在TensorFlow 2.0中，Keras API将成为TensorFlow中构建和训练模型的核心高级API。 ? 在TensorFlow启动项目将变得更简单。...背后的原因在于，Tensorflow是为从研究到生产的大规模模型而设计的，核心是性能。虽然难学，但只要坚持下去，就能进入机器学习从业者行列了。...很多新的AI研究人员，以及不少Tensorflow用户，都喊着“真香”，转投PyTorch，毕竟隔壁家的不需要花太多力气。 还好有Keras，让不少人感受到了一些安慰。...虽然它是一个从TensorFlow 内部访问的高级 API，但它跟TF没啥关系。 开发者得在好用的Keras和性能强大的TensorFlow之间做出选择。...于是，Keras成了TensorFlow的高级 API，而且是可扩展的，可以直接从tf.keras使用 TensorFlow的所有高级功能。 而且Keras的简单性，也带到了TensorFlow上。
新智元报道 来源：Reddit 编辑：肖琴 【新智元导读】随着PyTorch逐渐成为增长最快的深度学习框架，尤其在深度学习研究中占据主导地位，许多从TensorFlow转PyTorch的研究人员表示...从Reddit网友的评论来看，从TensorFlow转PyTorch的研究人员往往有“真香”之感，但从PyTorch转TensorFlow怎样呢？...从PyTorch转TensorFlow后，没有人回答我的问题 帖主DisastrousProgrammer描述了他从PyTorch转到TensorFlow后的无所适从——遇到问题搜索不到答案。...在我抱怨TF模型保存/加载机制非常糟糕(就用户体验而言)之后，他们团队的两名经理联系我，询问反馈。非常感谢，这也是我继续使用TensorFlow的主要原因之一。...Keras出现后，就变成经典TF和Keras混在一起的半吊子指南了。要学习如何使用常规TF层是不可能的，除非查看旧的repos等等。这就是我转向PyTorch的原因。
译者注：TensorFlow 2.0已经将keras作为主要API，在TensorFlow 1.0中，也可以非常容易的引入Keras API。...本文将列出Keras与Pytorch的4个不同方面，以及为什么您会选择其中一个而不是另一个库。...但是在做选择时您应该了解Keras和Pytorch的不同特点。 ? (1) 定义模型的类和函数对比 为了定义深度学习模型，Keras提供了Functional API。...在Keras训练模型非常容易！只是一个简单的.fit()，即可启动！...但与此同时，由于这些模型训练步骤在训练不同模型时基本保持不变，因此非常不必要。 (4) 控制 CPU 和 GPU 模式 ?
下一个fast.ai的课程，将完全基于一个使用PyTorch开发的框架，抛弃原来的TensorFlow和Keras框架。这是为什么？...可是我们发现，当时在Keras上没有attention模型的有效实现，而TensorFlow实现没有文档、一直在改，还复杂得毫无必要。...PyTorch没有Keras那样简单明了的API来训练模型，每个项目都需要几十行代码来实现一个神经网络的基础训练。另外，Keras的默认设置就挺有用，而PyTorch一切都需要详细设置。...经过一些研究和探索后，我们做到了。我们构建的模型比用Keras构建的更快、更准确、更复杂，而且更少的代码写就。最近对多个领域论文进行的实现，都证明了这一点。...但是我们在每个阶段提供了定制化的能力，所以可以轻松尝试不同的方法。 随着工作效率的提升，我们能够尝试更多的技术，在这个过程中，我们发现了一些非常差的方法。
因而，你在默认设置下就足以入门。但当你想要实现一个非常先进或「独特的」模型时，才真正需要深入了解低级和本质的 TensorFlow。...当然，如果你不需要实现任何独特的内容，则 Keras 也表现的非常好，因为你不会遇到任何 TensorFlow 障碍。但如果想要实现一些独特的内容，则 PyTorch 可能会表现得更加平滑。...训练模型 ? 开始训练 利用 Keras 训练模型超级简单！只需要一个简单的.fit()，你就可以开启模型训练之旅。 ?...选择 Keras 或 PyTorch 的一般性建议 作者通常建议初学者从 Keras 开始。Keras 绝对是理解和使用起来最简单的框架，能够很快地上手运行。...你依然能够快速实现、训练和测试网络，并享受简单调试带来的额外益处。 ?
