深度学习框架：谷歌的Keras？脸书的PyTorch？

PyTorch和Keras都是深度学习框架中非常强大的开源工具。通常，初学者很难决定在开始新项目时使用哪个框架。根据KDnuggets 最近的一项调查，Keras和Python成为数据科学中增长最快的两个工具。以下是对各个方面的工具的逐步比较，以帮助确定用于下一个深度学习项目的框架。

先给结论：

Keras - 更简洁，更简单的API

PyTorch - 更灵活，鼓励更深入地理解深度学习概念

下图是我们总结的二者的区别：

示例代码对比

Keras是一个更高级别的框架，将常用的深度学习层和操作包含在整齐的lego大小的构建块中，从数据科学家的宝贵眼光中汲取深层学习复杂性。

PyTorch为实验提供了相对较低级别的环境，使用户可以更自由地编写自定义图层并查看数值优化任务的内容。当您可以使用Python的全部功能并访问所有使用的函数的内容时，开发更复杂的体系结构会更加简单。当然，这是以冗长的代价来实现的。

代码很简单，这里就只补充说一句：

如果你是初学者，Keras的高水平似乎是一个明显的优势。Keras确实更具可读性和简洁性，允许您更快地构建您的第一个端到端深度学习模型。也就是说，Keras比PyTorch简单得多，它是初学者和经验丰富的数据科学家所使用的深度学习工具。

结论

这两种工具的竞争非常激烈，使用哪种工具取决于用户的背景，项目的工具要求以及人们倾向于使用的编程语言。如果你更了解模型背后的数学，并且真的很想知道模型真正在做什么，那么强烈推荐Keras。另一方面，如果您更倾向于仅构建，训练和部署模型，而不是过分强调理解模型的含义，那么PyTorch更适合。

话虽如此，一旦知道了两者的基础知识，就可以很容易地在另一个平台上进行传输并在其上完全运行。但如果你是一个完全的初学者，Keras非常适合初学者，并且易于使用。