pycharm運(yùn)行tensorflow代碼函數(shù)怎么自動(dòng)補(bǔ)全？如果你想用少量的代碼盡快地建立和測試神經(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)

pycharm運(yùn)行tensorflow代碼函數(shù)怎么自動(dòng)補(bǔ)全？

如果你想用少量的代碼盡快地建立和測試神經(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的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過程非常復(fù)雜（尤其對于初學(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，其速度相對較慢。如果高度包裝，上述缺點(diǎn)將更加明顯。除了一些對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(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。

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

現(xiàn)在人工智能的種類太多了。隨著人工智能的普及和應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，它將進(jìn)入更多的領(lǐng)域。

現(xiàn)在人工智能幾乎涉及所有學(xué)科，如認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、控制論、不確定性理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、語言、自然科學(xué)和社會科學(xué)。

應(yīng)用領(lǐng)域包括：翻譯、智能控制、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、語言、圖像理解、遺傳編程、自動(dòng)編程、大信息處理、存儲、管理、執(zhí)行一些活體無法執(zhí)行的任務(wù)，或復(fù)雜而大規(guī)模的任務(wù)等

特定應(yīng)用有：網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航天、軍事、自然、家庭、個(gè)人等等，各行各業(yè)都有人工智能。

人工智能技術(shù)有哪些？

導(dǎo)入tensorflow作為tfdef logsig（n）：返回tf.部門( tf.添加(1， tf.exp公司（-n）），name=“l(fā)ogsig”

您還可以使用tf.分配要實(shí)現(xiàn)，如果你能理解分配

希望能對你有所幫助。