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TensorFlow从1到2(十四)评估器的使用和泰坦尼克号乘客分析

通常认为评估器因为内置的紧密结合,运行速度要高于Keras。Keras一直是一个通用的高层框架,除了支持TensorFlow作为后端,还同时支持Theano和CNTK。高度的抽象肯定会影响Keras的速度,不过本人并未实际对比测试。我觉的,对于大量数据导致的长时间训练来说,这点效率上的差异不应当成为大问题,否则Python这种解释型的语言就不会成为优选的机器学习基础平台了。 在TensorFlow 1.x中可以使用tf.estimator.model_to_estimator方法将Keras模型转换为TensorFlow评估器。TensorFlow 2.0中,统一到了tf.keras.estimator.model_to_estimator方法。所以如果偏爱评估器的话,使用Keras也不会成为障碍。

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