Keras vs Tensorflow vs Pytorch:深度学习框架之间的关键差异
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深度学习是人工智能（AI）的一个子集，这个领域在过去几十年中越来越受欢迎。像任何新概念一样，在将其运用于现实世界的应用之前，一些问题和细节需要理顺。
但在我们探讨PyTorch与TensorFlow与Keras的区别之前，让我们花点时间来讨论和回顾一下深度学习。
什么是深度学习？
经常听到 "深度学习"、"机器学习"和 "人工智能"这些术语交替使用，这导致了潜在的混淆。深度学习和机器学习是人工智能家族的一部分，尽管深度学习也是机器学习的一个子集。了解这些概念的细微差别对于任何关于Keras vs TensorFlow vs PyTorch的讨论都是至关重要的。
深度学习课程（使用TensorFlow和Keras）
深度学习模仿人脑处理数据的神经通路，将其用于决策、检测物体、识别语音和翻译语言。它的学习不需要人类的监督或干预，从非结构化和无标签的数据中提取。
深度学习通过使用层次分明的人工神经网络来处理机器学习，像人脑一样构建，神经元节点以网络形式连接。传统的机器学习程序以线性方式处理数据分析，而深度学习的分层功能让机器使用非线性方式处理数据。
什么是Keras？
Keras是一个用Python编写的有效的高级神经网络应用编程接口（API）。这个开源的神经网络库旨在提供深度神经网络的快速实验，它可以在CNTK、TensorFlow和Theano之上运行。
Keras专注于模块化、用户友好和可扩展。它不处理低级别的计算；相反，它把它们交给另一个叫做Backend的库。
Keras在2017年中期被采用并集成到TensorFlow中。用户可以通过tf.keras模块访问它。然而，Keras库仍然可以单独和独立地运行。
什么是PyTorch？
PyTorch是一个相对较新的基于Torch的深度学习框架。由Facebook的人工智能研究小组开发，并于2017年在GitHub上开源，它用于自然语言处理应用。PyTorch以简单、易用、灵活、高效的内存使用和动态计算图而闻名。它也有原生的感觉，使编码更容易管理，并提高处理速度。
什么是TensorFlow？
TensorFlow是一个端到端的开源深度学习框架，由谷歌开发，于2015年发布。它以文档和培训支持、可扩展的生产和部署选项、多个抽象级别以及对不同平台的支持（如Android）而闻名。
TensorFlow是一个用于神经网络的符号数学库，最适合用于一系列任务的数据流编程。它为构建和训练模型提供了多个抽象层次。
在深度学习的世界里，TensorFlow是一个有前途的、快速增长的条目，它提供了一个灵活的、全面的社区资源、库和工具的生态系统，以促进构建和部署机器学习应用程序。另外，如前所述，TensorFlow已经采用了Keras，这使得两者的比较看起来有问题。尽管如此，为了完整起见，我们仍然会对这两个框架进行比较，特别是由于Keras用户不一定非要使用TensorFlow。
现在，让我们来探讨PyTorch与TensorFlow的区别。
PyTorch与TensorFlow
PyTorch如今被用于许多深度学习项目，它 在人工智能研究者中的受欢迎程度也在不断提高，尽管在三个主要框架中，它是最不受欢迎的。趋势表明，这种情况可能很快就会改变。
当研究人员需要灵活性、调试能力和较短的训练时间时，他们选择PyTorch。它可以在Linux、macOS和Windows上运行。
由于其良好的文档框架和丰富的训练模型和教程，TensorFlow是许多行业专家和研究人员最喜欢的工具。TensorFlow提供了更好的可视化，这使得开发人员可以更好地调试和跟踪训练过程。然而，PyTorch只提供了有限的可视化功能。
由于TensorFlow Serving框架的存在，TensorFlow在将训练好的模型部署到生产中时也胜过PyTorch。PyTorch没有提供这样的框架，所以开发者需要使用Django或Flask作为后端服务器。
