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。

编程初学者应该先学C 、Java还是Python？

在前一段时间，我一直认为引入C编程语言是一个非常好的选择。其实C语言更适合初学者学习。

对于C语言学习，我建议您查看郝斌的C语言课程。解释得很详细。我学习了这个教程。

如果您使用python，入门也是一个不错的选择。

Java是迄今为止使用最多的语言。今天我觉得可以用java开始了。但是，要开始学习，您必须只选择学习面向对象前面的知识。如果初学者一起加入面向对象的学习。你会发现你可以崩溃。

只有完成面向对象的全过程后，非常熟悉，才能进行面向对象的学习。

如果您有任何问题，请指出。

今年31岁，现在开始想自学Python语言，还来得及吗？

说实话，编程的入门门槛不高。如果你能写一个If和else，你将几乎处于入门级。问题是上限很高。如果你想通过编程找到一份工作，你不能只使用If和else，不是吗？

迭代器、生成器、装饰器等都需要掌握。其实，这条路并不容易走。如果你想从一开始就掌握，那就需要半年的时间尽可能快，半年的时间尽可能慢。。。（这与你的认真和才华有关）

好吧，你又在网上做了一年外包项目，你已经34岁了。

如果你成功地进入了一家各方面薪水都不错的互联网公司，你能在这家公司工作多少年？众所周知，互联网公司正在迅速变化，许多公司在40岁时就被解雇了。

另外，在过去的三年里，你必须带着你的孩子，陪着你的妻子，工作。压力有多大

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