Keras vs TensorFlow - Keras有什么实际好处吗？

Question

我在Keras中实施了一些深层网络，但最终对某些限制感到沮丧（例如：在批量规范化图层上设置floatx到float16失败，以及解决它的唯一方法是实际编辑Keras源;实现自定义层需要在后端代码中编码它们，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]，甚至是vanilla程序运行30 Keras的速度比tf慢（如果要相信互联网），并抱怨转向tensorflow，但很高兴发现TensorFlow（特别是如果你使用tf.layers的东西）不是实际上你可能想做的任何事情都可以了。这是我的想象力的失败，还是tf.layers基本上是将Keras向后移植到核心TensorFlow中，是否有任何Keras的实际用例？

Answer 1

过去，Keras曾经在TensorFlow上占了上风，但自从作者现在加入Google之后，所有使其具有吸引力的功能都被实施到TensorFlow中，您可以检查版本1.8，就像您正确地指出{{ 1}}就是这样一个例子。