Keras VS Tensorflow CNNやRNN

Question

を開発するため、私たちはTensorflowとKerasの両方が任意の深い学習問題に取り組むために非常に良いフレームワークです知っているようにうまくいけば、それはCNNの問題になり、画像処理上の深い学習プロジェクトを開始するつもりです。私は両方に精通しており、両方にコーディングしていましたが、深い学習プロジェクトを特定のフレームワークに導く理由（ある場合）を特定したいと思います。

Answer 1

このように構成すると、KerasはTensorflowで実際に実行できます。 KerasもbackendとしてTheanoをsupporst。

インストールを設定するとき、あなたは（あなたがそれを正しくインストールした後で）使用したいどのようなバックエンド、あなたのkeras.jsonファイルに含まれています。場合は、あなたの設定ファイルのようなものになりますバックエンドとしてTensorflowを使用したい：

{ 
    "image_data_format": "channels_last", 
    "epsilon": 1e-07, 
    "floatx": "float32", 
    "backend": "tensorflow" 
} 

Kerasは、それが簡単に学ぶために作る、Tensorflowの（または選択したバックエンド）の機能やフレームワークに抽象化を提供おそらくあなたが最初にKerasに焦点を当ててみることができるように、そしてあなたのニーズに合わない場合は、Tensorflowを直接使用するように移行してください。

はそうあなたのために働くことができ、より良いフィット感である1を参照するためにそれらを試して、あなたが使用すべき1に関していかなる公平または絶対的な答えはありません。