c********1
发帖数: 5269 | 1 那应该Keras简单点
可先用Keras
Keras做不了,再直接用tensorflow |
|
g*******u
发帖数: 3948 | 2 当然是草快猛啊
我觉得keras+tf吧 keras快速 个别地方在换tf |
|
s*****l
发帖数: 7106 | 3 如果跟你要做的最接近的是caffe呢
我反正肯定果断转caffe
：当然是草快猛啊
：我觉得keras+tf吧 keras快速 个别地方在换tf |
|
S*******e
发帖数: 525 | 4 自学些东西，最好向大师请教--几秒可能解决问题。
试了http://machinelearningmastery.com/multi-class-classification-tutorial-keras-deep-learning-library/
在最后加了
model = baseline_model()
model.fit(X, dummy_y, nb_epoch=200, batch_size=5, verbose=1)
pre = model.predict(X)
print(pre)
这个预测的结果是nx3矩阵，是不是那3个数相当于“概率”？怎样判断这一行预测的对？
譬如： [ 9.85160708e-01 1.30239958e-02 1.72271675e-09] 非常接近
【1，0，0】。这可以说就是这一类。
可以下这些我就不知怎么解释了， 大牛给小白指点指点？（又想了一想： 是不是和【
1，0，0】，【0，1，0】， 【0，0，1】中最近的一个，就是那一类？）
6.46205149e-13 4.29476095e-05 2.59178039e... 阅读全帖 |
|
|
|
G**U
发帖数: 180 | 7 keras给我个人感觉社区支持不太给力，小bug挺多的。 |
|
g*******u
发帖数: 3948 | 8 大家有何高见？
是不是 keras会简单快速点？
tensorflow曲线慢点吧
?
多谢讨论 |
|
c********1
发帖数: 5269 | 9 Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of
running on top of TensorFlow, CNTK, or Theano. |
|
|
|
x****u
发帖数: 44466 | 12 两年前我开始用keras的时候，后端还是theano。。。 |
|
g*******u
发帖数: 3948 | 13 大牛 推荐用keras吗？
或者说 您推荐什么工具平台
thx |
|
x****u
发帖数: 44466 | 14 作为业余爱好者，我推荐keras或者pytorch |
|
g*******u
发帖数: 3948 | 15 不转
caffe 据说很粗糙 而且主要支持图像类型数据
不过我同意你的观点 草快猛 出货就行 不过keras 确实太简单了 快速了 |
|
w***g
发帖数: 5958 | 16 我正在转keras。扛不住了。
最终也不能免俗。 |
|
y*j
发帖数: 3139 | 17 相比之下，pytorch 确实要更清新一些。
deployment 似乎也更容易一些。tf deployment 简直一团糟。
: 我正在转keras。扛不住了。
: 最终也不能免俗。
|
|
c**a
发帖数: 47 | 18 Pytorch 无法大规模deploy
[在 ycj (ycj) 的大作中提到：]
:相比之下，pytorch 确实要更清新一些。
:deployment 似乎也更容易一些。tf deployment 简直一团糟。
:
: 我正在转keras。扛不住了。
:
: 最终也不能免俗。
:
|
|
w***g
发帖数: 5958 | 19 还不是没结论，兵来将挡水来土淹，够且地活着。
我最近一个月的学习路线：keras -> pytorch。
部署的话，还是走tf。 |
|
c**a
发帖数: 47 | 20 Deep learning for j
咋样
Java 流派的 屌丝喜欢
[在 wdong (万事休) 的大作中提到：]
:还不是没结论，兵来将挡水来土淹，够且地活着。
:我最近一个月的学习路线：keras -> pytorch。
:部署的话，还是走tf。 |
|
x****u
发帖数: 44466 | 21 keras，theano的例子和教程写的风格都很混乱，不少是捐赠代码吧 |
|
w***g
发帖数: 5958 | 22 我很奇怪为啥这么多人用keras. 我感觉keras = min(TF, theano)，
学任何一个都比keras强。这里有什么说法吗？ |
|
x****u
发帖数: 44466 | 23 首先keras是theano的后端啊，它把theano该包装没好好包的东西都做的很平易近人
后来tf出来，keras又抱对了大腿，老theano后端的代码做很小改动就能直接在TF上跑。
有些事情不需要做奇奇怪怪的网络结构，这时候与其直接上变化不断的TF，keras这个
高抽象层就很方便了 |
|
w***g
发帖数: 5958 | 24 没有pretrained network。你已经装好了tensorflow就不用docker了。
用下面的命令装上picpac streaming API就可以train了。
pip install -i https://testpypi.python.org/pypi picpac
我那个train-slim.py里用的是slim预定义的一些network architecture。
keras比直接用tensorflow有啥优势吗？我感觉keras就是个二手贩子，可能
跟不上tensorflow最新的feature。不过你倒是提醒了我，我得加几个
keras和theano的example.