上图是进一年以来国内的深度学习两个主流框架tensorflow 与pytorch之间的对比，很明显的可以看出 tensorflow远胜于pytorch.尤其在有TF2.0消息公布后，搜索指数差距拉大了...是否适合新手 TensorFlow 1.x与 PyTorch对比来说，个人认为PyTorch好些，但是在tensorflow 2.0发布后根据其新特性，Tensorflow 2.0 将于PyTorch...可以发现eager 模式和 PyTorch 一样简单. 效果上 个人认为针对不同需求、不同算法选择不同，没有绝对的好与不好。...以上来源于官网 小结 TensorFlow 2.0将原有的一个非常强大非常成熟的深度学习库进行了简化，重点是以keras为主，不知大家是否了解keras,根据官方标语，它是“为人类设计，不是为机器设计的...因此他在入门方面将大大优化， 如果你有以下需求，那么TensorFlow是一个很好的选择： 开发需要部署在移动平台上的模型 想要各种形式的丰富的学习资源（TensorFlow开发课程比较多） 想要或需要使用
方法论 在本文中，我将Keras和fastai包含在比较中，因为它们与TensorFlow和PyTorch紧密集成。它们还提供了评估TensorFlow和PyTorch的标准。 ? ?...没有machine learning的前缀进行搜索没有产生明显不同的结果。职位的搜索区域是美国。 我从2019年3月的职位数量中减去了6个月前的数量。这是我发现的并整理的图标： ?...TensorFlow的列表增幅略大于PyTorch。Keras也看到了增长，大约是TensorFlow的一半。Fastai仍然没有出现任何的工作岗位列表。...TensorFlow在每个类别中拥有最多的GitHub活动。然而，PyTorch在观察者和贡献者的增长方面非常接近。此外，Fastai看到了许多新的贡献者。...TensorFlow在过去六个月中添加了最多的新主题粉丝。PyTorch和Keras每个也都增加了很多。 获得所有数据后，我将其合并为一个指标。
team 也是比 solo 高效多了，团队里有比你更勤奋，更有经验，更多技巧的队友那就走运了。终极武器是打出名气后可以在最后阶段搭金牌区的顺风车（笑）。 Q4: keras 患者。...keras 还没用扎实。学 pytorch 没动力，但到处都是 pytorch，如何建立这种学习动力？更别说 tensorflow 了。...A4: 我也是 keras 重度用户，不到必须要用 pytorch 的时候不会去学的。...kaggle 的分享氛围非常好，可以从 Notebook 区和 Discussion 区中发现很多很棒的 idea、方法、资源等等。...尽量走和 gbdt 不同得路线，用原始简单的数据靠 nn 的网络结构自主生成特征看看能否取得好的效果。
方法论 Keras和fastai与TensorFlow和PyTorch紧密集成在一起，因而本文在比较时将二者包含在内。...基于历史比较的原因，作者采用了这种评估方法。不包含「机器学习」的搜索没有产生明显不同的结果。搜索区域是美国。 作者从2019年3月的职位列表数量中减去六个月前的数量，结果如下： ?...过去六月里，TensorFlow增加了最多的新话题关注者。PyTorch和Keras相差甚多。 作者在添加所有数据后将其合并成一个指标。 增长分数过程 作者创建了增长评分机制： 1....5.将每个框架的类别分数汇总为单个增长分数。 工作列表占总分数的三分之一多，这是比例最高的一部分：钱说了算。这种多权重方法平衡了不同类别。...TensorFlow和PyTorch都是值得学习的框架。 学习建议 如果你希望学习TensorFlow，我们建议你可以从Keras学起。
MMdnn 中的「MM」代表模型管理，「dnn」是「deep neural network」（深度神经网络）的缩写。 MMdnn 可将一个框架训练的 DNN 模型转换到其他框架可用。...其主要特征包括： 模型文件转换器，转换 DNN 模型使之适合不同框架； 模型代码块生成器，生成适合不同框架的训练或推断代码块； 模型可视化，针对不同框架可视化 DNN 网络架构和参数； 模型兼容性测试（...强烈建议先阅读 README） Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) PyTorch CoreML（实验阶段） 测试模型 我们在部分 ImageNet 模型上对当前支持的框架间模型转换功能进行了测试...正在测试的框架： PyTorch CNTK Caffe2 ONNX 正在测试的模型： RNN 图像风格迁移 目标检测 模型可视化 你可以使用 MMdnn 模型可视化工具（http://vis.mmdnn.com...准备 Keras 模型。以下示例将首先下载预训练模型，然后使用简单的模型抽取器从 Keras 应用中获取模型，抽取器将抽取 Keras 模型架构和权重。
