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深度学习框架测试交流,
cysgjj时间2025-06-14 14:25:37分类经验交流浏览9
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测试交流的问题，于是小编就整理了3个相关介绍深度学习框架测试交流的解答，让我们一起看看吧。
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。
Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
Keras是一个封装很好的高级框架，其中很多过程都封装在了API之内，所以搭建一个模型相对简单，结构相对清晰，比较适合新手入门和进阶。
TensorFlow的好处在于背后有Google提供支持，也就是说，想要使用TPU加速，一定要使用TensorFlow。而且TensorFlow的API封装没有那么宽泛，对于一些具体的调整和设计比较方便，适合对于神经网络具有丰富基础的人去做比较庞大的项目。
随着Keras作者加入Google，现在是Keras已经是TensorFlow的Keras。同时，TensorFlow 2.0首推Keras API。
当然，Keras高层或TensorFlow底层API的使用得看场景。简单搭模型使用Keras快速，需要编写自己的OP时，一般就得使用TensorFlow的API。
keras是一个高度封装的，对于科研工作者快速实现或者复现算法很好。
其实tensorflow目前也有高度封装的接口,比如tf.slim.
但是高度封装的API看不到更多参数，所以很多时候可能会造成你复现的模型无法收敛，或者精度和论文不一样。 何况现在tensorflow已经可以直接调用keras.tf.keras.可以完全使用。并且tf2.0.中，keras也享有更多tf的资源，keras搭建的模型，可以调用s***emodel来保存。
如果你是程序员，那你肯定需要模型部署，目前工业界云侧大多数还是部署tensorflow保存的模型，或者pytorch模型。
caffe模型。
端侧或者边缘侧，还是部署轻量级模型，更多也是.tflite文件，经过量化部署。用tensorflow是最通用的。具体情况还得看你们公司硬件支持情况。
比如我们公司的芯片目前只支持caffe模型，我也是很无奈，从头了解caffe.
不过好在现在有个开源项目支持各种模型之间的转换。
Keras虽然很方便，但是会有很多难以排查的问题，而底层的TensorFlow未必这么方便却很灵活，你能清楚看到张量的运算细节。作为研究人员或者工程师，两种都需要了解。
如何评价深度学习框架Keras？
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测试交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习框架测试交流的3点解答对大家有用。
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