编辑：元子【新智元导读】Keras和PyTorch变得极为流行，主要原因是它们比TensorFlow更容易使用。本文对比了Keras和PyTorch四个方面的不同，读者可以针对自己的任务来选择。对于许多科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。但indus.ai公司机器学习工程师George Seif认为，TF并不是非常的用户友好。相比TF，Seif认为Kera
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2023-09-14 21:25:11
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# Keras与PyTorch对比：深度学习框架的选择
近年来，深度学习的快速发展推动了多种开源框架的出现，其中 Keras 和 PyTorch 是最受欢迎的两个选择。本文旨在通过对比这两个框架，帮助大家选择合适的工具来实现深度学习的功能。
## Keras简介
Keras 旨在提供一个简单的 API，便于用户快速构建和训练深度学习模型。通过高层封装，用户可以更专注于模型设计，而不必过多关注
原创
2024-09-27 05:27:03
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pytorch与kerasby Patryk Miziuła 通过PatrykMiziuła (Keras vs PyTorch: how to distinguish Aliens vs Predators with transfer learning)This article was written by Piotr Migdał, Rafał Jakubanis and myself. In
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2023-12-20 11:27:17
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主流深度学习框架对比（TensorFlow、Keras、MXNet、PyTorch）近几年来，深度学习的研究和应用的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架层出不穷，包括 TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4，Lasagne，Neon，等等。Google，Microsoft 等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战，当
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2023-08-11 14:36:26
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我应该用Keras 还是TensorFlow来做我的项目呢？TensorFlow好还是Keras更好？我该把时间花在研究TensorFlow身上吗？还是Keras？以上都是我常在收件箱、社交媒体、甚至与深层学习的研究人员、实践者和工程师的亲自交谈中听到的问题。我甚至收到一些与我的书《用Python进行计算机视觉的深度学习》相关的问题，读者问我为什“仅仅”涵盖Keras—
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2024-08-21 16:59:36
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Keras是Python在深度学习领域非常受欢迎的第三方库之一，但Keras的侧重点是深度学习，而不是所以的机器学习。事实上，Keras力求极简主义，只专注于快速、简单地定义和构建深度学习模型所需要的内容。Python中的scikit-learn是非常受欢迎的机器学习库，它基于Scipy，用于高效的数值计算。scikit-learn是一个功能齐全的通用机器学习库，并提供了许多在开发深度学习过程中非
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2023-06-25 13:14:40
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上周，Keras作者、谷歌研究科学家François Chollet晒出一张图，他使用Google Search Index，展示了过去三个月，ArXiv上提到的深度学习框架排行，新智元也做了报道：TensorFlow排名第一，Keras排名第二，之后依次是Caffe、PyTorch、Theano，MXNet、Chainer，以及CNTK。不少人评论，咦，PyTorch这么靠后？CNTK更是不科学
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2023-12-26 21:39:59
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对于许多科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，可以说，它对用户不太友好。在过去的几年里，两个主要的深度学习库Keras和P...