接下来我们将通过4个不同方面，来对比Keras和PyTorch，最终初学者会明白应该选谁。 用于定义模型的类与函数 Keras提供功能性API来定义深度学习模型。...将网络设置为一个类，扩展了Torch库中的torch.nn.Module，PyTorch允许用户访问所有Python的类功能而不是简单的函数调用。...当然，如果不需要实现任何花哨的东西，那么Keras会做得很好，因为你不会遇到任何TensorFlow路障。 训练模型 ? 在Keras上训练模型非常容易！一个简单的.fit（）走四方。...同时，由于这些模型训练步骤在训练不同模型时基本保持不变，因此非常不必要。 控制CPU与GPU模式 ? 如果安装了tensorflow-gpu，默认情况下在Keras中启用并完成使用GPU。...选择框架的建议 Seif通常给出的建议是从Keras开始，毕竟又快、又简单、又好用！你甚至可以执行自定义图层和损失函数的操作，而无需触及任何一行TensorFlow。
他的文章‘Towards Reproducibility: Benchmarking Keras and PyTorch’ 提出了几个有趣的观点： resnet结构在PyTorch中执行得更好， inception...结构在Keras中执行得更好 在Keras应用程序上不能复现Keras Applications上的已发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。...了解(并信任)这些基准测试非常重要，因为它们允许你根据要使用的框架做出明智的决策，并且通常用作研究和实现的基线。 那么，当你利用这些预先训练好的模型时，需要注意什么呢?...有一些关于HackerNews的传言称，将Keras的后端从Tensorflow更改为CNTK (Microsoft Cognitive toolkit)提高了性能。...Vasilis还引用了这样的例子，当Keras模型从训练模式切换到测试模式时，这种差异导致模型性能显著下降(从100%下降到50%)。
这8本书从内容上看，可以分为四类： 机器和深度学习基础知识（适合初学者） 机器学习框架：Pytorch、Tensorflow 和 Keras MLOP：云、生产和深度学习工程 深度学习理论 机器学习和深度学习基础...第5、6章涵盖了使用简单神经网络（如反向传播）学习过程的所有基础知识，重点是讲如何在Pytorch 中的动手写代码。 第 2 部分讲的是面向现实问题的模型，包括从 3D 图像数据中检测癌症和肺结节等。...第 3 部分介绍了从 Pytorch 导出的模型，包括执行推理或移动设备所需的步骤。对于想要学习如何优化训练后模型，并在硬件资源有限的嵌入式设备中使用的工程师来说，这部分内容会很有帮助。...第二部分是在实际应用中使用这些模型。读者将熟悉移动或 Web 应用程序上的模型部署。...书中各章节涉及机器学习生命周期的不同阶段。在讨论了设计阶段之后，读者将熟悉如何编写可维护的深度学习代码（如 OOP、单元测试和调试）的最佳实践。
简单而言，即通过匹配自编码器隐藏编码向量的聚合后验分布（aggregated posterior）和任意的先验分布。匹配聚合后验分布和先验分布确保了从任意先验空间中的采样都能生成有意义的样本。...我们将删除随机图像块后的图像馈送给生成器，而生成器的任务就是根据周围的像素填补这些删除的图像块。然后将绘制后的图像展现给判别器网络，并判断它们是否是真实图像。...这些网络不仅能学习从输入图像到输出图像的变换，还能学习一个损失函数来训练这个损失。这使其可以应用相同的一般性方法到传统上需要非常不同的损失函数的问题上。...从 MNIST 到 MNIST-M 的分类性能 PixelDA 在 MNIST 上训练一个分类器，并可以变换到和 MNIST-M 相似的图像（通过执行无监督的图像到图像域适应）。...扩展的平均意见分数（MOS）测试表明，使用 SRGAN 可以大大提高感知质量。使用 SRGAN 获得的 MOS 分数和那些原始高分辨率图像很相近，高于所有当前最佳方法。 ?
