tf.keras和keras有什么区别

tf.keras和keras的区别有:1、维护者;2、集成程度;3、更新速度。Keras是由François Chollet创建并维护的,它是一个独立的、开源的神经网络库。而tf.keras是TensorFlow的Keras API规范,由TensorFlow团队维护。

tf.keras和keras有什么区别

一、维护者

Keras是由François Chollet创建并维护的,它是一个独立的、开源的神经网络库。而tf.keras是TensorFlow的Keras API规范,由TensorFlow团队维护。

二、集成程度

tf.keras是TensorFlow的一部分,与TensorFlow的集成程度更高,可以直接使用TensorFlow的特性,如eager execution、tf.data等。而Keras则需要通过backend接口来使用TensorFlow或其他框架的特性。

三、更新速度

在更新速度上,tf.keras通常会比Keras慢一些。因为新的特性需要先在Keras中实现和测试,然后才会被添加到tf.keras中。


延伸阅读

什么是tf.keras?

tf.keras是TensorFlow的Keras API规范,它提供了高级的神经网络构建和训练工具,可以与TensorFlow的其他特性无缝集成。

文章标题:tf.keras和keras有什么区别,发布者:E.Z,转载请注明出处:https://worktile.com/kb/p/62553

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