keras和pytorch哪个好用

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大家好，今天来介绍keras和pytorch哪个好用(什么模块提供了一组高级神经网络层的信息)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

2019年十大最佳深度学习框架

作者 Python语音识别

来源 涛哥聊Python

虽然我们大多数人都惊叹为什么DL这么好？在使用大量数据进行训练时，它在准确性方面非常出色。近几年随着深度学习算法的发展，出现了很多深度学习的框架，这些框架各有所长，各具特色。下面将为大家介绍2019年最受欢迎的十大深度学习框架。

TensorFlow

谷歌的Tensorflow可以说是当今最受欢迎的深度学习框架。Gmail，Uber，Airbnb，Nvidia以及其他许多知名品牌都在使用。TF是目前深度学习的主流框架，Tensorflow主要特性：

TensorFlow支持python、JavaScript、C ++、Java和Go，C＃和Julia等多种编程语言。 TF不仅拥有强大的计算集群，还可以在iOS和Android等移动平台上运行模型。 TF编程入门难度较大迅雀。初学者需要仔细考虑神经网络的架构，正确评估输入和输出数据的维度和数量。 TF使用静态计算图进行操作 。也就是说我们需要先定义图形，然后运行计算，如果我们需要对架构进行更改，我们会重新训练模型。选择这样的方法是为了提高效率，但是许多现代神经网络工具能够在学习过程中考虑改进而不会显着降低学习答郑速度。在这方面，TensorFlow的主要竞争对手是PyTorch 。

TensorFlow优点：

它非常适合创建和试验深度学习架构，便于数据集成，如输入图形，SQL表和图像。 它得到谷歌的支持，这就说明该模型短期内不会被抛弃，因此值得投入时间来学习它。 PyTorch

Tensorflow之后用于深度学习的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook开发的，已被Twitter和Salesforce等公司使用。

PyTorch基本特性：

与TensorFlow不同，PyTorch库使用动态更新的图形进行操作 。这意味着它可以在流程中更改体系结构。 在PyTorch中，您可以使用标准调试器 ，例如pdb或PyCharm。

PyTorch优点：

训练神经网络的过程简单明了。同时，PyTorch支持数据并行和分布式学习模型，并且还包含许多预先训练的模型。 PyTorch更适合小型项目和原型设计。 Sonnet

Sonnet深度学习框架是建立在TensorFlow的基础之上。它是DeepMind用于创建具有复杂架构的神经网络。

Sonnet基本特性：

面向对象的库，在开发神经网络（NN）或其他机器学习（ML）算法时更加抽象。 Sonnet的想法是构造对应于神经网络的特定部分的主要Python对象。此外，这些对象独立地连接到计算TensorFlow图。分离创建对象并将其与图形相关联的过程简化了高级体系结构的设计。

Sonnet优点：

Sonnet的主要优点是可以使用它来重现DeepMind论文中展示的研究，比Keras更容易，因为DeepMind论文模型就是使用Sonnet搭建的。 Keras

Keras是一个机器学习框架，如果您拥有大量数据和/或你想快速入门深度学习，那么Keras将非常适合学习。Keras是TensorFlow高级集成APi，可以非常方便的和TensorFlow进行融合。这是我强烈推荐学习的一个库。

Keras基本特性：

除了Tensorflow之外，Keras还是其他流行的库（如Theano和CNTK）的高级API。 在Keras中更容易创建大规模的深度学习模型，但Keras框架环境配置比其他底层框架要复杂一些。

Keras优点：

对于刚刚入门的人来说，Keras是最好的深度学习框架。它是学习和原型化简单概念的理想选择，可以理解各种模型和学习过程的本质。亩举早 Keras是一个简洁的API。 可以快速帮助您创建应用程序。 Keras中代码更加可读和简洁。 Keras模型序列化/反序列化API，回调和使用Python生成器的数据流非常成熟。

顺便说一下TensorFlow和Keras的对比：

PS：Tensorflow处于底层框架：这和MXNet，Theano和PyTorch等框架一样。包括实现诸如广义矩阵 - 矩阵乘法和诸如卷积运算的神经网络原语之类的数学运算。

Keras处于高度集成框架。虽然更容易创建模型，但是面对复杂的网络结构时可能不如TensorFlow。

MXNet

MXNet是一种高度可扩展的深度学习工具，可用于各种设备。虽然与TensorFlow相比，它似乎没有被广泛使用，但MXNet的增长可能会因为成为一个Apache项目而得到提升。