利用预培训的模型有几个重要的好处: 合并起来超级简单 快速实现稳定(相同甚至更好)的模型性能 不需要那么多标记数据 从转移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练语言模型，如GPT...他的文章《走向可重复性:Keras和PyTorch的基准测试》提出了几个有趣的观点： resnet架构在PyTorch中表现更好，而inception架构在Keras中表现更好。...柯蒂斯的文章也在推特上引发了一些不同的声音。 了解(并信任)这些基准测试非常重要，因为它们允许您根据要使用的框架做出明智的决策，并且通常用作研究和实现的基准。...有一些关于黑客新闻网站的传言称，将Keras的后端从Tensorflow更改为CNTK (Microsoft Cognitive toolkit)可以提高性能。...Vasilis还引用了这样的例子，当Keras模型从列车模式切换到测试模式时，这种差异导致模型性能显著下降(从100%下降到50%)。
我们将主要介绍Pytorch的如下中阶API 数据管道 模型层 损失函数 TensorBoard可视化 如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙】。 本节我们介绍模型层。...深度学习模型一般由各种模型层组合而成。 torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。...通过线性变换将输入批次缩放平移到稳定的均值和标准差。可以增强模型对输入不同分布的适应性，加快模型训练速度，有轻微正则化效果。一般在激活函数之前使用。...并非卷积的逆操作，但在卷积核相同的情况下，当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下，卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。在语义分割中可用于上采样。...利用nn.Linear将nn.Unfold的输出和卷积核做乘法后，再使用 nn.Fold操作将结果转换成输出图片形状。 nn.Fold：逆滑动窗口提取层。
方法 在本文中，将Keras和fastai包含在比较中，因为它们与TensorFlow和PyTorch紧密集成。它们还提供了评估TensorFlow和PyTorch的比例。...没有机器学习的搜索没有产生明显不同的结果。搜索区域是美国。 TensorFlow的列表增幅略大于PyTorch。Keras也看到了增长 - 大约是TensorFlow的一半。...除了LinkedIn之外，PyTorch在除了TensorFlow之外的所有求职网站上都有更多的附加列表。从绝对意义上讲TensorFlow的工作列表数量几乎是PyTorch或Keras的三倍。...TensorFlow在每个类别中拥有最多的GitHub活动。然而PyTorch在观察者和贡献者的增长方面非常接近。此外Fastai看到了许多新的贡献者。...4.可理解性乘以加权分数100。 5.将每个框架的类别分数汇总为单个增长分数。 工作列表占总分的三分之一多一点。这种分裂似乎是各种类别的适当平衡。
模型是用Keras编写的。在单个2080Ti上花费2-3天（取决于图像分辨率），训练模型大约400-600个周期。 使用ResNet-50性能最佳的单一模型得分为0.929 LB。...我们使用了Adam优化器，在100个训练周期后将学习率降低了10倍。 我们还为整个训练使用批量大小为96的训练方法。...这个混合模型在交叉验证中给出了0.9655 的ROC-AUC值，并且将LB得分提高了2％。 综合 由我们的模型构建混合模型相当不容易。...通常是分类任务使用cosface或arcface，因此最终的损失函数是CrossEntropy 当使用像InceptionV3或SE-ResNeXt-50这样的较大主干网络时，他们注意到了过拟合，因而他们切换到较轻量的网络...我们选择distillation代替伪标签，因为新鲸鱼的标签应该与训练的标签不同，虽然它可能不是真的。 为了进一步提升模型性能，我们将带有伪标签的测试图片添加到训练集中。
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