TensorFlow还是Keras？深度学习框架选型指南

作者：Aakash Nain

编译：weakish

编者按：到底该选择TensorFlow还是Keras，是深度学习初学者经常纠结的一个问题。数据科学家Aakash Nain比较了TensorFlow和Keras，希望有助于选择合适的框架。

深度学习库/框架流行度（来源：Google）

深度学习无处不在，大量的深度学习库让初学者无所适从。这篇文章重点关注TensorlFlow和Keras两者之间的选择。TensorFlow是最著名的用于深度学习生产环境的框架。它有一个非常大非常棒的社区。然而，TensorFlow的使用不那么简单。另一方面，Keras是在TensorFlow基础上构建的高层API，比TF（TensorFlow的缩写）要易用很多。

既然Keras基于TensorFlow，那么两者有何区别？既然Keras对用户更友好，为什么我还需要使用TF来构建深度学习模型呢？下面一些内容将帮助你做出选择。

快速开发原型

如果你想快速创建、测试一个神经网络，写尽可能少的代码，那么选择Keras。花不了多少分钟，你就能用Keras创建简单或很复杂的神经网络。和API如此强大，基本上能做到你可能想要做的任何事情。让我们看一个例子吧：

收工！！就是这么容易！

没有人不喜欢Pythonic！！

Keras的开发设计注重用户友好，因而某种意义上它更加pythonic。模块化是Keras的另一个优雅的设计指导原则。Keras中的任何东西都可以表示为模块，用户可以根据需要将其进一步组合。

弹性

有时候你不想用现成的东西，想要自己定义一些东西（比如，损失函数、测度、网络层，等等）。

尽管Keras 2的设计让你可以实现几乎所有你想要的东西，但是我们都知道底层的库提供了更多弹性。TF同样如此。相比Keras，TF允许你进行更多调整。

功能性

尽管Keras提供了创建深度学习模型一般所需的所有功能性，它还是不如TF提供得多。相比Keras，TensorFlow提供更多高级操作。当你从事研究或开发特殊种类的深度学习模型时，这一点是十分便利的。下面是一些例子：

线程和队列

队列是一个强大的机制，可以异步地计算图中的张量。类似地，你可以使用多个线程执行同一会话，通过并行运算加速操作。下面是一个在TensorFlow中使用队列和线程的简单例子：

调试器

TensorFlow有一个专门的调试器，为内部结构和正在运行的TensorFlow图的状态提供了可见性。从调试器获得的洞见可以加速调试训练和推断阶段的多种bug。

TensorFlow调试器截屏（来源：TensorFlow文档）

控制

就我的经验而言，你对神经网络的控制越多，你对神经网络在做什么的理解就更深。TF让你可以更多地控制神经网络。在TF中对权重和梯度进行操作有如神助。

例如，假设你的模型有三个变量，比如、、，你可以选择变量是否可以训练。你只需写一行代码就可以办到：

在训练阶段，梯度可以提供大量信息。你想控制梯度？当然可以，看下面的例子：

（以上代码样例取自 CS 20SI: TensorFlow for Deep Learning Research）

结论（TL;DR）

除非你正从事研究性质的工作或开发某种特殊种类的神经网络，选择Keras（相信我，我是一个Keras党！！）使用Keras快速构建非常复杂的模型仍然超容易。

如果你想要更精细地控制你的网络，或者想要仔细查看你的网络发生了什么，那么TF是正确的选择（不过有时TF的语法会让你做噩梦的）。不过，现在TF已经集成了Keras，所以更明智的做法是使用创建你的网络，然后根据需要在你的网络中插入纯TensorFlow。简而言之，

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