Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？如果您想用少量的代碼盡快地構(gòu)建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且sequential API和model非常強大。而且keras

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？

如果您想用少量的代碼盡快地構(gòu)建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，keras是最快的，而且sequential API和model非常強大。而且keras的設(shè)計非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構(gòu)造過程非常復(fù)雜（尤其對于初學(xué)者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設(shè)計原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實現(xiàn)你的想法，keras可以是第一選擇。

但是，包裝后，keras將變得非常不靈活，其速度相對較慢。如果高度包裝，上述缺點將更加明顯。除了一些對速度要求較低的工業(yè)應(yīng)用外，由于tensorflow的速度較高，因此會選擇tensorflow

如果您在驗證您的想法時，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設(shè)置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個性空間。此外，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制程度將在很大程度上決定對網(wǎng)絡(luò)的理解和優(yōu)化，而keras提供的權(quán)限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權(quán)，比如是否訓(xùn)練其中一個變量、操作梯度（以獲得訓(xùn)練進度）等等。

雖然二階車型功能性更強，但用戶需要選擇更多功能性車型。例如，如果您想加快計算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來實現(xiàn)與多個線程的相同會話。此外，它還提供了調(diào)試器功能，有助于推斷錯誤和加快操作速度。

有學(xué)習(xí)python和tensorflow的書籍推薦嗎？謝謝？

Python作為一種編程語言，值得學(xué)習(xí)。由于其簡單的介紹和易懂的特點，受到越來越多開發(fā)人員的歡迎。就連房地產(chǎn)大亨潘石屹也在學(xué)蟒蛇，可見蟒蛇的流行。由于去年工作的需要，我自學(xué)了一些Python知識，并用tensorflow框架推薦了一些書籍和學(xué)習(xí)經(jīng)驗。

Python非常容易入門。你可以通過參考一些書籍或在線課程來學(xué)習(xí)。MOOCS、網(wǎng)易云課堂，甚至BiliBili都有教程。大部分的基礎(chǔ)知識都可以涵蓋。如果您想學(xué)習(xí)tensorflow，可以學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)處理，了解和使用常用的第三方庫。您可以參考Python數(shù)據(jù)分析、Python數(shù)據(jù)可視化等

1。X

版本太復(fù)雜了，普通用戶無法理解，而2.0簡化了很多東西，更像Python語言，更容易上手。目前，書不多。你可以參考tensorflow 2.0深度學(xué)習(xí)算法的實用教材，或者直接去一些東方搜索。如果你想了解更多，你可以閱讀《深度學(xué)習(xí)》、《機器學(xué)習(xí)》等相關(guān)書籍。

機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)有什么異同？

深度學(xué)習(xí)和一般機器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別

1:一般機器學(xué)習(xí)一般指決策樹、邏輯回歸、支持向量機、xgboost等，深度學(xué)習(xí)的主要特點是使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度卷積網(wǎng)絡(luò)、深度循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)等等等。算法在層次上沒有相似性。很難說相似性可能是每個人的函數(shù)都要擬合的高維函數(shù)。 ] ]2:一般機器學(xué)習(xí)在分析低維和可解釋的任務(wù)時表現(xiàn)更好。例如，數(shù)據(jù)挖掘和推薦算法。它們的特點是，總體而言，所收集的數(shù)據(jù)維數(shù)不高。以廣告推送任務(wù)為例，一般分析的數(shù)據(jù)維度僅包括性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)等，參數(shù)調(diào)整方向明確。

3：深度學(xué)習(xí)算法擅長分析高維數(shù)據(jù)。例如，圖像、聲音等。例如，圖像可以具有千萬像素，相當于千萬特征向量維，并且像素之間的關(guān)系不是特別明顯。在這種情況下，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地處理這一問題，基本上能夠非常準確地掌握圖像的特征。但各維度的解釋力很弱，參數(shù)調(diào)整的方向也不明確（神經(jīng)元個數(shù)、隱層個數(shù)等）。綜上所述，兩者其實有很大的不同。近年來，深度學(xué)習(xí)得到了發(fā)展。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法大多來源于概率論和信息學(xué)。在編程方面，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型基本上集成到sklearn包中。對于深度學(xué)習(xí)，可以使用tensorflow作為框架。對于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的詳細理解，可以從李航的統(tǒng)計原理或周志華的機器學(xué)習(xí)（又稱西瓜書）中看到。由于近兩年關(guān)于深度學(xué)習(xí)的書籍很少，我們可以參考近兩年關(guān)于深度學(xué)習(xí)的論文。當然，他們都需要一個堅實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要是三本書：線性代數(shù)或高等代數(shù)，高等數(shù)學(xué)或數(shù)學(xué)分析，概率論或隨機過程

阿里P10是什么樣的存在？

阿里P10，概念是什么，我給你一個直觀的感覺，我不是。阿里集團副總裁為P11級，阿里巴巴赫馬先聲CEO侯毅為P11級。P12是阿里集團的高級副總裁級別，而前段時間鬧得沸沸揚揚的阿里王子接班人蔣凡則是P12，阿里當?shù)厣睿嚳屎吐曌u）的CEO則是P12。

通過以上分析，您可以一窺阿里的P10等級。記得應(yīng)聘者的年薪不到60萬元。我問他期望達到什么水平。她說，P9幾乎是一樣的，可以考慮。這個笑話真是太大了。今年，一個應(yīng)聘者的年薪是120萬，阿里給了她P7級（雖然她的薪水已經(jīng)達到P8級）。

因此，如果把阿里巴巴P10放到阿里巴巴的任何一個版本中，都應(yīng)該是高級管理層。當阿里巴巴P10走向任何一家科技類上市公司時，它都不能給CEO一個級別，它幾乎沒有吸引力。因此，阿里巴巴P9離開阿里巴巴的情況并不多見。對于P10，很少有公司能接手。P10出來，100%的概率基本上是創(chuàng)業(yè)，而且很容易從投資者那里得到投資，他們做的項目融資幾億，真的很粗心，很容易。

tensorflow用什么語言開發(fā)的？

Tensorflow是表示機器學(xué)習(xí)算法的接口和實現(xiàn)算法的實現(xiàn)框架。以tensorflow為代表的計算可以很容易地移植到許多異構(gòu)系統(tǒng)上，從手機或平板電腦等移動設(shè)備到數(shù)千個GPU計算集群。該系統(tǒng)具有很強的靈活性，可以表示多種算法，包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理算法。它還被廣泛應(yīng)用于計算機科學(xué)領(lǐng)域，如語言識別、計算機視覺、機器人技術(shù)、信息檢索、自然語言理解、地理信息提取和計算藥物發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域。

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