在数据并行方面，PyTorch通过Python对异步执行的本地支持来获得最佳性能。然而，对于TensorFlow，你必须手动编码并优化在特定设备上运行的每个操作，以允许分布式训练。总之，你可以在TensorFlow中复制PyTorch的一切，你只需要在这方面更加努力。
如果你刚开始探索深度学习，你应该先学习PyTorch，因为它在研究界很受欢迎。但是，如果你熟悉机器学习和深度学习，并且专注于尽快在这个行业找到工作，那么就先学习TensorFlow。
现在让我们来了解一下PyTorch与Keras的区别。
PyTorch vs Keras
如果你刚开始使用深度学习框架，这两个选择都很好。数学家和有经验的研究人员会发现PyTorch更符合他们的口味。Keras更适合那些想要一个即插即用的框架，让他们快速建立、训练和评估模型的开发者。Keras还提供了更多的部署选项和更容易的模型输出。
然而，请记住，PyTorch比Keras更快，而且有更好的调试能力。
这两个平台都享有足够的知名度，它们提供了大量的学习资源。Keras可以很好地获得可重用的代码和教程，而PyTorch则有出色的社区支持和活跃的开发。
在处理小数据集、快速原型设计和多个后端支持时，Keras是最好的。它是最受欢迎的框架，这要归功于其相对的简单性。它可以在Linux、MacOS和Windows上运行。
TensorFlow vs Keras
TensorFlow是一个开源的端到端平台，是一个用于多种机器学习任务的库，而Keras是一个运行在TensorFlow之上的高级神经网络库。两者都提供了用于轻松构建和训练模型的高级API，但Keras更方便用户使用，因为它是内置的Python。
研究人员在处理大型数据集和物体检测时转向TensorFlow，并需要出色的功能和高性能。TensorFlow在Linux、MacOS、Windows和Android上运行。该框架由谷歌大脑开发，目前用于谷歌的研究和生产需求。
读者应该记住，比较TensorFlow和Keras并不是处理这个问题的最佳方式，因为Keras的功能是对TensorFlow的框架进行包装。因此，你可以用Keras的接口定义一个模型，这更容易使用，然后当你需要使用Keras没有的功能时，或者你正在寻找特定的TensorFlow功能时，再下放到TensorFlow。因此，你可以把你的TensorFlow代码直接放到Keras训练管道或模型中。
最后，使用TensorFlow机器学习应用程序和Keras进行深度神经网络。
Theano vs TensorFlow
同样，虽然本文的重点是Keras vs TensorFlow vs PyTorch，但将Theano纳入讨论是有意义的。Theano带来了快速的计算，而且它专门训练深度神经网络算法。它是跨平台的，可以在中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）上运行。
TensorFlow也在CPU和GPU上运行。它是基于图计算的，允许开发者使用TensorBoard更好地可视化神经网络的构建，使调试更容易。
PyTorch和TensorFlow或Keras哪个更好？
每个人的情况和需求都不一样，所以归根结底是哪些功能对你的人工智能项目最重要。为了便于参考，这里有一张图表，分解了Keras与PyTorch与TensorFlow的功能。
Keras | PyTorch | TensorFlow | |
API级别 | 高 | 低级 | 高和低 |
架构 | 简单、简明、可读 | 复杂，可读性差 | 不容易使用 |
数据集 | 较小的数据集 | 大型数据集，性能高 | 大型数据集，性能高 |
调试 | 网络简单，所以不经常需要调试 | 良好的调试能力 | 难以进行调试 |
它有训练过的模型吗？ | 有 | 有的 | 有的 |
流行程度 | 最受欢迎 | 最受欢迎的第三名 | 第二最受欢迎的 |
速度 | 速度慢，性能低 | 快速，高性能 | 快速，高性能 |
写在 | Python | Lua | C++, CUDA, Python |
本着 "没有太多的知识 "的精神，试着学习如何使用尽可能多的框架。换句话说，Keras与PyTorch与TensorFlow的争论应该鼓励你去了解这三个框架，了解它们的重叠和区别。
