深度學習大新聞：谷歌 Tensorflow 選擇 Keras

callmewhy 發布于2019-04-25 18:07 / 1171人閱讀

摘要：在的一條評論中，的作者谷歌研究員宣布了一條激動人心的消息將會成為第一個被添加到核心中的高級別框架，這將會讓變成的默認。但是，和確實證實了我的想法和神經網絡不一定都是那么折磨人的。

在 Reddit 的一條評論中，Keras 的作者、谷歌 AI 研究員 Francois Chollet 宣布了一條激動人心的消息：Keras 將會成為第一個被添加到 TensorFlow 核心中的高級別框架，這將會讓 Keras 變成 Tensorflow 的默認 API。

背景介紹：Keras 是一個高級別的 Python 神經網絡框架，能在 TensorFlow 或者 Theano 上運行。此外，能用到 TensorFlow 上的還有一些高級別的 Python 神經網絡框架，比如，TF-Slim，雖然它們發展更不完善，也不是 TensorFlow 的核心部分。

神經網絡研究者 Rachel Thomas 在 fast.ai 上撰文介紹了這一消息，并寫下了他使用TensorFlow 的心得體會：

他說，使用 TensorFlow 給我的感覺就是我還不夠聰明，但是，在使用 Keras 的時候我會覺得神經網絡要比我想象的簡單。這是因為，TensorFlow 的 API 過于冗長和混亂，也是因為 Keras 擁有我體驗過的最貼心的、最具表達力的 API。對我來說，在剛開始使用TensorFlow 受挫后就來公開批評它有點尷尬，它讓人覺得沉重、不自然。當然，其中有我自己的原因。但是，Keras 和 Theano 確實證實了我的想法：tensors 和神經網絡不一定都是那么折磨人的。

在一次大學作業中，我曾經使用一個硬件描述語言，通過添加和改變 CPU 暫存器中的字節來編碼除法（division）。這是一個很有趣的練習，但是我非常確定，我不想用這種方式對神經網絡進行編碼。使用一個更高級別的語言的好處是顯而易見的：更快地編碼、更少的bug，以及，更少的痛苦。Keras 的好處還有更多——它更適配神經網絡的概念，能促進新的發現。Keras 讓我更加擅長神經網絡，因為語言抽象與神經網絡的概念搭配得更加好。

使用與我的思維相同的概念語言寫程序，能讓我把注意力集中在需要解決的難題上，而不是編程語言的偽跡上。因為，當我把更多的精力花在頭腦中的思維與編程語言之間的概念轉換的時候，我的思考就會變慢。TensorFlow 影響了我的生產力。

正如 Chollet 所寫：“如果你想要長期使用一個更高級別的面向對象的 TF API ，Karas 就是正確的道路。”

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