在使用 PyTorch 时,用户将神经网络设置为一个扩展了 Torch 库中 torch.nn. 模块的类。与 Keras 类似,PyTorch 为用户提供作为组件的层,但由于这些层属于 Python 类,所以它们是类__init__() 方法中的引用,并通过类的 forward() 方法执行。 相比而言,PyTorch 能够令你访问 Python 的所有类别特征,而不只是简单的...
PyTorch 中的模型实现 研究人员大多使用 PyTorch，因为它比较灵活，代码样式也是试验性的。你可以在 PyTorch 中调整任何事，并控制全部，但控制也伴随着责任。在 PyTorch 里进行试验是很容易的。因为你不需要先定义好每一件事再运行。我们能够轻松测试每一步。因此，在 PyTorch 中 debug 要比在 Keras 中容易一些。...
Keras vs PyTorch:易用性和灵活性 Keras 和 PyTorch 的运行抽象层次不同。 Keras 是一个更高级别的框架,将常用的深度学习层和运算封装进干净、乐高大小的构造块,使数据科学家不用再考虑深度学习的复杂度。 PyTorch 提供一个相对较低级别的实验环境,使用户可以更加自由地写自定义层、查看数值优化任务。当你可以使用...
这两个工具最大的区别在于:PyTorch 默认为 eager 模式,而 Keras 基于 TensorFlow 和其他框架运行(现在主要是 TensorFlow),其默认模式为图模式。最新版本的 TensorFlow 也提供类似 PyTorch 的 eager 模式,但是速度较慢。 如果你熟悉 NumPy,你可以将 PyTorch 视...
现在我们概览了 Keras 基本模型实现过程,现在来看 PyTorch。 PyTorch 中的模型实现 研究人员大多使用 PyTorch,因为它比较灵活,代码样式也是试验性的。你可以在 PyTorch 中调整任何事,并控制全部,但控制也伴随着责任。 在PyTorch 里进行试验是很容易的。因为你不需要先定义好每一件事再运行。我们能够轻松测试每一步。
Keras vs PyTorch:易用性和灵活性 Keras 和 PyTorch 的运行抽象层次不同。 Keras 是一个更高级别的框架,将常用的深度学习层和运算封装进干净、乐高大小的构造块,使数据科学家不用再考虑深度学习的复杂度。 PyTorch 提供一个相对较低级别的实验环境,使用户可以更加自由地写自定义层、查看数值优化任务。当你可以使用...
Keras vs PyTorch:易用性和灵活性 Keras 和 PyTorch 的运行抽象层次不同。 Keras 是一个更高级别的框架,将常用的深度学习层和运算封装进干净、乐高大小的构造块,使数据科学家不用再考虑深度学习的复杂度。 PyTorch 提供一个相对较低级别的实验环境,使用户可以更加自由地写自定义层、查看数值优化任务。当你可以使用...
Keras 虽然比 PyTorch 简单得多,但它绝不是「玩具」,它是初学者以及经验丰富的数据科学家使用的正经深度学习工具。 四、Keras vs PyTorch:流行度和可获取学习资源 Keras 和 PyTorch 是增长最快的数据科学工具。 基于Keras 的初学者深度学习课程要比基于 PyTorch 的课程简单,这使得前者更容易受初学者喜欢。Keras 的...
相比而言,PyTorch 能够令你访问 Python 的所有类别特征,而不只是简单的函数调用。定义网络变得更加清晰,而且优雅。但如果你认为以最快的速度编写网络代码最为重要,则 Keras 对你来说更加易于使用。 张量和计算图 vs 标准阵列 对于一般程序员来说,Keras API 会隐藏大量的混乱细节,定义网络层也非常直观。因而,你在默...
本文将从四个方面来介绍Keras和Pytorch,以及选择其中一个学习库的理由。 Keras Keras自身并不是框架,它其实是一个位于其他高级学习框架之上的高级API。目前,它支持TensorFlow, Theano和CNTK。 Keras的吸引力在于使用简单。它是目前为止启动和运行最快且最简单的框架。神经网络的定义是直观的,使用功能API则允许人们将函数...