MXNet基本特性：

该框架支持多种语言，如C ++，Python，R，Julia，JavaScript，Scala，Go，甚至Perl。 可以在多个GPU和许多机器上非常有效地并行计算。

MXNet优点：

支持多个GPU（具有优化的计算和快速上下文切换） 清晰且易于维护的代码（Python，R，Scala和其他API） 快速解决问题的能力（对于像我这样的深度学习新手至关重要）

虽然它不像TF那么受欢迎，但MXNet具有详细的文档并且易于使用，能够在命令式和符号式编程风格之间进行选择，使其成为初学者和经验丰富的工程师的理想选择。

GLUON

Gluon是一个更好的深度学习框架，可以用来创建复杂的模型。GLUON基本特性：

Gluon的特殊性是具有一个灵活的界面，简化了原型设计，构建和培训深度学习模型，而不会牺牲学习速度。 Gluon基于MXNet，提供简单的API，简化深度学习模型的创建。 与PyTorch类似，Gluon框架支持使用动态图表 ，将其与高性能MXNet相结合。从这个角度来看，Gluon看起来像是分布式计算的Keras非常有趣的替代品。

GLUON优点：

在Gluon中，您可以使用简单，清晰和简洁的代码定义神经网络。 它将训练算法和神经网络模型结合在一起，从而在不牺牲性能的情况下提供开发过程的灵活性。 Gluon可以定义动态的神经网络模型，这意味着它们可以动态构建，使用任何结构，并使用Python的任何本机控制流。 SWIFT

当你听到Swift时，您可能会考虑iOS或MacOS的应用程序开发。但是如果你正在学习深度学习，那么你一定听说过Swens for Tensorflow。通过直接与通用编程语言集成，Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表达更强大的算法。SWIFT基本特性：

可以轻松获得可微分的自定义数据结构。 下一代API 。通过实践和研究获得的新API更易于使用且更强大。 在TensorFlow的基础上 ，Swift API为您提供对所有底层TensorFlow运算符的直接调用。 基于Jupyter、LLDB或者Swift in Colab的编程工具提高了您的工作效率。

SWIFT优点：

如果动态语言不适合您的任务，那么这将是一个很好的选择。当你训练运行了几个小时，然后你的程序遇到类型错误，那么使用Swift，一种静态类型语言。您将看到代码错误的地方。 Chainer

直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出现之前，Chainer是动态计算图或网络的领先神经网络框架，它允许输入数据长度不一致。chainer基本特性：

Chainer代码是在Numpy和CuPy库的基础之上用纯Python编写的， Chainer是第一个使用动态架构模型的框架。

Chainer优点：

通过自己的基准测试，Chainer明显比其他面向Python的框架更快，TensorFlow是包含MxNet和CNTK的测试组中最慢的。 比TensorFlow更好的GPU和GPU数据中心性能。最近Chainer成为GPU数据中心性能的全球冠军。 DL4J

那些使用Java或Scala的人应该注意DL4J（Deep Learning for Java的简称）。DL4J的基本特性：

DL4J中的神经网络训练通过簇的迭代并行计算。 该过程由Hadoop和Spark架构支持。 使用Java允许您在Android设备的程序开发周期中使用。

DL4J优点：

如果您正在寻找一个良好的Java深度学习框架，这会是一个非常好的平台。 ONNX

ONNX项目诞生于微软和Facebook，旨在寻找深度学习模型呈现的开放格式。ONNX简化了在人工智能的不同工作方式之间传递模型的过程。因此ONNX具有各种深度学习框架的优点。

ONNX基本特性：

ONNX使模型能够在一个框架中进行训练并转移到另一个框架中进行推理。ONNX模型目前在Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch中得到支持，并且还有许多其他常见框架和库的连接器。

ONNX优点：

对于PyTorch开发人员来说，ONNX是一个好的选择。但是对于那些喜欢TensorFlow的人来说，Keras等可能好一点。 总结

那么您应该使用哪种深度学习框架？下面是几点建议：

如果你刚刚开始学习，那么最好的选择是Keras 。 出于研究目的，请选择PyTorch 。 对于生产，您需要关注环境。因此对于Google Cloud，最好的选择是TensorFlow ，适用于AWS - MXNet和Gluon 。 Android开发人员应该关注D4LJ ，对于iOS来说， Core ML会破坏类似的任务范围。 最后， ONNX将帮助解决不同框架之间的交互问题。

