道友留步！TensorFlow已重獲新生。微信
在「PyTorch真香」的潮流中，有人站出來爲TensorFlow說話了。框架
此次來自谷歌的工程師Cassie Kozyrkov。她發表博文稱，TensorFlow升級到2.0版本後有了翻天覆地的變化， 對新手更加友好了。機器學習
引起這一變化的，是Keras。oop
在TensorFlow 2.0中，Keras API將成爲TensorFlow中構建和訓練模型的核心高級API。性能
在TensorFlow啓動項目將變得更簡單。學習
Kozyrkov說， 與TensorFlow 1.X的版本相比，這就是脫胎換骨的變化。url
難用的TensorFlow1.X
想要掌握TensorFlow1.X，須要花費很多力氣，學習曲線很是陡峭，普通用戶只能遠遠看着。spa
背後的緣由在於，Tensorflow是爲從研究到生產的大規模模型而設計的，核心是性能。雖然難學，但只要堅持下去，就能進入機器學習從業者行列了。.net
而後，就能夠用機器學習作一些難以想象的事情了，好比說發現新的恆星，推進醫學進步…..設計
但很惋惜，這太難用了，只有少數人可以掌握這種力量。
不少新的AI研究人員，以及很多Tensorflow用戶，都喊着「真香」，轉投PyTorch，畢竟隔壁家的不須要花太多力氣。
還好有Keras，讓很多人感覺到了一些安慰。
Keras，是一個用於逐層構建模型的框架，能夠與多個機器學習框架一塊兒工做，它從一開始就是Pythonic的，設計靈活，易於學習，吸引了很多人的使用和支持。
雖然它是一個從TensorFlow 內部訪問的高級 API，但它跟TF沒啥關係。
開發者得在好用的Keras和性能強大的TensorFlow之間作出選擇。
這就很容易給人一種「PyTorch」真香的感受。
在TensorFlow2.0中，解決了這個問題。
TensorFlow2.0的變化
谷歌TF工程負責人Karmel Alliso表示，開發者不該該在簡單的 API 和可伸縮的 API 之間作出選擇，要有一個高級的API，不管是研究MNIST仍是研究行星，都能搞定。
因而，Keras成了TensorFlow的高級 API，並且是可擴展的，能夠直接從tf.keras使用 TensorFlow的全部高級功能。
並且Keras的簡單性，也帶到了TensorFlow上。
這種結合，會大幅度減小學習TensorFlow的門檻，對於初學者來講，是很是友好的。
如今，TensorFlow2.0已經推出了Alpha版，若是你有想法， 能夠收好下面的教程傳送門：
https://www.tensorflow.org/alpha
教程分紅了初學者版和老司機版：
初學者版，用的是Keras Sequential API，最簡單的入門大法；
老司機版，展現了怎樣用命令式來寫正向傳播、怎樣用GradientTape來寫自定義訓練loop，以及怎樣用tf.function一行代碼自動編譯。
網友：我仍是用PyTorch
這篇博文發表了以後，Medium上得到了3K多的「鼓掌」，在Reddit上有了近百條討論。
TensorFlow和Keras更好地結合起來，讓一些人感受挺好。但在討論中，有很多網友依舊心心念着「PyTorch」。
有人評價稱，這仍是沒有PyTorch好用，PyTorch感受就像NumPy，能夠在一天內學會，而後它就能正常工做。而學習TF（甚至2.0）會讓人感受本身很笨。
有人說，只要咱們有PyTorch，誰會關心TF。
甚至還有「脫粉」的現象：
好吧，至少如今我有足夠的動力離開TensorFlow並切換到PyTorch。
你呢？
TensorFlow 2.0仍是PyTorch？
— 完 —
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「Keras之父發聲：TF 2.0 + Keras 深度學習必知的12件事」
關於圖書
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