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如何比较KErAs,TEnsorLAyEr,TFLEArn

首先它们都是把神经网络抽象成不同的Layer,以便用户自定义网络.Keras 优点:Theano时代就推出了,使用者较多,有个人维护的中文文档,虽然更新很慢.纯scikit-learn式编程,隐藏了数据流的细节,数据流没有叙述的很清楚,到目前为

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

最近一直在用keras,说点个人感受.1、keras根植于python及theano,人气比较旺.2、提供较为上层的框架,搞个深度学习的原型非常方便.3、更新很快,我记得几个月前还没有multi-task的能力,最近再查就提供了graph的对象.4、最重要的,文档很全.这点超过其它类似的基于theano的框架(Lasagne, Opendeep, Blocks)

Keras是一个用于在Python上搭神经网络模型的框架,语法和torch比较相似.我个人认为Keras最大的特点是包装很好,一些在训练过程中要输出的方法和常用的优化函数、目标函数都已经内置了,非常适合用来写大作业.Keras和python的哲学

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,前者并不是指recurrent而是说网络是一层层堆的(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

就一个abcd作为一条样本即可,a b c d 的每一步都会计算loss的,所以拆开也没啥用 另外你这个不是序列标注,因为你是要预测下一个,而不是给整体一个最佳序列

安装 h5py,用于模型的保存和载入: pip install h5py 还有一些依赖包也要安装. pip install numpy scipy pip install pillow 为什么选择Keras的原因:Keras 是 Google 的一位工程师Franois Chollet 开发的一个框架,可以帮助你在 Theano 上面进

优点:支持python,模型库全,搭模型快,关注度极高,迭代快,可用GPU加速. 缺点: 内部许多类的抽象不合理. 命名略显混乱. 查看中间层输出不够直接. 模型需要compile 这些优缺点很大程度上都是因为现行版本将theano深度耦合,其

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.

最近一直在用keras,说点个人感受.1、keras根植于python及theano,人气比较旺.2、提供较为上层的框架,搞个深度学习的原型非常方便.3、更新很快,我记得几个月前还没有multi-task的能力,最近再查就提供了graph的对象.4、最重要的,文档很全.这点超过其它类似的基于theano的框架(lasagne, opendeep, blocks)

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