tensorflow |
|
d*****u
发帖数: 17243 | 25 建议初学者用keras
tensorflow现在正在快速变更期，同一个功能有N种实现方法，不利于初学
而且keras的模块在tensorflow里都能用
实际上是tensorflow之上的一个API |
|
m***y
发帖数: 14763 | 26 没有用过Matlab的LSTM，只用过Python的Keras.
但原理应该是一样的，所有神经网络都是有状态的，没有内部状态，就谈不上训练了。
Keras带的stateless LSTM只是说它会自动在每次batch后重置状态，但你总可以调用
model.reset_states()强制重置。
Matlab的可能略有不同，但肯定也允许你reset states。 |
|
b*****n
发帖数: 4976 | 27
====================================================
它们不是用六条腿走路,
是用四条regel 和两条 kera,
希伯来文 regel 和 kera 是不同, 虽然译了中文都叫腿
正如你伸开双手, 问个外国人, 你有多少 fingers
他会说 8
你问点解? 盲了耶?
他会回答:
You have ten digits, but only eight fingers
the other two are called 'thumbs'.
我们要不要同声一哭? |
|
b*****n
发帖数: 4976 | 28
==================================================
除非你也承认人类是用四足爬行哩
手可以用来爬行, 但手不是足
kera 可以用来爬, 但 kera 不是 regel |
|
x****u
发帖数: 44466 | 29 能不能讲讲lasagne和keras比有什么优缺点？看起来lasagne比keras麻烦点啊。 |
|
l*******m
发帖数: 1096 | 30 看来支持广播的ops都是坑。
所以什么事物都是又两面性的，TF比较抽象，不好学。这本是个缺点，但是又是机会。
比如keras都要进TF的repo了。keras一些high-level APIs有错误很久了（不是bug），
直到最近才fix。那个作者也是自以为是SB一个. |
|
S*******e
发帖数: 525 | 31 在微信一个国内的群里，看到有人说Keras把TF/TH上包装得很好用。wdong大牛恐用
Keras会漏掉TF的精华吧？
ML对初学者更难，就像wdong说的，结果不知对错，连他那样的大牛也不知算不出来是
怎么回事，可看坑深啊。还要谢谢wdong上次帮我检查的线性回归的事（那可是最基本
的，这写书的几个人不知道错。我在stackoverflow上问也没人能答。。。有的还怪我
问的问题不当，说那儿不是codereview. 气人哪：-） |
|
l*******m
发帖数: 1096 | 32 这个不能苟同, keras没啥技术含量，只是让用sklearn的用户上手快些。而且如果想做
些新的东西，就不方便了。keras的code质量也不是太好，尤其没进tf前 |
|
x****u
发帖数: 44466 | 33 keras现在是TF的一部分了，keras烂不烂不要紧，关键是只要其它的更烂，你就没别的
选择。
另外可别小看包装，包装是计算机科学的重要组成部分。 |
|
w***g
发帖数: 5958 | 34 对。但是keras我还是很看不上的。因为keras把TF真正flexible的东西给干掉了，
然后还是expose出来简化的堆layer的接口，让用户觉得自己能堆layer干了事情。
现在的DL模型，每一个都有大量重复性的东西，有人甚至在paper上画一个几十
层的网络结构。这个直接就倒退到graphical model (重复的东西加一个框表示)
以前了。一个语言，或者一个库写出来的程序如果有大量重复性的东西，那就是
这个语言设计不好，表达力不够。这是我觉得王垠或许能有很大贡献的地方。
