近几年，随着深度学习指数级发展，深度学习的框架使用在人工智能领域也起着举足轻重的作用，这其中包括Tensoflow、Pytorch、Keras、paddle等等。那么面对这些框架，究竟使用哪个呢？其实，这几个框架都有各自的优点和缺点，大家了解后可以根据自己的情况进行选择；现在Keras API都融入tensorflow2.0进去了，因此学tensorflow就...
importtensorflowastf# 加载和预处理数据mnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0# 定义模型model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),tf.keras.layers.Dense(128,activation=...
Keras 框架下,一般模型训练用NVIDIA RTX 30 系列(如 RTX 3060)即可,大规模模型研发(如自动驾驶视觉模型)需 NVIDIAA100等高端 GPU。TensorFlow 的常规任务用 RTX 30 系列中高端型号(如 RTX 3080),大规模复杂任务(如 BERT 模型训练)依赖 A100、H100等。PyTorch 普通模型训练借助 RTX 30 系列,大规模复杂模型训练(...
在今天教程的剩余部分中,我将继续讨论Keras vs.TensorFlow的论点以及它是如何提出错误的问题的。 我们将会实现一个卷积神经网络(CNN),使用标准keras模块和直接刻入到TensorFlow中的tf.keras模块。 我们将在示例数据集上训练这些CNN,然后检查结果——正如您将发现的,Keras和TensorFlow和谐地生活在一起。 也许最重要的是,...
TensorFlow在很大程度上可以看作Theano的后继者,不仅因为它们有很大一批共同的开发者,而且它们还拥有相近的设计理念,都是基于计算图实现自动微分系统。但是由于其频繁变动的接口、接口设计过于晦涩难懂、文档混乱脱节。不完美但最流行的深度学习框架,社区强大,适合生产环境。
2. TensorFlow、PyTorch、Keras易用性对比 TensorFlow常因其范围狭小的API而被诟病。相比之下,PyTorch对用户则更为友好,使用也更加简单。总之,PyTorch与Python语言的融合更为紧密,也更加自然。而在TensorFlow框架中编写程序时,程序员常感到自己与模型之间仿佛隔着一堵砖墙,只留下了几个洞孔用于交流。 下文将讨论并比较...
Keras是一个在Python中使用的高级神经网络库,它运行在TensorFlow之上。Keras的设计理念是“用户友好,模块化,易于扩展”,这使得Keras对于初学者非常友好。然而,对于一些复杂的模型,Keras可能没有TensorFlow和PyTorch那么强大。 编辑 4.Scikit-learn:Scikit-learn是一个广泛用于统计建模和机器学习的Python库。它提供了大量的...
Keras是基于Tensorflow用纯python编写的深度学习框架,也就是说它是在Tensorflow的基础上再次集成的;所以,他的代码会更加简洁方便,适于初学者;但因为它是在Tensorflow的框架上再次封装的,那么运行速度肯定就没有Tensorflow快了。 其主要优点在于: 用户友好 Keras可以说是专为人类的API;Keras遵循减少认知困难的最佳实践:Kera...
Keras 于 2017 年年中被采用并集成到 TensorFlow 中。用户可以通过 tf.keras 模块访问它。但是，Keras 库仍然可以单独和独立运行。什么是 PyTorch？PyTorch是一个相对较新的基于 Torch 的深度学习框架。由 Facebook 的 AI 研究小组开发并于 2017 年在 GitHub 上开源，用于自然语言处理应用程序。PyTorch 以简单、易...
所以对于框架而言,笔者的建议在于:先选一门Keras作为入门,熟练之后直接学习TensorFlow和PyTorch,理论结合实践,多动手,相信对于学习深度学习而言,工具不会是大问题。 下面我们就再次单独来看一下TensorFlow、Keras和PyTorch这三大深度学习计算框架。 2 TensorFlow