作者Ericz7000 (黑貓老公^^)
看板DataScience
標題[問題] tf.keras 跟 keras的差別
時間Sun Jun 2 00:38:33 2019
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
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※ 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
1F：推 sean50301: tf.keras有針對tensorflow的一些特有功能作支援 06/02 09:53
2F：推 yiefaung: tf.keras比keras快一點 06/02 10:31
3F：推 was11: 我用tf keras可以跑耶 06/02 21:30
4F：→ sxy67230: 基本上都差不多，但是用tf.keras你可以轉tpu mode加速（ 06/03 08:27
5F：→ sxy67230: 本人用colab實驗過，用tpu速度真的變快非常多），還有你 06/03 08:27
6F：→ sxy67230: 可以用eager模式不用像過去一樣強調先build靜態圖，可以 06/03 08:27
7F：→ sxy67230: 邊debug邊build你的model。再來就是tf.data的支援，根 06/03 08:27
8F：→ sxy67230: 據官方的說法，tf.data在處理大量資料時節省蠻多記憶體 06/03 08:27
9F：→ sxy67230: 的，還有tf.distribution 做多機分散式系統。 06/03 08:27
10F：推 sxy67230: 另外，tf.data也支援到分散式可以把你的訓練資料放在多 06/03 08:33
11F：→ sxy67230: 主機裡做並行化，這些都是tensorflow 特有的優點融入到k 06/03 08:33
12F：→ sxy67230: eras，而且2.0後，tensorflow移除很多本來的上層api， 06/03 08:33
13F：→ sxy67230: 直接預設keras就是tensorflow的上層api了。 06/03 08:33
14F：→ ap954212: Tf.keras是tf裡面的keras 跟直接import keras是兩回事 06/05 14:24