道友留步！TensorFlow已重获新生。微信
在“PyTorch真香”的潮流中，有人站出来为TensorFlow说话了。框架
此次来自谷歌的工程师Cassie Kozyrkov。她发表博文称，TensorFlow升级到2.0版本后有了翻天覆地的变化， 对新手更加友好了。机器学习
引起这一变化的，是Keras。oop
在TensorFlow 2.0中，Keras API将成为TensorFlow中构建和训练模型的核心高级API。性能
在TensorFlow启动项目将变得更简单。学习
Kozyrkov说， 与TensorFlow 1.X的版本相比，这就是脱胎换骨的变化。url
难用的TensorFlow1.X
想要掌握TensorFlow1.X，须要花费很多力气，学习曲线很是陡峭，普通用户只能远远看着。spa
背后的缘由在于，Tensorflow是为从研究到生产的大规模模型而设计的，核心是性能。虽然难学，但只要坚持下去，就能进入机器学习从业者行列了。.net
而后，就能够用机器学习作一些难以想象的事情了，好比说发现新的恒星，推进医学进步…..设计
但很惋惜，这太难用了，只有少数人可以掌握这种力量。
不少新的AI研究人员，以及很多Tensorflow用户，都喊着“真香”，转投PyTorch，毕竟隔壁家的不须要花太多力气。
还好有Keras，让很多人感觉到了一些安慰。
Keras，是一个用于逐层构建模型的框架，能够与多个机器学习框架一块儿工做，它从一开始就是Pythonic的，设计灵活，易于学习，吸引了很多人的使用和支持。
虽然它是一个从TensorFlow 内部访问的高级 API，但它跟TF没啥关系。
开发者得在好用的Keras和性能强大的TensorFlow之间作出选择。
这就很容易给人一种“PyTorch”真香的感受。
在TensorFlow2.0中，解决了这个问题。
TensorFlow2.0的变化
谷歌TF工程负责人Karmel Alliso表示，开发者不该该在简单的 API 和可伸缩的 API 之间作出选择，要有一个高级的API，不管是研究MNIST仍是研究行星，都能搞定。
因而，Keras成了TensorFlow的高级 API，并且是可扩展的，能够直接从tf.keras使用 TensorFlow的全部高级功能。
并且Keras的简单性，也带到了TensorFlow上。
这种结合，会大幅度减小学习TensorFlow的门槛，对于初学者来讲，是很是友好的。
如今，TensorFlow2.0已经推出了Alpha版，若是你有想法， 能够收好下面的教程传送门：
https://www.tensorflow.org/alpha
教程分红了初学者版和老司机版：
初学者版，用的是Keras Sequential API，最简单的入门大法；
老司机版，展现了怎样用命令式来写正向传播、怎样用GradientTape来写自定义训练loop，以及怎样用tf.function一行代码自动编译。
网友：我仍是用PyTorch
这篇博文发表了以后，Medium上得到了3K多的“鼓掌”，在Reddit上有了近百条讨论。
TensorFlow和Keras更好地结合起来，让一些人感受挺好。但在讨论中，有很多网友依旧心心念着“PyTorch”。
有人评价称，这仍是没有PyTorch好用，PyTorch感受就像NumPy，能够在一天内学会，而后它就能正常工做。而学习TF（甚至2.0）会让人感受本身很笨。
有人说，只要咱们有PyTorch，谁会关心TF。
甚至还有“脱粉”的现象：
好吧，至少如今我有足够的动力离开TensorFlow并切换到PyTorch。
你呢？
TensorFlow 2.0仍是PyTorch？
— 完 —
推荐阅读
“Keras之父发声：TF 2.0 + Keras 深度学习必知的12件事”
关于图书
《深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战》和《Python带我起飞——入门、进阶、商业实战》两本图书是代码医生团队精心编著的 AI入门与提升的精品图书。配套资源丰富：配套视频、QQ读者群、实例源码、 配套论坛：http://bbs.aianaconda.com 。更多请见：https://www.aianaconda.com
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