keras batchnormalization 与pytorch中什么函数 keras和pytorch

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 vs Pytorch是深度学习的三种框架，先上结论，不同框架有其自身的优势，不同的人需求不一样，并没有一种框架对每个人都是最优的，如果是刚刚开始探索深度学习，应该首先学习PyTorch，因为它在研究社区中很受欢迎。然而，如果已经熟悉机器学习和深度学习，并且专注于尽快在该行业找到工作，那么TensorFlow应当优先学习起来。

keras

Keras是用Python编写的一个有效的高级神经网络应用程序编程接口（API）。这个开源神经网络库旨在提供深度神经网络的快速实验，它可以在CNTK、TensorFlow和Theano上运行。
Keras这套API专注于模块化、用户友好和可扩展性。其不处理底层计算；相反，其将底层计算交给另一个称为后端的库。
Keras于2017年年中被采用并收纳入TensorFlow，用户可以通过tf.keras模块使用，然而，Keras库依然可以独立工作。

Pytorch

PyTorch是基于Torch的一个相对较新的深度学习框架。由Facebook的AI研究小组开发，2017年在GitHub上开源，用于自然语言处理应用程序。PyTorch以简单、易用、灵活性、高效内存使用和动态计算图而著称。它还让人感觉很自然，使编码更易于管理，并提高了处理速度。

TensorFlow

TensorFlow是由Google开发的端到端开源深度学习框架，于2015年发布。它以文档和培训支持、可扩展的生产和部署选项、多个抽象级别以及对不同平台（如Android）的支持而闻名。
TensorFlow是一个用于神经网络的符号数学库，最适合跨一系列任务的数据流编程。它为构建和训练模型提供了多个抽象级别。
TensorFlow是深度学习领域中一个前景看好且增长迅速的项目，它提供了一个灵活、全面的社区资源、图书馆和工具生态系统，有助于构建和部署机器学习应用程序。

pytorch vs tensorflow

PyTorch和TensorFlow是当今最流行的两种深度学习框架。关于哪个框架更优越的争论是一个长期存在的争议点，每个阵营都有自己的狂热支持者。科研领域比较喜欢用pytorch，行业应用领域偏向于使用TensorFlow，这是因为pytorch容易上手、框架灵活性强以及调试方便的特性，而TensorFlow有着完善的文档框架和大量训练有素的模型和教程，因而其实更接近行业产品的框架工具，此外，TensorFlow提供了更好的可视化，允许开发人员更好地调试和跟踪训练过程，而Pytorch只能提供有限的可视化效果。
由于TensorFlow服务框架的存在，TensorFlow比pytorch更容易将训练好的模型部署到生产环境中。PyTorch没有提供这样的框架，所以开发人员需要使用Django或Flask作为后端服务器。
在数据并行方面，pyTorch依靠python对异步的支持获得最佳性能，而TensorFlow方面需手动编码并优化在特定设备上运行的每个操作，以允许分布式训练。

PyTorch vs Keras

如果刚开始学习深度学习，这两个框架都是可以的，数学家和经验丰富的研究人员会发现pytorch更符合他们的喜好。Keras更适合那些希望使用即插即用框架快速构建、训练和评估模型的开发人员。Keras还提供了更多部署选项和更简单的模型导出。然而，pytorch比Keras快且调试方便。
这两个平台知名度都很高，学习资源都很多。Keras可以很好地访问可重用代码和教程，而PyTorch拥有出色的社区支持和积极的开发。当使用小型数据集、快速原型和多个后端支持时，Keras是最好的。由于相对简单，它是最流行的框架。

TensorFlow vs Keras

TensorFlow是一个开源的端到端平台，是一个用于多个机器学习任务的库，而Keras是一个运行在TensorFlow之上的高级神经网络库。两者都提供了用于轻松构建和训练模型的高级API，但Keras更为用户友好，因为它是内置Python。
研究人员在处理大型数据集和物体检测时转向TensorFlow，他们需要优秀的功能和高性能。该框架由谷歌大脑开发，目前用于谷歌的研究和生产需求。

	keras	pytorch	TensorFlow
API 层级	高	低	高和低都有
架构	简洁易懂	复杂	不易使用
使用数据集	小	大数据集，高性能	大数据集，高性能
调试	小网络，通常不需要调试	出色的调试性能	难以调试
速度	慢，低性能	快，高性能	快，高性能
实现语言	Python	Lua	C++, CUDA, Python
部署	容易部署，兼容TensorFlow	不易部署	配套工具齐全，易于部署

总结来说，没必要站对争论孰优孰略，技多不压身，时间和精力可以，三种框架都可以熟悉了解并将其用在学习和工作中。