Question

如何评价深度学习框架Keras

Answer 1

优点：
1、Keras基于python，backend可以是TensorFlow或Theano，人气比较旺。
2、和其他high-level API一样，都是直接提供上层的框架，很快可以搞出个神经网络原型。

缺点：
1、不支持seq2seq，搞不了高级点的nlp（现在好像支持了）。不过我发现tflearn，lasagne 都不支持seq2seq。目前只知道torch7支持。
2、在TensorFlow backend时，跑同样的模型比纯TensorFlow要慢一倍。。。
3、没有增强学习工具箱，自己修改实现很麻烦。
4、封装得太高级，训练细节不能修改、penalty细节很难修改、不合适算法研究。
5、用TensorFLow backend时速度比纯TensorFLow 下要慢很多。
6、最近更新很慢。