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

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學習框架？

如果您想用少量的代碼盡快地構(gòu)建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且sequential API和model非常強大。而且keras的設(shè)計非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過程非常復雜（尤其對于初學者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設(shè)計原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實現(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，其速度相對較慢。如果高度包裝，上述缺點將更加明顯。除了一些對速度要求較低的工業(yè)應用外，由于tensorflow的速度較高，因此會選擇tensorflow

如果您在驗證您的想法時，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提供了更大的個性空間。此外，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制程度將在很大程度上決定對網(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)，比如是否訓練其中一個變量、操作梯度（以獲得訓練進度）等等。

盡管它們都提供了深度學習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，如果您想加快計算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來實現(xiàn)與多個線程的相同會話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯誤和加快操作速度。

如何用tensorflow建立數(shù)學模型？

調(diào)用時，代碼如下：y為輸出結(jié)果。一個識別非常簡單驗證碼的程序。訓練模型的編碼如下：1tf.列車保護器這個。Save（）方法保存模型tf.列車保護器.save（sess，save path，global step=None，latest filename=None，meta graph suffix=“meta”，write meta graph=True，write State=True）2tf.列車保護器. 還原方法值模型

AI不多說。相信大多數(shù)人都知道，這是人工智能的英文縮寫，也是2017年科技圈最流行的詞匯。

嗨是什么？

簡言之，hi是可穿戴計算機之父史蒂夫·曼教授在20世紀90年代提出的一種新的智能系統(tǒng)人類智能，它是人類認識和改造世界的智能和能力。人類智慧？是為了讓人類更聰明嗎？就像科幻電影一樣，有沒有可能在人們的大腦中植入芯片，讓他們成為“超人”？當然，沒那么簡單。

從字面意義上講，人類的智力是使“人”的思維能力有了很大的提高，使一切思維第一。例如，讓人腦擁有與計算機相同的計算速度和能力。要做到這一點，靠人類的進化和發(fā)展是不可能的。我們只能通過人機共生的方式，利用人工智能來實現(xiàn)人的智能。

顯然，讓人更聰明比讓機器更聰明更符合人類的調(diào)性。對我們來說，讓自己變得堅強比每天驚慌失措更令人興奮。目前，人機共生模式主要有三種：第一種是恒定模式，即持續(xù)不斷的操作和與人的持續(xù)交互；第二種是增強模式，即將機器集成到人的任務(wù)中，將機器任務(wù)優(yōu)先化為人的任務(wù)優(yōu)先，使人類在同時做兩件或兩件以上的事情時獲得機器的力量第三，中介，它將計算機的輸入和輸出與人類的感知和運動無縫地連接起來，同時感知另一個世界而不脫離現(xiàn)實。

然而，要做到這一點并不容易。我們首先要有創(chuàng)造“智力”的能力。因此，從人工智能人機交互出發(fā)，在人與機分離的情況下，使機器滿足人的需求，逐步向人機共生發(fā)展，是一種可靠的方法。

因此，人工智能只是高新技術(shù)發(fā)展的過渡，有基礎(chǔ)可循。