Keras 是一个开源库，用于在高级界面上构建神经网络
Posted: Sun Mar 02, 2025 9:48 am
但是，有了好的教程和示例，新用户可以朝着正确的方向开始。如果你能克服这些障碍，性能优势是惊人的。许多优秀的 Python 库（如 NumpPy 或 Pandas）通过利用在 C 或 FORTRAN 中运行的优化方法，执行操作的速度比基本 Python 中的类似操作更快。此外，Theano 代码可以在 GPU 上执行（典型的 PC 可能有数百个 GPU，而 CPU 只有少数几个），通过利用额外的并行处理将速度提高了一个数量级。
6. Tensorflow：
Tensor 是数据科学领域最 希腊手机号码列表 热门的 Python 库之一，也是 Google Brain 的第二代系统。它主要用 C++ 编写，包含 Python 绑定，性能无需担心。我最喜欢的功能之一是灵活的架构，它允许我使用相同的 API 将其部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU 或 GPU。没有多少库可以做到这一点。它是为 Google Brain 项目开发的，现在被广泛使用。但是，您必须花一些时间来学习它的 API，但花费的时间是值得的。在试用核心功能的最初几分钟内，我已经知道 TensorFlow 可以让我花更多时间实现我的网络设计，而不是费力地使用 API。
如果您想了解有关 TensorFlow 和神经网络的更多信息，请尝试参加像使用 TensorFlow 进行深度学习这样的课程，它不仅会教您有关 TensorFlow 的知识，还会教您许多深度学习技术。
7. Keras：
，它是用 Python 编写的。它简洁明了，具有高度的可扩展性。它使用 Theano 或 TensorFlow 和 CNTK 作为后端。Keras 是一个为人类而非机器设计的 API。它把用户体验放在首位。
Keras 遵循减少认知负荷的最佳实践：它提供一致且简单的 API，最大限度地减少常见用例所需的用户操作数量，并在用户错误时提供清晰且可操作的反馈。模型被理解为独立、完全可配置的模块的序列或图形，这些模块可以以尽可能少的限制插入在一起。神经层、成本函数、优化器、初始化方案、激活函数、正则化方案都是独立的模块，您可以将它们组合起来以创建新的模型。新模块很容易添加（作为新类和函数），现有模块提供了充足的示例。能够轻松创建新模块可以实现完全的表现力，使 Keras 适合高级研究。
6. Tensorflow：
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，它是用 Python 编写的。它简洁明了，具有高度的可扩展性。它使用 Theano 或 TensorFlow 和 CNTK 作为后端。Keras 是一个为人类而非机器设计的 API。它把用户体验放在首位。
Keras 遵循减少认知负荷的最佳实践：它提供一致且简单的 API，最大限度地减少常见用例所需的用户操作数量，并在用户错误时提供清晰且可操作的反馈。模型被理解为独立、完全可配置的模块的序列或图形，这些模块可以以尽可能少的限制插入在一起。神经层、成本函数、优化器、初始化方案、激活函数、正则化方案都是独立的模块，您可以将它们组合起来以创建新的模型。新模块很容易添加（作为新类和函数），现有模块提供了充足的示例。能够轻松创建新模块可以实现完全的表现力，使 Keras 适合高级研究。