什么模块提供了一组高级神经网络层

1、PyTorch：是Facebook开发的深度学习旁升仿框架。也提笑物供了许多高级神经网络层，如卷积运纤层、循环层、全连接层等，和TensorFlow类似。
2、Caffe：是由加州大学伯克利分校开发的深度学习框架。Caffe提供了一些高级神经网络层，如卷积层、池化层、全连接层等，但对于新手需要掌握一定的C++基础，语法相对不太友好。
3、Keras：是由Fran?ois Chollet开发的高度模块化的深度学习框架。Keras对TF和Pytorch进行了封装，在API设计上更加简洁易懂。Keras使用起来非常方便，同时也提供很多高级神经网络层。例如卷积层、循环层、全连接层、Dropout层（随机失活层）等，功能和TF相似。

python深度学习框架学哪个

Python 深度学习生态系统在这几年中的演变实属惊艳。pylearn2，已经不再被积极地开发或者维护，大量的深度学习库开始接替它的位置。这些库每一个都各有千秋。我们已经在 indico 的产品或者开发中使用了以下列表中的大部分的技术，但是对于剩下一些我们没有使用的，我将会借鉴他人的经验来帮助给出 Python 深度学习生态系统的清晰的、详尽的理解。
确切地说，我们将会关注：
Theano
Lasagne
Blocks
TensorFlow
Keras
MXNet
PyTorch
下面是对这 7 大 Python 深度学习框架的描述以及优缺点的介绍。
Theano
描述：Theano 是一个 Python 库，允许你定义、优化并侍誉闷且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式。它与 GPUs 一起工作并且在符号微分方面表现优秀。
概述：Theano 是数值计算的主力，它支持了许多我们列表当中的其他的深度学习框架。Theano 由 Frédéric Bastien 创建，这是蒙特利尔大学机器学习研究所(MILA)背后的一个非常优秀的研究团队。它的 API 水平较低，并且为了写出效率高的 Theano，你需要对隐藏在其他框架幕后的算法相当的熟悉。如果你有着丰富的学术机器学习知识，正在寻找你的模型的精老弯细的控制方法，或者想要实现一个新奇的或者不同寻常的模型，Theano 是你的首选库。总而言之，为了灵活性，Theano 牺牲了易用性。
优点：
灵活
正确使用时的高性能
缺点：
较高的学习难度
低水平的 API
编译复杂的符号图可能很慢
Lasagne
描述：在 Theano 上建立和训练神经网络的轻量级库
概述：因为 Theano 致力于成为符号数学中最先且最好的库，Lasagne 提供了在 Theano 顶部的抽象，这使得它更适合于深度学习。它主要由当前 DeepMind 研究科学家 Sander Dieleman 编写并维护。Lasagne 并非是根据符号变量之间的函数关系来指定网络模型，而是允许用户在层级思考，为用户提供了例如「Conv2DLayer」和「DropoutLayer」的构建块。Lasagne 在牺牲了很少的灵活性的同时，提供了丰富的公共组件来帮助图层定义、图层初始化、模型正则化、模型监控和模型训练。
优点：
仍旧非常灵活
比 Theano 更高级的抽象
文档和代码中包含了各种 Pasta Puns
缺点：
社区小
Blocks
描述：用于构建和训练神经网络的 Theano 框架
概述：与 Lasagne 类似，Blocks 是在 Theano 顶部添加一个抽象层使深度学习模型比编写原始的 Theano 更清晰、更简单、定义更加标准化。它是由蒙特利尔大学机器学习研究所(MILA)编写，其中一些人为搭建 Theano 和第一个神经网络定义的高级接口(已经淘汰的 PyLearn2)贡献了自己的一份力量。比起 Lasagne，Blocks 灵活一点，代价是入门台阶较高，想要高效的使用它有不小的难度。除此之外，Blocks 对递归神经网络架构(recurrent neural network architectures)有很好的支持，所以如果你有兴趣探索这种类型的模型，它值得一看。除了 TensorFlow，对于许多我们已经部署在 indico 产品中的 API，Blocks 是其首选库。
优点：
仍旧非常灵活
比 Theano 更高级的抽象
易于测试
缺点：
较高的学习难度
更小的社区
TensorFlow
描述：用于数值计算的使用数据流图的开源软件库
概述：TensorFlow 是较低级别的符号库(比如 Theano)和较高级别的网络规范库(比如 Blocks 和 Lasagne)的混合。即使它是 Python 深度学习库集合的最新成员，在 Google Brain 团队支持下，它虚此可能已经是最大的活跃社区了。它支持在多 GPUs 上运行深度学习模型，为高效的数据流水线提供使用程序，并具有用于模型的检查，可视化和序列化的内置模块。最近，TensorFlow 团队决定支持 Keras(我们列表中下一个深度学习库)。虽然 TensorFlow 有着自己的缺点，但是社区似乎同意这一决定，社区的庞大规模和项目背后巨大的动力意味着学习 TensorFlow 是一次安全的赌注。因此，TensorFlow 是我们今天在 indico 选择的深度学习库。
