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(gòu)建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡，keras是最快的，而且sequential API和model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(gòu)建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡，keras是最快的，而且sequential API和model非常強大。而且keras的設計非常人性化。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(jù)自己的需求進行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實現(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，上述缺點將更加明顯。除了一些對速度要求較低的工業(yè)應用外，由于tensorflow的速度較高，因此會選擇tensorflow

如果您在驗證您的想法時，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個性空間。此外，對神經(jīng)網(wǎng)絡的控制程度將在很大程度上決定對網(wǎng)絡的理解和優(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)，比如是否訓練其中一個變量、操作梯度（以獲得訓練進度）等等。

盡管它們都提供了深度學習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，如果您想加快計算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來實現(xiàn)與多個線程的相同會話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯誤和加快操作速度。

tensorflow怎么調(diào)用ckpt繼續(xù)訓練？

在訓練模型之后，為了以后重用它，我們通常需要保存模型的結(jié)果。如果用張量流實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡，需要節(jié)省的是神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值。建議您可以使用saver類來保存和加載模型的結(jié)果。1使用tf.列車保護器近年來，隨著信息社會、學習科學和課程改革的發(fā)展，深度學習是一種新的學習模式和形式。

目前，對深度學習的概念有很多答案，很多專家學者的解釋是本質(zhì)意義一致的表述略有不同。

李嘉厚教授認為，深度學習是建立在理解的基礎上的。學習者可以批判性地學習新的想法和事實，將它們?nèi)谌朐械恼J知結(jié)構(gòu)，將許多想法聯(lián)系起來，并將現(xiàn)有的知識轉(zhuǎn)移到新的情境中，從而做出決策和解決問題。

郭華教授認為，深度學習是在教師指導下的一個有意義的學習過程，學生圍繞挑戰(zhàn)性的學習主題，全心投入，體驗成功，獲得發(fā)展。它具有批判性理解、有機整合、建設性反思和遷移應用的特點。

深度學習有幾個特點。一是觸動人心的學習。第二，體驗式學習。三是深入認識和實踐創(chuàng)新的研究。