的专业是统计学，所以没什么大问题。

2. Python核心编程

这本市面上的Python书和视频几乎一样。我建议你看我的视频，快速开始一个小项目。

3. Python

数据分析/数据挖掘

掌握numpy、pandas、Matplotlib等与数据分析相关的库，如果数据分析是发展方向，则关注pandas/Matplotlib，而关注numpy则是AI方向。

4. 机器学习

重点掌握sklearn机器学习库，熟悉各种机器学习算法的优缺点和应用场合。

5. 深入学习

关注CNN/RNN和常见变体，tensorflow2/keras/pytorch框架。

6. 计算机视觉/自然语言处理/语音技术

计算机视觉相对成熟，而NLP是近年来学术界爆发的主要方向。

希望对您有所帮助

专科生学了python然后投了一堆简历根本没有面试邀请，就是因为学历低吗？

事实上，这是由于Python的语言特性。当你学习咕噜，你会发现它很热。因为学生太少，需要帮助的企业也很多，现在还很早。不过，我加入了python，但我也可以学习golang。学习时间很短。

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