在接下来的部分中，将探讨这些库的优势、劣势以及它们之间的差异。本文还将特别讨论TensorFlow与Keras。
了解Keras与TensorFlow的区别。找出哪个框架更适合。学习这两个框架的优缺点。
- 什么是TensorFlow？
- 什么是Keras？
- TensorFlow与Keras的对比
- 结论
- 常见问题
TensorFlow是一个强大的端到端深度学习框架。TensorFlow的API以层次结构组织，高级API建立在低级API之上。机器学习研究人员使用低级API来创建和测试新算法。
Keras是一个基于Python的深度学习API，简单而不简陋。Keras减轻了开发者的认知负担，使他们能够专注于问题最重要的方面。它灵活地遵循增加复杂性披露的原则：基本任务快速且简单，而高级工作流程可以通过清晰的、递增的步骤实现。它拥有行业领先的性能和可扩展性，被NASA、YouTube和Waymo等组织使用。
以下是TensorFlow和Keras在不同特性上的对比：
| 特性 | TensorFlow | Keras |
|---|---|---|
| 开发者 | Google Brain | François Chollet（现为TensorFlow的一部分） |
| API级别 | 低级和高级 | 高级 |
| 灵活性 | 高度灵活，支持自定义操作和层 | 灵活性较低，主要用于标准层和模型 |
| 易用性 | 学习曲线较陡，控制更多 | 用户友好，简单易实现 |
| 部署 | 广泛支持（TensorFlowLite, TensorFlow Serving） | 使用TensorFlow进行部署 |
| 性能 | 针对性能优化，支持分布式训练 | 通过TensorFlow后端优化 |
| 社区支持 | 大型社区，资源丰富 | 大型社区，TensorFlow内集成 |
| 用例 | 适合复杂、大规模项目 | 适合快速原型制作和实验 |
| 数据处理 | 使用tf.data API进行高级数据处理 | 使用内置方法简化数据处理 |
| 可视化 | TensorBoard用于高级模型可视化 | 支持TensorBoard |
现在来探讨TensorFlow和Keras的优缺点。
优点：
- TensorFlow在给定数据集的图表示方面优于所有其他顶级平台。
- TensorFlow提供了支持和使用广泛后端软件的好处。
- 它提供了最好的社区支持，并且对于调试子图也很有用。
- 易于扩展，因为它允许创建自定义块以构建新概念。
- 与其他同类平台相比，TensorFlow速度较慢。
- 在其中创建自定义层和操作可能复杂且耗时。例如，为专门的图像处理任务设计一个新的卷积层可能需要大量的努力和专业知识。
- 它旨在简单直观。它封装了TensorFlow的大部分低级复杂性，使其成为深度学习新手的理想选择。
- 它支持神经网络的快速原型制作，允许快速尝试不同的拓扑结构。
- 其代码通常比TensorFlow代码更简洁、更易读。
- 自TensorFlow 2.0版本起，Keras被纳入为官方高级API，确保了两者之间的兼容性和协同作用。
- 尽管它非常简单，但灵活性较小。对于需要精确控制模型所有方面的高级用户来说，可能不是理想的选择。
- 自定义层和流程的定制困难。
- Q1. 使用Keras和直接使用TensorFlow之间是否存在性能差异？
- A. 使用Keras和直接使用TensorFlow之间的性能差异很小，因为Keras操作最终会被编译成TensorFlow计算图。
- Q2.Keras是TensorFlow2.0的一部分吗？
- A. 是的，TensorFlow 2.0将Keras集成为其官方高级API。这有助于统一高级和低级操作的体验。