Keras与TensorFlow的融合应用

Tensorflow简介

tensorflow是Google开源的基于数据流图的深度学习框架，支持python和c++程序开发语言。轰动一时的AlphaGo就是使用tensorflow进行训练的，其命名基于工作原理，tensor 意为张量（即多维数组），flow 意为流动。即多维数组从数据流图一端流动到另一端。目前该框架支持 Windows、Linux、Mac乃至移动手机端等多种平台。下图为其数据流动示意图。

Keras简介

Keras是基于TensorFlow和Theano（由加拿大蒙特利尔大学开发的机器学习框架）的深度学习库，是由纯python编写而成的高层神经网络API，也仅支持python开发。它是为了支持快速实践而对tensorflow或者Theano的再次封装，让我们可以不用关注过多的底层细节，能够把想法快速转换为结果。它也很灵活，且比较容易学。Keras默认的后端为tensorflow，如果想要使用theano可以自行更改。tensorflow和theano都可以使用GPU进行硬件加速，往往可以比CPU运算快很多倍。因此如果你的显卡支持cuda的话，建议尽可能利用cuda加速模型训练。（当机器上有可用的GPU时，代码会自动调用GPU 进行并行计算。）

目前Keras已经被TensorFlow收录，添加到TensorFlow 中，成为其默认的框架，成为TensorFlow官方的高级API。

keras和tensorflow版本对应关系

免责声明：本文系网络转载或改编，未找到原创作者，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删