而且此公人气大，宣传起来容易。 |
|
w***g
发帖数: 5958 | 35 软件也是，c的性能被numpy糟蹋，numpy被pandas糟蹋，tensorflow被keras糟蹋，
pandas和keras用的人最多。下里巴人最好找工作。
：軟件設計太重要了，今天測試golang algernon http server靜態文件性能，比nginx
差了幾十倍以上。在我們硬件CPU領域，別說差幾倍，性能提升5%都叫大改進，可以更新
：一代架構了。 |
|
T*******x
发帖数: 8565 | 36 numpy 糟蹋C的性能了吗？
：软件也是，c的性能被numpy糟蹋，numpy被pandas糟蹋，tensorflow被keras糟蹋，
：pandas和keras用的人最多。下里巴人最好找工作。 |
|
w***g
发帖数: 5958 | 37 软件也是，c的性能被numpy糟蹋，numpy被pandas糟蹋，tensorflow被keras糟蹋，
pandas和keras用的人最多。下里巴人最好找工作。
：軟件設計太重要了，今天測試golang algernon http server靜態文件性能，比nginx
差了幾十倍以上。在我們硬件CPU領域，別說差幾倍，性能提升5%都叫大改進，可以更新
：一代架構了。 |
|
T*******x
发帖数: 8565 | 38 numpy 糟蹋C的性能了吗？
：软件也是，c的性能被numpy糟蹋，numpy被pandas糟蹋，tensorflow被keras糟蹋，
：pandas和keras用的人最多。下里巴人最好找工作。 |
|
g*******u
发帖数: 3948 | 39 好像tf自己也发展了一些高级函数 和keras类似，并且 keras现在也是tf的了
整体感觉 就是tf的 高级函数了。两者既有融合又有点区别 但是感觉整合为一的样子
比较大 |
|
x****u
发帖数: 44466 | 40 keras的api变化比底层小就是卖点，现在keras和tf都是G家的了 |
|
d*****u
发帖数: 17243 | 41 现在人工智能全变成了deep learning
特别是图像和自然语言处理，就是拿CNN或者LSTM去跑
各种architect和各种预处理而已
当然不是说不好，但很多paper真的是高中生都能写出来，只要教会他怎么用keras之类
的。 |
|
d*****u
发帖数: 17243 | 42 那倒不是。现在深度学习用得最多的就是tensorflow, theano和torch
不管是企业还是研究机构都用它们
还有keras这种基于tensorflow或者theano的framework
当然你要说那些特别前沿的或者有针对性的是另外一回事 |
|
D*******o
发帖数: 3229 | 43 搞AI用的最多的几个工具，比如Python, Hadoop，以及众多的libraries比如
TensorFlow，Keras，没有一个是在中国开发的。中国这方面明显下盘不稳，外人看个
热闹，内行人谁不明白？ |
|
D***r
发帖数: 7511 | 44 就是分工不同。
机器学习不会Python基本不行了。以前的sklearn，现在的tensorflow, Keras,
pytorch都是Python界面
用c++根本没戏
Python没法直接做底层的东西，普通人也用不着 |
|
s***h
发帖数: 487 | 45 这个主要是考虑 data scientist 不是马工，很多 data scientist 不会 C佳佳，或者
写得很差。
外加 Tensor Flow 本身也不需要太多编程能力。主要是建模和优质训练数据。
: 就是分工不同。
: 机器学习不会Python基本不行了。以前的sklearn，现在的tensorflow, Keras,
: pytorch都是Python界面
: 用c 根本没戏
: Python没法直接做底层的东西，普通人也用不着
|
|
s***h
