Keras vs TensorFlow - Keras 有什么实际好处吗？

Question

我一直在 Ke​​ras 中实现一些深度网络，但最终对一些限制感到沮丧（例如：在批量标准化层上将 floatx 设置为 float16 失败，修复它的唯一方法是实际编辑Keras 源代码；实现自定义层需要在后端代码中对它们进行编码，这会破坏切换后端的能力），似乎没有并行训练机制 [不像 tf.Estimator]，甚至在 Keras 中运行普通程序的速度也比在tf（如果要信任互联网），并且抱怨要迁移到 tensorflow，但很高兴发现 TensorFlow（尤其是如果您使用 tf.layers 的东西）实际上不再适用于您可能想要的任何想象做。这是我想象中的失败，还是tf.layers 基本上是将 Keras 反向移植到核心 TensorFlow 中，Keras 有任何实际用例吗？

Answer 1

Keras 过去曾在 TensorFlow 上占上风，但自从作者现在隶属于 Google 后，所有使其具有吸引力的功能都已在 TensorFlow 中实现，您可以查看 1.8 版，正如您正确指出的 @987654321 @ 就是这样一个例子。