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以为ta， Keras 杀死了这一决意依然渐渐地将。这一看法为了证明，出了三个情由ta 还给： sorFlow 酿成了极少错乱固然 Keras 并入 Ten，开拓者以为但有不少，毁掉 Keras这一举止并没有，许多本质题目反而处分了。 
rFlow 有一段极其纷乱的史籍Keras 与谷歌的 Tenso，事很长这个故，多细节有很，有极少抵触有时以至会。 的自界说神经汇集为了锻练你我方，必要一个后端Keras 。可能构筑汇集的图和拓扑布局后端是一个算计引擎——它，优化器运转，的数字运算并推广的确。作是你的数据库你可能把后台看，拜望数据库的编程说话Keras 是你用来。 日近，「缅怀」Keras 的帖子Reddit 上映现了一个，少人的围观激发了不。者呈现发帖，Keras 杀死了谷歌依然渐渐地将 。一看乍，：Keras 活得好好的这一看法彷佛有点危言耸听，杀死了呢？并且前不久何如能说依然被谷歌，刚过完 6 岁诞辰这个神经汇集库刚。 官方账号还发推呈现MIT CSAIL，www.m88 help.com界操纵最多的十大软件用具之一Keras 目前依然成为全世。 dosoj」的开拓者以为一位用户名为「acar，I 比以前更容易了「Keras AP。的函数可能抉择当前你有了更多，sorFlow 散布式锻练可能加倍轻松地使用 Ten。GPU 上锻练一个广大的模子你可能用几行代码正在数百个 。6 年都是不也许的」这些正在 201。 
ow 杀死了 Keras与其说 TensorFl，了 Tensorflow还不如说 TF2 杀死。 的人数越来越多当转向 Jax，随之偃旗息鼓吗Keras 会？ 多人呈现固然很，的连系确实带来了极少改良Keras 和 TF ，也认可但他们，以及它与 Keras 的归并都很错乱当前一共的 TensorFlow 。如许既然，夫梳理一下呢？有些开拓者以为谷歌的团队为什么不多花点工，是由于这也许，开拓 Jax 了谷歌的许多人都去。 F 的用户呈现以至有位 T，API 的 TF 2 是一个最好的抉择从 TF 转向所有集成了 Keras 。 际上实，依然转向 Jax 了许多谷歌圭表员也许都。一个 Python 库Jax 是谷歌开拓的，习和数学算计用于呆板学，向主动微分性能拥有正向和反，算高阶导数至极擅长计。Haiku 如许的用具圭表员们还开拓了像 ， 可面向对象使 Jax。 
1 和 2 之间举办顽强的切割第三个情由是：谷歌没有正在 TF，包和垃圾直接移植到 TF 2而是将 TF 1 中的许多，至极肥胖使得框架。方出题目时当某个地，误新闻和货仓追踪所吞噬你会被满屏冗长的奥妙错。 
除表除此，二者归并之后带来的极少题目之前的极少开拓者也指出了。PI 错乱好比 A。并之后二者合， tf 中的底层 API 往往必要混用tf.keras 中的高级 API 与，开拓者不知所措如许的整合会让。同时与此，了开拓者寻找教程的难度API 的盘据也加大。2.0 版本中好比正在 TF ，0」 这个症结字除了「TF2.，闭于 TF2.0 自身的你还要弄知道：这个文档是，.keras 的如故闭于 tf。 
2 发表得太晚了第二个情由是：TF。要的是最重，x 版本裂缝百出最初的几个 2.，极少根本的个性以至当前也缺乏； w 从沿路首便是一团糟「Tensorflo，可微分编程的用具它至极适互助为，题目影响了矫健性但正在安排上有极少。动态图算计做的更好PyTorch 的，赶但为时已晚TF2 念追。」 ome」的开拓者也以为用户名为「carlth， 实正在填补了许多性能本日的 Keras，ute 也由于 tf.keras 的生计而变得更易用tf.data、rics 和 tf.distrib。他以为以是，w 的生态体例还必要改进假使 TensorFlo，这些年赢得的发展咱们也不应当无视。 
：正在归并时刻第一个情由是， 被有用地「冻结」了Keras API，面掉队于其他角逐者这使得它正在个性方； tf.keras 同步的版本这是 Keras 首个与 ，个后端（即 Theano也是 Keras 助助多，）的最终版本CNTK 等。要的是最重，orFlow 2.0 和 tf.keras 软件包悉数深度练习从业职员都应将其代码转换成 Tens。包仍会授与 bug 并修克复始的 keras 软件，向前看但请，f.keras 了你应当起首操纵 t。