发帖数: 487 | 46 另一个原因，我觉得是 Numpy 和 Scipy 的流行。但根子上却是 C Python 的标准接口。
当然话说回来，用 Numpy 的都是马工系的，数学系都是直接用 R 的，连 Python 编程
都免了。
: 就是分工不同。
: 机器学习不会Python基本不行了。以前的sklearn，现在的tensorflow, Keras,
: pytorch都是Python界面
: 用c 根本没戏
: Python没法直接做底层的东西，普通人也用不着
|
|
发帖数: 1 | 47 编程语言流行指数(PYPL)排行榜近日公布了2019年2月份的最新榜单，多年王者
Java终于跌落神坛，Python则登上了No.1。
Python拥有简单、免费、兼容性、面向对象、库丰富等突出优点，这几年可以说是
红得一塌糊涂，一路高歌猛进，主流深度学习框架比如TensorFlow、Theano、Keras等
等都是基于它开发的。
圈内知名网站Stack Overflow的数据显示，在去年6月份，Python的月活用户就超
越了Java、JavaScript成为第一。IEEE Spectrum也在2018年度顶级编程语言排行榜上
将Python列为第一，领先C++、C、Java、C#。
PYPL的排行依据是编程语言在Google上相关搜索的频率高低，原始数据来自Google
趋势。
在最新一期榜单上，Python的份额高达26.42%，比去年同期增长了5.2个百分点，
是势头最猛的，其他最好的也只增长了0.3个%，还是一些小众语言。
被挤到第二的Java目前份额为21.2%，同比下跌1.3个百分点，不过它的优势也依然
很大，排名第三的JavaScript目前只有8.21%，而... 阅读全帖 |
|
发帖数: 1 | 48 算法工程师的危机
9月20号讯飞AI同传语音造假的新闻刷爆科技圈，科大讯飞股价应声下跌3.89%（不是65
.3%，标题党文章害死人）。 吃瓜群众纷纷感慨，有多少人工，就有多少智能。
AI概念在2015年起就红得发紫，不论是送外卖，搞团购，卖车，或是推荐莆田医院的，
是个公司都会标榜自己是搞人工智能的。在21世纪的第二个十年，计算机专业相关的学
生不说自己是搞AI算法的，同学聚会都抬不起头，相亲机会都变少了。随便从一摞简历
里抽出一份，一定会有AI，调参，CNN，LSTM这些关键词。未来最赚钱的职业，一定不
是天桥贴膜，而是天桥调参，50块钱一次，一调就灵：
NIPS会议，人满为患，改改网络结构，弄个激活函数就想水一篇paper; 到处都是AI算
法的培训广告，三个月，让你年薪45万！在西二旗或望京的地铁车厢里打个喷嚏，就能
让10个算法工程师第二天因为感冒请假。
谁也不知道这波热潮还能持续多久，但笔者作为一线算法工程师，已经能明显感受到危
机的味道： 以大红大紫的图像为例，图像方向简历堆满了HR的办公台，连小学生都在
搞单片机和计算机视觉。在笔者所在的公司，人工智能部门正在从早前研究... 阅读全帖 |
|
a*****e
发帖数: 2503 | 49 那些捣鼓CNN, LSTM的用个屁的微积分。绝大多数就在keras里面调调参，来几个
maxpool之类的东西就完了。你让他们做点feature engineering都不会，都交给DL自己
处理了。
纯搞CNN图像识别的统计也用不着多少。
发这个贴子的人用调参师来形容很对，和搞化学实验的条件实验，餐馆大厨做饭调味一
个道理
DL |
|
D*********h
发帖数: 213 | 50 昨天kera电台里采访的是这个主啊？我下班路上听的，气坏了。
: 现在说这些确实没什么鸟用，it is a fucking world now.
: 川粉们奉为真理来源的breitbart造谣网站，现在那个chairman， steve bannon
露出了
: 獠牙，他对NPR的采访，亲口说，非法移民不如合法移民可恶，合法移民的孩子
们都留
: 下来了，我们美国应该只接受欧洲白人移民。
: 这个鸟人现在是川普的chief strategist.
: 选川普的华人都no brainer
|
|
