我应该在2020年使用tf.keras还是keras？

Question

前阵子，我读到了post on PyImageSearch，并感到非常满意，可以完全切换到tf.keras。

但是从那时起，我注意到Keras website进行了大修，并且似乎在扩大其野心。

所以我有点困惑。

• “最新的keras软件包（v2.3.0）将是支持多个后端和功能更新的最新版本。向前看，keras软件包将仅收到错误修复。” 来自PyImageSearch？
• 如果我坚持使用tf.keras，我会错过任何事情吗？我正在谈论特定功能（使它成为“基于事实”的问题）

Answer 1

一个answer on the Datascience Stack Exchange site似乎回答了这个问题。

Keras的创建者FrançoisChollet建议用户切换到tf.keras（source）

新版本的多后端Keras：2.3.0

https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.3.0

• 首个全面支持TF 2的多后端Keras版本
• 继续支持Theano / CNTK
• 将是多后端Keras的最后一个主要版本

我们建议您将Keras代码切换为tf.keras。

并有两个回复：

Theano和CNTK都在开发中。同时，作为Keras后端，它们仅占Keras使用量的不到4％。其余96％的用户（其中​​一半以上已经在tf.keras上）使用tf.keras可以更好地服务。

Keras的开发将着眼于tf.keras。

重要的是，我们将寻求在keras-team / keras的独立GitHub存储库中开始开发tf.keras，以使第三方成员更容易地做出贡献。

Keras的移动速度从未比现在快：）