Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？如果您想用少量的代碼盡快地構(gòu)建和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且sequential API和model非常強(qiáng)大。而且keras

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？

如果您想用少量的代碼盡快地構(gòu)建和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且sequential API和model非常強(qiáng)大。而且keras的設(shè)計(jì)非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡(jiǎn)單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過(guò)程非常復(fù)雜（尤其對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，大量的記憶過(guò)程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設(shè)計(jì)原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行組合。如果你只是想快速建立通用模型來(lái)實(shí)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(duì)較慢。如果高度包裝，上述缺點(diǎn)將更加明顯。除了一些對(duì)速度要求較低的工業(yè)應(yīng)用外，由于tensorflow的速度較高，因此會(huì)選擇tensorflow

如果您在驗(yàn)證您的想法時(shí)，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設(shè)置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個(gè)性空間。此外，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制程度將在很大程度上決定對(duì)網(wǎng)絡(luò)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(xùn)練其中一個(gè)變量、操作梯度（以獲得訓(xùn)練進(jìn)度）等等。

雖然二階車型功能性更強(qiáng)，但用戶需要選擇更多功能性車型。例如，如果您想加快計(jì)算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)與多個(gè)線程的相同會(huì)話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯(cuò)誤和加快操作速度。

有學(xué)習(xí)python和tensorflow的書(shū)籍推薦嗎？謝謝？

Python作為一種編程語(yǔ)言，值得學(xué)習(xí)。由于其簡(jiǎn)單的介紹和易懂的特點(diǎn)，受到越來(lái)越多開(kāi)發(fā)人員的歡迎。就連房地產(chǎn)大亨潘石屹也在學(xué)蟒蛇，可見(jiàn)蟒蛇的流行。由于去年工作的需要，我自學(xué)了一些Python知識(shí)，并用tensorflow框架推薦了一些書(shū)籍和學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。

Python非常容易入門。你可以通過(guò)參考一些書(shū)籍或在線課程來(lái)學(xué)習(xí)。MOOCS、網(wǎng)易云課堂，甚至BiliBili都有教程。大部分的基礎(chǔ)知識(shí)都可以涵蓋。如果您想學(xué)習(xí)tensorflow，可以學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)處理，了解和使用常用的第三方庫(kù)。您可以參考Python數(shù)據(jù)分析、Python數(shù)據(jù)可視化等

1。X

版本太復(fù)雜了，普通用戶無(wú)法理解，而2.0簡(jiǎn)化了很多東西，更像Python語(yǔ)言，更容易上手。目前，書(shū)不多。你可以參考tensorflow 2.0深度學(xué)習(xí)算法的實(shí)用教材，或者直接去一些東方搜索。如果你想了解更多，你可以閱讀《深度學(xué)習(xí)》、《機(jī)器學(xué)習(xí)》等相關(guān)書(shū)籍。

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)有什么異同？

深度學(xué)習(xí)和一般機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別

1:一般機(jī)器學(xué)習(xí)一般指決策樹(shù)、邏輯回歸、支持向量機(jī)、xgboost等，深度學(xué)習(xí)的主要特點(diǎn)是使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度卷積網(wǎng)絡(luò)、深度循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)等等等。算法在層次上沒(méi)有相似性。很難說(shuō)相似性可能是每個(gè)人的函數(shù)都要擬合的高維函數(shù)。 ] ]2:一般機(jī)器學(xué)習(xí)在分析低維和可解釋的任務(wù)時(shí)表現(xiàn)更好。例如，數(shù)據(jù)挖掘和推薦算法。它們的特點(diǎn)是，總體而言，所收集的數(shù)據(jù)維數(shù)不高。以廣告推送任務(wù)為例，一般分析的數(shù)據(jù)維度僅包括性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)等，參數(shù)調(diào)整方向明確。

3：深度學(xué)習(xí)算法擅長(zhǎng)分析高維數(shù)據(jù)。例如，圖像、聲音等。例如，圖像可以具有千萬(wàn)像素，相當(dāng)于千萬(wàn)特征向量維，并且像素之間的關(guān)系不是特別明顯。在這種情況下，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地處理這一問(wèn)題，基本上能夠非常準(zhǔn)確地掌握?qǐng)D像的特征。但各維度的解釋力很弱，參數(shù)調(diào)整的方向也不明確（神經(jīng)元個(gè)數(shù)、隱層個(gè)數(shù)等）。綜上所述，兩者其實(shí)有很大的不同。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)得到了發(fā)展。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法大多來(lái)源于概率論和信息學(xué)。在編程方面，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型基本上集成到sklearn包中。對(duì)于深度學(xué)習(xí)，可以使用tensorflow作為框架。對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的詳細(xì)理解，可以從李航的統(tǒng)計(jì)原理或周志華的機(jī)器學(xué)習(xí)（又稱西瓜書(shū)）中看到。由于近兩年關(guān)于深度學(xué)習(xí)的書(shū)籍很少，我們可以參考近兩年關(guān)于深度學(xué)習(xí)的論文。當(dāng)然，他們都需要一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要是三本書(shū)：線性代數(shù)或高等代數(shù)，高等數(shù)學(xué)或數(shù)學(xué)分析，概率論或隨機(jī)過(guò)程

阿里P10是什么樣的存在？

阿里P10，概念是什么，我給你一個(gè)直觀的感覺(jué)，我不是。阿里集團(tuán)副總裁為P11級(jí)，阿里巴巴赫馬先聲CEO侯毅為P11級(jí)。P12是阿里集團(tuán)的高級(jí)副總裁級(jí)別，而前段時(shí)間鬧得沸沸揚(yáng)揚(yáng)的阿里王子接班人蔣凡則是P12，阿里當(dāng)?shù)厣睿嚳屎吐曌u(yù)）的CEO則是P12。

通過(guò)以上分析，您可以一窺阿里的P10等級(jí)。記得應(yīng)聘者的年薪不到60萬(wàn)元。我問(wèn)他期望達(dá)到什么水平。她說(shuō)，P9幾乎是一樣的，可以考慮。這個(gè)笑話真是太大了。今年，一個(gè)應(yīng)聘者的年薪是120萬(wàn)，阿里給了她P7級(jí)（雖然她的薪水已經(jīng)達(dá)到P8級(jí)）。

因此，如果把阿里巴巴P10放到阿里巴巴的任何一個(gè)版本中，都應(yīng)該是高級(jí)管理層。當(dāng)阿里巴巴P10走向任何一家科技類上市公司時(shí)，它都不能給CEO一個(gè)級(jí)別，它幾乎沒(méi)有吸引力。因此，阿里巴巴P9離開(kāi)阿里巴巴的情況并不多見(jiàn)。對(duì)于P10，很少有公司能接手。P10出來(lái)，100%的概率基本上是創(chuàng)業(yè)，而且很容易從投資者那里得到投資，他們做的項(xiàng)目融資幾億，真的很粗心，很容易。

tensorflow用什么語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的？

Tensorflow是表示機(jī)器學(xué)習(xí)算法的接口和實(shí)現(xiàn)算法的實(shí)現(xiàn)框架。以tensorflow為代表的計(jì)算可以很容易地移植到許多異構(gòu)系統(tǒng)上，從手機(jī)或平板電腦等移動(dòng)設(shè)備到數(shù)千個(gè)GPU計(jì)算集群。該系統(tǒng)具有很強(qiáng)的靈活性，可以表示多種算法，包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理算法。它還被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，如語(yǔ)言識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人技術(shù)、信息檢索、自然語(yǔ)言理解、地理信息提取和計(jì)算藥物發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域。

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