优点：
由软件巨头 Google 支持
非常大的社区
低级和高级接口网络训练
比基于 Theano 配置更快的模型编译
完全地多 GPU 支持
缺点：
虽然 Tensorflow 正在追赶，但是最初在许多基准上比基于 Theano 的慢。
RNN 支持仍不如 Theano
Keras
描述：Python 的深度学习库。支持 Convnets、递归神经网络等。在 Theano 或者 TensorFlow 上运行。
概述：Keras 也许是水平最高，对用户最友好的库了。由 Francis Chollet(Google Brain 团队中的另一个成员)编写和维护。它允许用户选择其所构建的模型是在 Theano 上或是在 TensorFlow 上的符号图上执行。Keras 的用户界面受启发于 Torch，所以如果你以前有过使用 Lua 语言的机器学习经验，Keras 绝对值得一看。由于部分非常优秀的文档和其相对易用性，Keras 的社区非常大并且非常活跃。最近，TensorFlow 团队宣布计划与 Keras 一起支持内置，所以很快 Keras 将是 TensorFlow 项目的一个分组。
优点：
可供选择的 Theano 或者 TensorFlow 后端
直观、高级别的端口
更易学习
缺点：
不太灵活，比其他选择更规范
MXNet
描述：MXNet 是一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。
概述：MXNet 是亚马逊(Amazon)选择的深度学习库，并且也许是最优秀的库。它拥有类似于 Theano 和 TensorFlow 的数据流图，为多 GPU 配置提供了良好的配置，有着类似于 Lasagne 和 Blocks 更高级别的模型构建块，并且可以在你可以想象的任何硬件上运行(包括手机)。对 Python 的支持只是其冰山一角—MXNet 同样提供了对 R、Julia、C++、Scala、Matlab，和 Javascript 的接口。如果你正在寻找最佳的性能，选择 MXNet 吧，但是你必须愿意处理与之相对的一些 MXNet 的怪癖。
优点：
速度的标杆
非常灵活
缺点：
最小的社区
比 Theano 更困难的学习难度
PyTorch
描述：Python 中的张量(Tensors)和动态神经网络，有着强大的 GPU 加速。
概述：刚刚放出一段时间，PyTorch 就已经是我们 Python 深度学习框架列表中的一个新的成员了。它是从 Lua 的 Torch 库到 Python 的松散端口，由于它由 Facebook 的 人工智能研究团队(Artificial Intelligence Research team (FAIR))支持且因为它用于处理动态计算图(Theano，TensorFlow 或者其他衍生品没有的特性，编译者注：现在 TensorFlow 好像支持动态计算图)，它变得非常的有名。PyTorch 在 Python 深度学习生态系统将扮演怎样的角色还不得而知，但所有的迹象都表明，PyTorch 是我们列表中其他框架的一个非常棒的选择。
优点:
来自 Facebook 组织的支持
完全地对动态图的支持
高级和低级 API 的混合
缺点：
比其他选择，PyTorch 还不太成熟

Python深度学习中kerastensorflowscikitlearn哪个好用

scikit-learn主要是用于机器学习，要是深度学习的话不太适合。
keras和tensorflow其实是一家，tensorflow自带了tf.keras，所以我觉得两个可以都学，不此桥冲突。
keras能够快速搭建一个较为简单的模型，通过调用keras.layers中的类就可以搭建一个简单的模型，tensorflow相比于keras能够改变具体模型内部的计算方法，更适合敬扒散深入研究算法。
所以我建议先用keras入门，等到keras逐渐不能满足需求时，再用tensorflow与keras结合的方法构建你自己的亮氏模型结构
可以去看看tensorflow2的教程（因为tf2大部分都是用keras编写，所以也会有人叫kerasflow）

请问在数据相同参数相同的情况下同一个模型在pytorch和keras得出的结果有差别吗

会有细微差别，一胡仔般都是小数点之后的差别了。
就算同一个模型，同一个参数，在keras或者pytorch上面跑两次都会有裤兄汪差别。模型训练带有一定的尘搭随机性。
但是不会有质变，基本不可能出现一个上面效果很好，一个很差。