Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？如果您想用少量的代碼盡快地構(gòu)建和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且sequential API和model非常強(qiáng)大。而且keras

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？

如果您想用少量的代碼盡快地構(gòu)建和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且sequential API和model非常強(qiáng)大。而且keras的設(shè)計(jì)非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡(jiǎn)單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過程非常復(fù)雜（尤其對(duì)于初學(xué)者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設(shè)計(jì)原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實(shí)現(xiàn)你的想法，keras可以是第一選擇。

但是，包裝后，keras將變得非常不靈活，其速度相對(duì)較慢。如果高度包裝，上述缺點(diǎn)將更加明顯。除了一些對(duì)速度要求較低的工業(yè)應(yīng)用外，由于tensorflow的速度較高，因此會(huì)選擇tensorflow

如果您在驗(yàn)證您的想法時(shí)，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設(shè)置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個(gè)性空間。此外，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制程度將在很大程度上決定對(duì)網(wǎng)絡(luò)的理解和優(yōu)化，而keras提供的權(quán)限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權(quán)，比如是否訓(xùn)練其中一個(gè)變量、操作梯度（以獲得訓(xùn)練進(jìn)度）等等。

盡管它們都提供了深度學(xué)習(xí)模型通常需要的功能，但如果用戶仍然追求一些高階功能選擇，例如研究特殊類型的模型，則需要tensorflow。例如，如果您想加快計(jì)算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來實(shí)現(xiàn)與多個(gè)線程的相同會(huì)話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯(cuò)誤和加快操作速度。

有人說Keras在TensorFlow中的分量越來越重，對(duì)此你怎么看？

其實(shí)keras不僅在tensorflow的系統(tǒng)中越來越重要，而且因?yàn)樗荊oogle為tensorflow開發(fā)的一套API，所以父母撫養(yǎng)的孩子自然很容易長(zhǎng)大。

另外，如果我們將keras視為一種web前端技術(shù)，那么tensorflow在后臺(tái)就像Java或PHP。也就是說，keras是一套類似于標(biāo)準(zhǔn)的“UI”，它是為開發(fā)人員設(shè)計(jì)的，也就是為“操作員”設(shè)計(jì)的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，它便于學(xué)習(xí)和使用，提高了開發(fā)人員的效率。

Keras在2018年擁有25000個(gè)人用戶。它的易用性和親和力都非常好。

Keras還支持其他深度學(xué)習(xí)框架。當(dāng)然，它不是為其他深度學(xué)習(xí)框架設(shè)計(jì)的，但是它太熱了，而且設(shè)計(jì)得很好，所以其他深度學(xué)習(xí)框架的開發(fā)公司都愿意讓自己的框架支持keras。

深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)開發(fā)了相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間。到目前為止，許多工程師還不能使用它，或者他們可能缺少像keras這樣的“前端”

python語言會(huì)超過java嗎？

每個(gè)都有自己的優(yōu)點(diǎn)。Java作為主流編程語言，已經(jīng)存在了很長(zhǎng)時(shí)間，各個(gè)方面都相當(dāng)完善。

為什么很多人喜歡Python？

Python是2018年最熱門的編程語言。就像熱點(diǎn)一樣，從事或想進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)的人自然會(huì)注意到python，這也得益于一些媒體和一些培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。當(dāng)然，實(shí)際上主要受Python語言特性的影響。讓我們從幾個(gè)方面來談?wù)劄槭裁春芏嗳讼矚gPython。

首先，Python很容易學(xué)習(xí)。作為一種開源語言，它有豐富的學(xué)習(xí)資料，而且語言簡(jiǎn)單。你可以在很短的時(shí)間內(nèi)掌握它的基本語法，你可以在兩三天內(nèi)精通編程。開始時(shí)我只有一點(diǎn)C語言基礎(chǔ)。我花了4天時(shí)間學(xué)習(xí)相同的基礎(chǔ)知識(shí)，然后我可以在網(wǎng)上找到各種演示。其次，Python也符合這個(gè)時(shí)代?，F(xiàn)在，人們一般都很忙，時(shí)間也很貴。大多數(shù)人不想在編程語言上花費(fèi)太多時(shí)間。此外，互聯(lián)網(wǎng)變化如此之快。當(dāng)你真正學(xué)完那門語言時(shí)，它可能已經(jīng)過時(shí)了。這是很多人擔(dān)心的，所以Python會(huì)受到很多人的青睞。

第二，python可以做很多事情，比如爬蟲、網(wǎng)頁(yè)開發(fā)、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維、3D游戲開發(fā)、科學(xué)數(shù)字計(jì)算、人工智能等，特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人工智能非常普及，python有一個(gè)強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)包和許多其他相關(guān)的工具包。很多工作不需要重新組裝車輪，因此使用起來非常方便。簡(jiǎn)而言之，使用Python進(jìn)行開發(fā)變得更加簡(jiǎn)單和高效。此外，Python對(duì)初學(xué)者也非常友好。作為一種腳本語言，它除了簡(jiǎn)單易學(xué)之外，還可以做很多事情，比如制作一個(gè)簡(jiǎn)單的爬蟲，畫一些有趣的動(dòng)畫，這也會(huì)給初學(xué)者很大的動(dòng)力。

第三，在Python相關(guān)崗位工作的薪水也非?？捎^。雖然Python在性能上沒有太大的優(yōu)勢(shì)，可以說Python是一種速度非常慢的語言，但是近年來，隨著硬件的不斷完善，這個(gè)缺點(diǎn)已經(jīng)被容忍了。因此越來越多的企業(yè)選擇Python進(jìn)行開發(fā)，Python的就業(yè)市場(chǎng)也得到了很好的發(fā)展。

最后，雖然有很多人喜歡Python，也有很多人學(xué)習(xí)Python，但真正能從事Python相關(guān)工作的人卻很少。與Python相關(guān)的主要崗位要求比較高，比如數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等崗位，一般都比普通的開發(fā)崗位難度大。因此，Python中的主要位置很少，但也有一些。

有一個(gè)詞概括了Python：優(yōu)雅