Keras 与 PyTorch：Keras 和 PyTorch 之间的区别

如果您正在阅读本文，那么您很可能已经涉足深度学习领域，并且可能正在构建您的第一个深度学习项目。 您可能对深度学习可用的大量框架和库感到困惑——Keras、PyTorch、Tensorflow、FastAPI 等最受欢迎的。

各种深度学习框架

在本文中，我们将研究 Keras 和 PyTorch 之间的比较——这两个最受欢迎的深度学习 API/框架。 我们还将了解两者中的哪一个更适合构建您的下一个深度学习项目。

比较将基于以下因素：

• 紧急情况
• 便于使用
• 调试
• 表现
• 人气
• 结论：什么时候用什么，为什么用？

紧急情况

Keras 是深度学习的高级 API。 它是一个建立在 Tensorflow（Google 的另一个流行的深度学习框架）之上的开源库，使 Tensorflow 代码更容易编写和执行。 Keras 由 Francois Chollet 于 2015 年开发，其使命是开发人员应该能够构建没有太多复杂性的深度学习模型。 它因其易用性和语法简单性而广受欢迎。

PyTorch 是 Python 深度学习低级框架（如 Tensorflow）。 它是一个基于 Torch 库的开源库。 PyTorch 由 Facebook 的 AI 研究团队于 2016 年开发。PyTorch 与 Keras 不同，对于初学者来说可能并不容易。 但是 PyTorch 提供的是卓越的灵活性和对大型现实世界数据集的极快执行。

获胜者：平局

另请阅读： Tensorflow 与 PyTorch

便于使用

毫无疑问，与 PyTorch 相比，Keras 一直是学习深度学习的首选框架。 如前所述，Keras 已经开发出来，记住它在语法上应该很简单。 因此，在准备深度学习模型时，您要做的基本步骤是：加载数据、定义模型、编译模型、训练模型，最后是评估。 只需极少的几行代码即可完成上述所有步骤。 例如，要定义一个简单的神经网络模型，您可以使用 Keras 执行以下操作：

模型定义

所以你看，只需使用带有几个超参数的 model.add(...)，你就可以在你的神经网络模型中插入层。 另一个 model.add(...) 和 Boom！ 另一层！ 就这么容易。

现在，在模型定义和编译之后，您需要在一些数据集上训练您的模型。

好吧，对于 Keras，这是小菜一碟。 只需使用 model.fit(...) 提及输入和输出数据，以及一些超参数，瞧！ 您的模型将成功启动训练过程（只需 1 行代码）。

这些简单、简洁、易读的语法使 Keras 成为深度学习初学者和开发人员中非常流行的语言。

另一方面，PyTorch 不太简洁，因此更加复杂。 使用 PyTorch，必须明确地完成执行深度学习模型的所有基本步骤。 对于仅训练模型，您需要：在每批训练开始时初始化权重，运行前向和后向传递，计算损失，并相应地更新权重。

只是 PyTorch 培训部分

由于使用 PyTorch，您需要习惯所有细节，您可以意识到，对于刚刚进入深度学习领域的初学者来说，使用 PyTorch 前进可能是一项艰巨的任务。

获胜者：凯拉斯

调试

调试是事情变得有趣的地方。

众所周知，Keras 有很多简单的函数，例如 .fit(...)、.compile(...) 可以帮助我们轻松编写代码。 因此，在 Keras 中，出错的可能性很小。 但是当你的代码确实出错时（这是完全正常的），通常很难调试。 原因是太多细节被封装到各种函数中，你需要将所有这些细节可视化，以便找到你实际出错的地方。

使用明确说明的 PyTorch 代码，调试变得容易得多。 您的神经网络的每个细节都已在您的代码中进行了说明，因此找出错误是一项相对简单的任务。 您可以根据需要更改权重、偏差、网络层，然后再次尝试运行模型。

获胜者： PyTorch

表现

好吧，就性能而言，与 PyTorch 相比，Keras 落后了。

Keras 可能因其语法原因而非常受欢迎，但在处理大型数据集时通常不受欢迎。 Keras 的计算速度很慢，通常用于需要对原型等模型有初步想法的较小数据集。 大量初学者将其用作他们的第一个 DL 模型，因为这些模型通常没有庞大或在线的数据集。

PyTorch 确实在这个因素上大放异彩。 当用户处理大量数据集时，PyTorch 和 TensorFlow 被用作框架。 PyTorch 比 Keras 速度更快，内存和优化更好。 如前所述，PyTorch 在为我们提供定义或更改深度学习模型的灵活性方面非常出色。 因此 PyTorch 用于构建可扩展的解决方案。 工业级数据集对于 PyTorch 来说不是问题，它可以非常轻松快速地编译和训练模型。

获胜者： PyTorch

必读：开源深度学习库

人气

资料来源：2020 年谷歌趋势

首先，需要说明的是，当一个框架比另一个更流行时，并不总是意味着研究人员总是使用那个更流行的框架而不是另一个。 他们倾向于根据问题切换框架。

话虽如此，从上面的Google Trends 2020可视化中可以看出，TensorFlow 显然是全球最受欢迎的，其次是 PyTorch 和 Keras。 在几乎所有的可视化中都观察到了类似的结果。 就人气而言，Tensorflow 无疑是赢家。 但原生 TensorFlow 或原生 Keras 无法与 PyTorch 相提并论。 我们看到的结果通常是 Keras 作为 TensorFlow v/s PyTorch 的 API。

获胜者：使用 Keras 的 Tensorflow

结论

所以，最后一个问题出现了。 哪个更好：Keras 还是 PyTorch？

好吧，答案取决于用户。 如果您作为用户刚刚进入深度学习领域并且非常渴望构建您的第一个深度学习模型，那么您显然应该在模型中实现 Keras 作为 TensorFlow 的接口。 它对初学者非常友好，并且还有一个非常有用的在线社区。 非常感谢 Keras； 教授深度学习从未如此简单。

但是，如果你在深度学习方面相对有经验（你可能已经知道这一点），PyTorch 当然是两者中更好的框架。 PyTorch 正在迅速流行起来。

深度学习领域的先驱，即 Ian Goodfellow、Andrej Karpathy、斯坦福等顶尖大学已经转向 PyTorch，因为它在性能、速度和灵活性方面的优势。 使用 PyTorch 解决计算机视觉问题从未如此简单。

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