很多朋友對于keras保存模型和keras構建模型為什么慢不太懂，今天就由小編來為大家分享，希望可以幫助到大家，下面一起來看看吧！
如何評價深度學習框架Keras
Keras的口號是：
盡可能縮短從想法到結果的延遲是做好研究的關鍵。
所以，推薦用Keras來學習深度學習（像不像繞口令）。對于學習而言，及時反饋非常非常重要。所以編程語言的學習經常推薦用REPL（讀取-求值-輸出循環，Read-Eval-PrintLoop）。深度學習同理。
（圖片來源：Keras官網）
得益于Keras精心設計的API和優良的文檔，用Keras搭神經網絡，是難以想象的方便。不消一刻鐘，參考Keras的文檔，就可以搭一個神經網絡：
#導入模塊
fromkeras.modelsimportSequential
fromkeras.layersimportDense
importnumpyasnp
model=Sequential()
#加上一些密集層
model.add(Dense(units=64,activation=’relu’,input_dim=1424))
model.add(Dense(units=2696))
#指定損失函數為MSE，使用Adam優化
model.compile(loss='mse',optimizer='adam')
#擬合數據
model.fit(predictors[0:80,],estimator[0:80,],validation_data=(predictors[81:,],estimator[81:,]),epochs=80,batch_size=32)
#保存結果
np.savetxt("keras_fit.csv",model.predict(data),delimiter=",")
看，我沒有騙你，就是這么簡單。
Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學習框架
如果想盡可能快速并且以少量的代碼建立并測試神經網絡，keras是最快速的，SequentialAPI和Model的功能十分強大。并且keras的設計十分用戶友好，以數據輸入輸為例，對比keras簡單的操作，tensorflow解碼編碼的構建過程特別繁雜（尤其對于初學者來說，大量的記憶過程上手非常痛苦）。除此之外，keras將模塊化作為設計原則之一，使用者可以各按所需進行組合。如果只是想快速地搭建常見的模型來實現自己的想法，keras可以作為首選。
但是，keras在封裝后會變得很不靈活，并且加上它本身速度也比較慢，如果是高度封裝，前面提到的缺點會更加明顯，除了一些對速度要求很低的工業應用，tensorflow會因為更高速而被選擇
如果在驗證自己想法的時候，不想用既有的設定而是想要自己定義損失函數、測度、層數等等，相比keras，tensorflow提供了更多個性的空間。此外，對神經網絡控制力度的大小會很大程度決定對網絡的理解和優化工作，而keras種提供的權限很少，tensorflow相反給了更多操控權，比如對多個變量中的某一變量是否進行訓練、對梯度進行操作(以獲取訓練的進展)等等。
雖然二者都提供深度學習模型通常所需的功能性，但是，如果使用者還追求一些更高階的功能性的選擇，像是進行特殊種類模型的研究，就要求諸tensorflow了。比如，如果想要運算加速，可以使用tensorflow的線程功能，多線程實行同一對話。另外，它還提供調試器的功能，對推斷bug和加速運算都有幫助。
ker是什么格式
1.Ker是一種文件格式。2.Ker格式是一種用于存儲和傳輸計算機科學領域中的數據和信息的文件格式。它通常用于存儲和處理大規模數據集、圖像、音頻和視頻等多媒體數據。3.Ker格式的使用可以幫助提高數據的存儲效率和傳輸速度，同時也方便了數據的處理和分析。它在科學研究、工程設計、圖像處理、機器學習等領域都有廣泛的應用。
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