【整理】keras对比pytorch

• keras vs pytorch
• 共同点
• 都是知名的深度学习框架
• 往往用来对比哪个更适合做为入门首选的深度学习框架
• 对比
• 图解
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• 文字详解
• Keras
• https://github.com/keras-team/keras
• github star：45.3K
• https://keras.io/
• 背后老大：谷歌
• 专注=侧重：
• 易用性和语法简洁性
• 可用于：
• TensorFlow
• 支持内置与：TensorFlow 内的 tf.contrib
• CNTK
• Theano
• MXNet
• 评价：更容易学习和用标准层进行实验，即插即用
• PyTorch
• https://github.com/pytorch/pytorch
• github star: 33.5K
• 背后老大：FB=Facebook
• 专注=侧重：较低级别 API
• 直接处理数组表达式
• 更适用于：
• 学术研究
• 需要优化自定义表达式
• 评价：提供一种较低级别的方法，对于更具备数学背景的用户来讲灵活性更强
• 到底哪个好？
• 结论：因人而异，因项目而异
• 取决于：技术背景、需求和期望
• 建议：
• 选择
• 新手：选Keras
• 高手：熟悉后再搞PyTorch
• 或根据需要选Keras还是PyTorch
• 用途
• 生成环境用：TensorFlow、Caffe、Caffe2
• 移动端用：TensorFlow、Caffe2
• 相关对比
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