keras和pytorch对比

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大家好，今天来介绍keras和pytorch对比(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！

KerasTheanopytorchcaffe2 哪个更好一些应该怎么尝试学习

最近刚开始使用theano, 经验不多，连个基本的模型都跑不通，于是去看了下Keras，源码比较简洁，可以当作theano的示例教程来看，感受如下：
文档看似很全，每个layer是干啥的，每个参数是啥都写了，但是不去读代码，实际很多人是无法从文档理解其具体用法的。这点看issue里的讨论里可以看出。同样，example似乎很多，而且都能直接run，还都是real world的数据集，看似很好，但是实际上，对于新手，如果需要的模型跟example里的不完全一样，不容易搞懂到底需要把输入输出的数据搞成啥格式。举个例子，example都是做的classification的，没有做sequence labeling的例子，如果想拿来做个pos tagging，不知道数据如何组织。当然，这些其实花一天读下代码或者好好翻翻issue讨论就可以解决了，但我相信不少人不会去认真读代码基野扮或者看讨论，而是直接换个工具。我感觉目前的doc只有懂了代码的人才能看懂，不懂得看文档还是没啥用。
2.项目很简单所以开发者不多，但是很活跃，每天都有新东西加进去。今天增加了一个新的分支后端可以用theano或者tensorflow了，不过貌似由于不支持scan，backend用tensorflow的没实现recurrent layer。他们也意识到文档的问题，觉得需要为小白用户多加点tutorial而不是光给develop看。
我没用过其他的framework，仅说keras

拿来学习theano基本用法，很不错
库本身的代码，比较简单易读，我作为python菜鸟，也能看懂。目前model有sequential和grapgh两种，前者并脊陪不是指recurrent而是说搏灶网络是一层层堆的（也包括recurrent）.其他的主要概念包括layer，regularizer, optimizer,objective都分离开。layer用于build每层的输出函数，model会用最后一层的输出，根据objective和每个layer的regularizer来确定最终的cost，然后在update时用optimizer来更新参数。把这四个看下加上model里的fit函数，就会用theano啦。很多模型都能cover，seq2seq这种也有现成的可用。建议不要光看example，多看看github上的 issues讨论，实在找不到，直接提问。效率方面，我不懂theano怎么优化，感觉keras的这种封装，没什么成本，跟自己用原生theano是一样的。当然，theano本身就好慢啊。。估计是我不懂用吧。。

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。

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。

研究生是学pytorch还是keras

研究生学pytorch的。

一考研的学习方法

（1）人与人之间最大的差别在于思维的差别。毋庸讳言，人与人之间的最大差别是思维的差 别，也可以说是思考的差别。考研也是如此，有人思考得简单，有人思考得复杂;有人思考得全面，有人思考得片面陵仔脊;有人思考得深入，有人思考得肤浅;有人思考得缜密。

（2）考研是有明确时间要求的，制定计划自然也是。在最终的考试到来之前，必须合理规划 好自己的复习时间。往大的方面说要分成三尺渗阶段：基础、强化、冲刺。往小的方面说，长计 划，短安排。

二考研的注意事项

（1）决定是考本校研究生还是外校研究生。相对而言外校的研究生比较难考，但是每年也有很大一部分优秀的学生考到更好的学校，当然学校越好，一般发展平台越大些，但是本校生的优势是可以提前了解导师、联系导师，并且考研难度小很多。

（2）开始复习专业课。联系好导师就可以开始复习专业课了，问清楚是考哪个专业课，哪个参考书，一般该学校网站上都会有，并且有时候戚悔在学校可以买到往届的考研专业课真题。

python和r语言的区别是什么

在从事数据分析行业中，我们都会从R与Python当中进行选择，但是，从这两个异常强大、灵活好用的数据分启伍析语中选择，却是非常难以选择的。

为了让大家能选择出更适合自己的语言，我们将两种语言进行简单的对比。

Stack Overflow趋势对比

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上图显示了自从2008年(Stack Overflow 成立)以来，这两种猜陪语言随着时间的推移而发生的变化。

R和Python在数据科学领域展开激烈竞争，我们来看看他们各自的平台份额，并将2016与2017年进行比较：

我们再从适用场景、任务、数据处理能力、开放环境来分析：

适用场景

R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。

任务

在进行探索性统计分析时，R胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。

数据处理能力

有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。

Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用穗旁蠢。

开发环境

对于R语言，需要使用R Studio。对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。

R 和 Python 详细对比

R和Python之间有很强的关联，并且这两种语言日益普及，很难说选对其一，事实上日常用户和数据科学家可以同时利用这两种语言。