Keras 将被添加到谷歌 TensorFlow 成为默认 API

简介:

在Reddit的一条评论中,Keras 的作者、谷歌AI研究员Francois Chollet宣布了一条激动人心的消息:Keras将会成为第一个被添加到TensorFlow核心中的高级别框架,这将会让Keras变成Tensorflow的默认API。

image

背景介绍:Keras是一个高级别的Python神经网络框架,能在 TensorFlow 或者 Theano 上运行。此外,能用到TensorFlow上的还有一些高级别的Python神经网络框架,比如,TF-Slim,虽然它们发展更不完善,也不是TensorFlow的核心部分。

神经网络研究者Rachel Thomas在fast.ai上撰文介绍了这一消息,并写下了他使用TensorFlow的心得体会:

他说,使用TensorFlow给我的感觉就是我还不够聪明,但是,在使用Keras的时候我会觉得神经网络要比我想象的简单。这是因为,TensorFlow的API过于冗长和混乱,也是因为Keras拥有我体验过的最贴心的、最具表达力的API。对我来说,在刚开始使用TensorFlow受挫后就来公开批评它有点尴尬,它让人觉得沉重、不自然。当然,其中有我自己的原因。但是,Keras和Theano确实证实了我的想法:tensors和神经网络不一定都是那么折磨人的。

在一次大学作业中,我曾经使用一个硬件描述语言,通过添加和改变CPU暂存器中的字节来编码除法(division)。这是一个很有趣的练习,但是我非常确定,我不想用这种方式对神经网络进行编码。使用一个更高级别的语言的好处是显而易见的:更快地编码、更少的bug,以及,更少的痛苦。Keras的好处还有更多——它更适配神经网络的概念,能促进新的发现。Keras让我更加擅长神经网络,因为语言抽象与神经网络的概念搭配得更加好。

使用与我的思维相同的概念语言写程序,能让我把注意力集中在需要解决的难题上,而不是编程语言的伪迹上。因为,当我把更多的精力花在头脑中的思维与编程语言之间的概念转换的时候,我的思考就会变慢。TensorFlow影响了我的生产力。

正如Chollet所写:“如果你想要长期使用一个更高级别的面向对象的TF API,Karas就是正确的道路。”

文章转载自 开源中国社区 [http://www.oschina.net]

目录
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
深度学习之格式转换笔记(三):keras(.hdf5)模型转TensorFlow(.pb) 转TensorRT(.uff)格式
将Keras训练好的.hdf5模型转换为TensorFlow的.pb模型,然后再转换为TensorRT支持的.uff格式,并提供了转换代码和测试步骤。
121 3
深度学习之格式转换笔记(三):keras(.hdf5)模型转TensorFlow(.pb) 转TensorRT(.uff)格式
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 API
Multimodal Live API:谷歌推出新的 AI 接口,支持多模态交互和低延迟实时互动
谷歌推出的Multimodal Live API是一个支持多模态交互、低延迟实时互动的AI接口,能够处理文本、音频和视频输入,提供自然流畅的对话体验,适用于多种应用场景。
111 3
Multimodal Live API:谷歌推出新的 AI 接口,支持多模态交互和低延迟实时互动
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
TensorFlow,一款由谷歌开发的开源深度学习框架,详细讲解了使用 TensorFlow 构建深度学习模型的步骤
本文介绍了 TensorFlow,一款由谷歌开发的开源深度学习框架,详细讲解了使用 TensorFlow 构建深度学习模型的步骤,包括数据准备、模型定义、损失函数与优化器选择、模型训练与评估、模型保存与部署,并展示了构建全连接神经网络的具体示例。此外,还探讨了 TensorFlow 的高级特性,如自动微分、模型可视化和分布式训练,以及其在未来的发展前景。
281 5
|
4月前
|
人工智能 机器人 API
【通义】AI视界|谷歌Q3财报:Gemini API六个月增长14倍,公司超25%的新代码由AI生成
本文内容由通义自动生成,涵盖谷歌Q3财报、马斯克xAI融资、九巨头联盟挑战英伟达、Meta加大AI投入及麻省理工研究LLM与人脑相似性等热点资讯。更多精彩内容,请访问通通知道。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow API
使用 TensorFlow 和 Keras 构建图像分类器
【10月更文挑战第2天】使用 TensorFlow 和 Keras 构建图像分类器
|
4月前
|
机器学习/深度学习 移动开发 TensorFlow
深度学习之格式转换笔记(四):Keras(.h5)模型转化为TensorFlow(.pb)模型
本文介绍了如何使用Python脚本将Keras模型转换为TensorFlow的.pb格式模型,包括加载模型、重命名输出节点和量化等步骤,以便在TensorFlow中进行部署和推理。
178 0
|
6月前
|
UED 开发工具 iOS开发
Uno Platform大揭秘:如何在你的跨平台应用中,巧妙融入第三方库与服务,一键解锁无限可能,让应用功能飙升,用户体验爆棚!
【8月更文挑战第31天】Uno Platform 让开发者能用同一代码库打造 Windows、iOS、Android、macOS 甚至 Web 的多彩应用。本文介绍如何在 Uno Platform 中集成第三方库和服务,如 Mapbox 或 Google Maps 的 .NET SDK,以增强应用功能并提升用户体验。通过 NuGet 安装所需库,并在 XAML 页面中添加相应控件,即可实现地图等功能。尽管 Uno 平台减少了平台差异,但仍需关注版本兼容性和性能问题,确保应用在多平台上表现一致。掌握正确方法,让跨平台应用更出色。
73 0
|
6月前
|
Apache 开发者 Java
Apache Wicket揭秘:如何巧妙利用模型与表单机制,实现Web应用高效开发?
【8月更文挑战第31天】本文深入探讨了Apache Wicket的模型与表单处理机制。Wicket作为一个组件化的Java Web框架,提供了多种模型实现,如CompoundPropertyModel等,充当组件与数据间的桥梁。文章通过示例介绍了模型创建及使用方法,并详细讲解了表单组件、提交处理及验证机制,帮助开发者更好地理解如何利用Wicket构建高效、易维护的Web应用程序。
75 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 API TensorFlow
深入解析TensorFlow 2.x中的Keras API:快速搭建深度学习模型的实战指南
【8月更文挑战第31天】本文通过搭建手写数字识别模型的实例,详细介绍了如何利用TensorFlow 2.x中的Keras API简化深度学习模型构建流程。从环境搭建到数据准备,再到模型训练与评估,展示了Keras API的强大功能与易用性,适合初学者快速上手。通过简单的代码,即可完成卷积神经网络的构建与训练,显著降低了深度学习的技术门槛。无论是新手还是专业人士,都能从中受益,高效实现模型开发。
76 0
|
6月前
|
TensorFlow 算法框架/工具
【Tensorflow+Keras】学习率指数、分段、逆时间、多项式衰减及自定义学习率衰减的完整实例
使用Tensorflow和Keras实现学习率衰减的完整实例,包括指数衰减、分段常数衰减、多项式衰减、逆时间衰减以及如何通过callbacks自定义学习率衰减策略。
107 0