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摘要：在的一條評論中，的作者谷歌研究員宣布了一條激動(dòng)人心的消息將會(huì)成為第一個(gè)被添加到核心中的高級別框架，這將會(huì)讓變成的默認(rèn)。但是，和確實(shí)證實(shí)了我的想法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(dòng)人心的消息：Keras 將會(huì)成為第一個(gè)被添加到 TensorFlow 核心中的高級別框架，這將會(huì)讓 Keras 變成 Tensorflow 的默認(rèn) API。
背景介紹：Keras 是一個(gè)高級別的 Python 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，能在 TensorFlow 或者 Theano 上運(yùn)行。此外，能用到 TensorFlow 上的還有一些高級別的 Python 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，比如，TF-Slim，雖然它們發(fā)展更不完善，也不是 TensorFlow 的核心部分。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(huì)：
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(shí)候我會(huì)覺得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要比我想象的簡單。這是因?yàn)?，TensorFlow 的 API 過于冗長和混亂，也是因?yàn)?Keras 擁有我體驗(yàn)過的最貼心的、最具表達(dá)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(diǎn)尷尬，它讓人覺得沉重、不自然。當(dāng)然，其中有我自己的原因。但是，Keras 和 Theano 確實(shí)證實(shí)了我的想法：tensors 和 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不一定都是那么折磨人的。
在一次大學(xué)作業(yè)中，我曾經(jīng)使用一個(gè)硬件描述語言，通過添加和改變 CPU 暫存器中的字節(jié)來編碼除法（division）。這是一個(gè)很有趣的練習(xí)，但是我非常確定，我不想用這種方式對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編碼。使用一個(gè)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，能促進(jìn)新的發(fā)現(xiàn)。Keras 讓我更加擅長神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)檎Z言抽象與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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?yàn)?，?dāng)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(zhuǎn)換的時(shí)候，我的思考就會(huì)變慢。TensorFlow 影響了我的生產(chǎn)力。
正如 Chollet 所寫：“如果你想要長期使用一個(gè)更高級別的面向?qū)ο蟮?TF API ，Karas 就是正確的道路?！?/p>歡迎加入本站公開興趣群
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摘要：兩者取長補(bǔ)短，所以深度學(xué)習(xí)框架在年，迎來了前后端開發(fā)的黃金時(shí)代。陳天奇在今年的中，總結(jié)了計(jì)算圖優(yōu)化的三個(gè)點(diǎn)依賴性剪枝分為前向傳播剪枝，例已知，，求反向傳播剪枝例，，求，根據(jù)用戶的求解需求，可以剪掉沒有求解的圖分支。 虛擬框架殺入從發(fā)現(xiàn)問題到解決問題半年前的這時(shí)候，暑假，我在SIAT MMLAB實(shí)習(xí)?？粗乱粫?huì)兒跑Torch，一會(huì)兒跑MXNet，一會(huì)兒跑Theano。SIAT的服務(wù)器一般是不...
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