在训练中使用 scikit learn 进行神经网络与 Tensorflow答案

【问题标题】：Using scikit learn for Neural Networks vs Tensorflow in training在训练中使用 scikit learn 进行神经网络与 Tensorflow
【发布时间】：2018-02-08 20:00:32
【问题描述】：

我正在实现一些示例神经网络，在大多数教程中都看到了这个声明。

神经网络在 GPU 上的效果往往比在 CPU 上更好。 scikit-learn 框架不是为 GPU 优化而构建的。

这个陈述（工作得更好）是否仅涉及神经网络的训练阶段，或者它也包括预测部分。非常感谢对此的一些解释。

【问题讨论】：

这仅涉及性能/速度并包括预测，尽管差异通常较小并且一如既往地取决于许多参数（单预测与批量预测；NN 大小和 co） .

标签： tensorflow scikit-learn

【解决方案1】：

该语句指的是训练阶段。这里唯一的问题是您可以使用 GPU 以更有效的方式探索可行模型的搜索空间，因此您可能会在更短的时间内找到更好的模型。但是，这仅与计算成本有关，与模型预测性能无关。

【讨论】：