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2019-09-01 22:06:00
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Keras是一个Python深度学习框架，是个高层的API库。它不同于TensorFlow、PyTorch等微分器，Keras高度封装了底层的微分计算等操作，提供了用户友好的API，并且支持在TensorFlow、Theano和CNTK这三个底层微分库之间切换。目前，Keras已被钦定为TensorFlow的用户接口，其地位相当于TorchVision之于PyTorch本文主要基于Keras2作介
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2023-12-17 10:32:09
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对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，至少可以说，它不是非常用户友好。在过去几年中，两个主要的深度学习库已经获得了巨大的普及，主要是因为它们比TensorFlow更容易使用：Keras和Pytorch。译者注：TensorFlow 2.0已经将keras作为主要API，在TensorFlow 1
1.导入tf.keras模块tf.keras是TensorFlow对Keras API（application programming interface应用程序接口）规范的实现。 这是用于构建和训练模型的高级API，它是tensorflow超级重要的模块， tf.keras使TensorFlow易于使用，同时不会牺牲灵活性和性能。一般习惯在电脑里创建一个新的环境：-n_name_python=3
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2024-01-14 11:14:39
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C++部署模型在人工智能领域，Python受到学术界的追捧，模型训练比模型部署性能更加重要。然而在实际终端部署方面，低延迟、可移植性和可适用性的需求使得Python成为一个比较差的语言。相反，C++凭借其可移植性、可适用性以及运算速度快等优势，更适合终端部署网络模型。下面我将以我做的部署ReID模型为例子，简要介绍如何利用Libtorch（or: Pytorch for C++ API）实现C++
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2023-11-23 21:51:40
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Keras 是一个主要由Python 语言开发的开源神经网络计算库。Keras 库分为前端和后端，其中后端可以基于现有的深度学习框架实现，如Theano，CNTK，TensorFlow，前端接口即Keras抽象过的统一接口API。那么 Keras 与tf.keras 有什么区别与联系呢？其实Keras 可以理解为一套搭建与训练神经网络的高层API 协议，Keras 本身已经实现了此协议，可以方便的
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2024-04-06 16:44:22
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「第一个深度学习框架该怎么选」对于初学者而言一直是个头疼的问题。本文中，来自 deepsense.ai 的研究员给出了他们在高级框架上的答案。在 Keras 与 PyTorch 的对比中，作者还给出了相同神经网络在不同框架中性能的基准测试结果。目前在 GitHub 上，Keras 有超过 31,000 个 Stars，而晚些出现的 PyTorch 已有近 17,000 个 Stars。值得一提的是
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2024-05-15 10:26:05
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Keras 和 PyTorch 当然是对初学者最友好的深度学习框架，它们用起来就像描述架构的简单语言一样，告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作，例如设计静态计算图、分别定义各张量的维度与内容等等。但是，到底哪一个框架更好一点呢？当然不同的开发者和研究者会有不同的爱好，也会有不同的看法。本文主要从抽象程度和性能两个方面对比 PyTorch 与 Keras，并介绍了一个新的基准，它复现并对比
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2024-05-13 13:42:14
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模型输入区别区别pytorchkerasAPItorch.tensorInput形状NCHWNHWC缩写意义>API（
原创
2023-03-09 07:40:15
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原文：https://medium.com/@karan_jakhar/keras-vs-pytorch-dilemma-dc434e5b5ae0 作者：Karan Jakhar 前言 上一篇2020年计算机视觉学习指南 介绍了两种深度学习框架--Keras 和 PyTorch ，这篇文章的作者就对
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2020-12-24 20:02:00
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本文以LeNet-5为例，简单介绍pytorch与keras的相互转换。 目录一、Keras1.1 数据集加载与预处理1.2 搭建模型1.3 训练模型1.4 评估模型二、Pytorch2.1 数据集加载与预处理2.2 搭建模型2.3 训练模型2.4 评估模型三、区别与联系 一、Keras1.1 数据集加载与预处理首先是导入相关包，然后加载MNIST数据#加载数据
(x_train, y_train
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2023-08-10 14:58:29
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深度学习是人工智能的子集，深度学习模仿人脑处理数据的神经通路，将其用于决策、检测对象、识别语音和翻译语言。它从非结构化和未标记的数据中学习，无需人工监督或干预。 深度学习通过使用人工神经网络的层次结构来处理机器学习，人工神经网络的构建类似于人脑，神经元节点在网络中连接。虽然传统的机器学习程序使用线性数据分析，但深度学习的分层功能允许机器使用非线性方法处理数据。Keras vs Tensorflow
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2023-11-15 16:24:28
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?君子坐而论道，少年起而行之 文章目录Pytorch与Keras介绍Pytorch模型定义模型编译模型训练输入格式完整代码Keras模型定义模型编译模型训练输入格式完整代码区别与使用场景结语Pytorch与Keras介绍pytorch和keras都是一种深度学习框架，使我们能很便捷地搭建各种神经网络，但它们在使用上有一些区别，也各自有其特性，我们一起来看看吧Pyt
