ai/tensorflow_keras_relation

TensorFlow Keras 关系图示

TensorFlow 和 Keras 是当前深度学习领域非常流行的工具。下面我们将简要介绍它们之间的关系。

关系概述

TensorFlow：一个由 Google 开发的开源机器学习框架，主要用于构建和训练复杂的机器学习模型。
Keras：一个基于 TensorFlow 的高级神经网络 API，旨在让深度学习更容易入门和使用。

Keras 通过封装 TensorFlow 的底层操作，为用户提供了一个更加简洁、直观的编程接口。

关键点

Keras 是 TensorFlow 的封装：Keras 在 TensorFlow 的基础上提供了一套更加简洁、直观的 API。
Keras 可以独立使用：Keras 也可以独立于 TensorFlow 使用，例如使用 Theano 或 CNTK 作为后端。
TensorFlow 提供更多功能：TensorFlow 提供了更多的功能和灵活性，例如分布式训练、GPU 加速等。

示例

以下是一个简单的 Keras 模型示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

扩展阅读

更多关于 TensorFlow 和 Keras 的信息，您可以访问以下链接：

TensorFlow 和 Keras 关系图