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建和測試神經網絡，keras是最快的，而且sequential API和模型的功能非常強大。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建和測試神經網絡，keras是最快的，而且sequential API和模型的功能非常強大。而且keras的設計非常友好。以數據輸入和傳輸為例，與keras的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構造過程非常復雜（尤其對于初學者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設計原則之一，用戶可以根據需要進行組合。如果您只想快速構建通用模型來實現自己的想法，keras可以是首選。

但是，keras在包裝后會變得非常不靈活，而且速度也相對較慢。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，tensorflow會選擇更高的速度

如果我們不想使用現有的設置，我們想在驗證他們的想法、測量、層數等時自己定義損失函數，tensorflow比keras提供了更大的個性空間。此外，神經網絡控制的規(guī)模將在很大程度上決定對網絡的理解和優(yōu)化，而keras提供的權威性很小。相反，tensorflow提供了更多的控制權，比如是否訓練其中一個變量，操作梯度（以獲得訓練的進度）等等。

雖然兩者都提供了深度學習模型所需的功能特性，但如果用戶仍然追求一些更高階的功能選擇，例如特殊類型的模型，則需要對tensorflow進行一些研究。例如，如果您想加速操作，可以使用tensorflow的thread函數，多線程實現相同的對話。此外，它還提供調試器功能，幫助推斷錯誤和加速操作。

kerasys是什么牌子？

Kerasys是韓國Akim公司的產品。

主要產品有洗發(fā)水、護發(fā)素、香皂、牙膏等

產品介紹：

kerasys是韓國公司的產品，您可以隨意觀看韓劇，保證有韓國公司的產品。在韓國，市場份額超過92%。Kerasy是韓國最好的護發(fā)品牌之一，對染后受損的發(fā)質有特殊的修復作用。主要生產洗發(fā)水產品。

2009年其在中國大陸的銷售額達到近千萬元人民幣。

有人說Keras在TensorFlow中的分量越來越重，對此你怎么看？

其實keras不僅在tensorflow系統中越來越重要，而且因為它是Google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大。

此外，如果我們將keras視為一種web前端技術，那么tensorflow在后臺就像Java或PHP。也就是說，keras是一套類似于“UI”的標準，是為開發(fā)人員設計的，即針對“operator”設計的深入學習框架，使其易于學習和使用，提高開發(fā)人員的工作效率。

Keras在2018年擁有25000個人用戶，其可用性和親和力都非常好。

Keras還支持其他深入學習框架。當然，它不是為其他深入學習框架設計的，但是它太熱了，設計得太好了。因此，其他深度學習框架的開發(fā)公司愿意讓他們的框架支持keras。

深度學習框架已經發(fā)展了一點。直到現在，許多工程師都不會使用它，而且可能缺少像keras這樣的“前端”

如何提高keras模型預測速度？

一旦確定了keras模型，在不修改keras框架本身的源代碼的情況下，什么都不會改變。唯一的出路是擴大GPU。

一般情況下，我們只能嘗試修改模型結構、量化剪枝等方式，自行修改框架源代碼，沒有必要。

通常，為了加快模型的預測速度，只需加載一次模型即可。

當模型的預測時間過長時，通常采用減少卷積核、減少卷積核數、增加步長、增加池單元等方法。一些參數較少的主干也可能被替換。

或者考慮使用移動終端分離卷積和空穴卷積。

最后，默認情況下，我們的模型由floaf32的精度表示，可以適當量化。它以16位、8位甚至2位精度表示。只要模型的精度不顯著降低，且滿足使用場景，則是合理的。

如果您在這方面還有其他問題，請關注我，一起學習。