深度学习框架分析交流,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习框架分析交流的问题，于是小编就整理了3个相关介绍深度学习框架分析交流的解答，让我们一起看看吧。

1. 《TensorFlow实战》和《TensorFlow:实战google深度学习框架》两本书有何异同？
2. TensorFlow、PyTorch这一类深度学习框架对机器学习科研的意义是什么？
3. 如何评价深度学习框架Keras？

《TensorFlow实战》和《TensorFlow:实战google深度学习框架》两本书有何异同？

刚好两本书都买了看过，初学建议买《TensorFlow:实战Google深度学习框架》注释和代码很全很有体系，跟着学很合适。有一定基础，想进一步学习应用场景的可以买《TensorFlow实战》。

这两本书的名字比较像，也都是介绍TensorFlow的，而且都是电子工业出版社，不过仔细看，写法还是不怎么一样。

TensorFlow实战

《TensorFlow实战》是黄文坚等撰写的。书的主要内容是使用TensorFlow实现各种常见的机器学习模型，从SoftmaxRegression、自编码器、多层感知机、卷积神经网络 、AlexNet、VGGNet、GoogleInceptionNet、ResNet、循环神经网络、Word2Vec、LSTM、BidirectionalLSTM、深度强化学习、策略网络、估值网络。

总的来说，覆盖了所有常见的主流模型，比较全面，也包括最新提出的模型（GoogleInceptionNet、ResNet等）。

当然，除了用TensorFlow实现各种机器学习模型外，还介绍了TensorBoard、TF.Learn、tfprof等配套组件。

Tensorflow：实战Google深度学习框架

《TensorFlow：实战Google深度学习框架》是郑泽宇等撰写的。和《TensorFlow实战》相比，加入了更多对初学者而言比较友好的内容。比如：

当然，另一方面，《TensorFlow：实战Google深度学习框架》涉及的模型就没有《TensorFlow实战》广泛了。

TensorFlow、PyTorch这一类深度学习框架对机器学习科研的意义是什么？

框架是一种实现方式，通过API简化神经网络构建流程，API提供调整一些参数的方法，使设计本身更加灵活，又无需考虑底层的优化和实现方法，让研究上层架构的研究者更专注于研究内容本身而不是实现方法。

如何评价深度学习框架Keras？

Keras的口号是：

尽可能缩短从想法到结果的延迟是做好研究的关键。

所以，推荐用Keras来学习深度学习（像不像绕口令）。对于学习而言，及时反馈非常非常重要。所以编程语言的学习经常推荐用REPL（读取-求值-输出 循环，Read-Eval-Print Loop）。深度学习同理。

（图片来源：Keras***）

得益于Keras精心设计的API和优良的文档，用Keras搭神经网络，是难以想象的方便。不消一刻钟，参考Keras的文档，就可以搭一个神经网络：

# 导入模块

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

深度学习现在是比较热门，因为Keras是为人类而不是天顶星人设计的API。用户的使用体验始终是我们考虑的首要和中心内容。

Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。

Keras的核心数据结构是“模型”，模型是一种组织网络层的方式。Keras中主要的模型是Sequential模型，Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。你也可以查看函数式模型来学习建立更复杂的模型，搭建一个问答系统、图像分类模型，或神经图灵机、word2vec词嵌入器就是这么快。支撑深度学习的基本想法本就是简单的。

到此，以上就是小编对于深度学习框架分析交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习框架分析交流的3点解答对大家有用。

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