如何评价深度学习框架Keras
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优点:支持python,模型库全,搭模型快,关注度极高,迭代快,可用GPU加速。
缺点:
内部许多类的抽象不合理。
命名略显混乱。
查看中间层输出不够直接。
模型需要compile
这些优缺点很大程度上都是因为现行版本将theano深度耦合,其作者和一些代码贡献者也意识到了这个问题,于是计划下一步将theano解藕出来放到单独的backend模块里,到时也许可以自由切换其他symbolic引擎。总的来说Keras是一个很有前途的库。
更新:
上周作者fork了一个新的backend分支,计划Keras将TensorFlow作为第二个backend,现在已进入开发阶段,将theano和tensorflow的一些函数抽象为统一的API,详见backend分支。
缺点:
内部许多类的抽象不合理。
命名略显混乱。
查看中间层输出不够直接。
模型需要compile
这些优缺点很大程度上都是因为现行版本将theano深度耦合,其作者和一些代码贡献者也意识到了这个问题,于是计划下一步将theano解藕出来放到单独的backend模块里,到时也许可以自由切换其他symbolic引擎。总的来说Keras是一个很有前途的库。
更新:
上周作者fork了一个新的backend分支,计划Keras将TensorFlow作为第二个backend,现在已进入开发阶段,将theano和tensorflow的一些函数抽象为统一的API,详见backend分支。
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