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[問題] tf.keras 跟 keras的差別

看板DataScience作者 (黑貓老公^^)時間5年前 (2019/06/02 00:38), 5年前編輯推噓4(4推 0噓 10→)
留言14則, 5人參與, 5年前最新討論串1/1
大家好 不好意思我想請問 from tensorflow import keras 跟 import keras 這兩個差別在哪? 由於近日我使用cuda跑訓練 但是使用from tensorflow import keras (tensorflow-gpu) 卻遲遲抓不到keras 因此不得已先使用import keras跑看看 看起來訓練是有比較快 也有出現 https://i.stack.imgur.com/RtRiB.png
的訊息 所以我想gpu應該有在這個模型上作用 但是反倒好奇tf.keras 跟 keras兩個lib 差別，而我看網上說tf.keras好像有加強keras的實作而已，我這樣改不會影響gpu作用吧 ？ 大概是這樣 謝謝各位 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.113.136.219 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1559407115.A.6B7.html ※ 編輯: Ericz7000 (140.113.136.219), 06/02/2019 00:42:49 ※ 編輯: Ericz7000 (140.113.136.219), 06/02/2019 00:44:22
推
06/02 09:53, 5年前 , 1F
tf.keras有針對tensorflow的一些特有功能作支援
06/02 09:53, 1F
推
06/02 10:31, 5年前 , 2F
tf.keras比keras快一點
06/02 10:31, 2F
推
06/02 21:30, 5年前 , 3F
我用tf keras可以跑耶
06/02 21:30, 3F
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06/03 08:27, 5年前 , 4F
基本上都差不多，但是用tf.keras你可以轉tpu mode加速（
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06/03 08:27, 5年前 , 5F
本人用colab實驗過，用tpu速度真的變快非常多），還有你
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06/03 08:27, 5年前 , 6F
可以用eager模式不用像過去一樣強調先build靜態圖，可以
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06/03 08:27, 5年前 , 7F
邊debug邊build你的model。再來就是tf.data的支援，根
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06/03 08:27, 5年前 , 8F
據官方的說法，tf.data在處理大量資料時節省蠻多記憶體
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06/03 08:27, 5年前 , 9F
的，還有tf.distribution 做多機分散式系統。
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推
06/03 08:33, 5年前 , 10F
另外，tf.data也支援到分散式可以把你的訓練資料放在多
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06/03 08:33, 5年前 , 11F
主機裡做並行化，這些都是tensorflow 特有的優點融入到k
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eras，而且2.0後，tensorflow移除很多本來的上層api，
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06/03 08:33, 5年前 , 13F
直接預設keras就是tensorflow的上層api了。
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06/05 14:24, 5年前 , 14F
Tf.keras是tf裡面的keras 跟直接import keras是兩回事
06/05 14:24, 14F
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