大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于keras的问题，于是小编就整理了3个相关介绍keras的解答，让我们一起看看吧。
keras库怎么安装？
要安装Keras库，首先需要确保你的Python环境已经安装了pip包管理工具。然后，在命令行中运行“pip install keras”即可完成Keras的安装。如果你想使用GPU加速，还需要安装所需要的GPU驱动和CUDA库以及cuDNN。
如果你是使用Anaconda作为Python环境的话，可以直接运行“conda install keras”来安装。安装完成后，可以使用“import keras”来检查是否成功安装。如果一切正常，就可以开始使用Keras库来开发深度学习模型了。
keras调参技巧？
keras调参经验
1，观察loss胜于观察准确率，loss设计要比较合理，对比训练集和验证集的loss
2，relu可以很好的防止梯度弥散的问题，当然最后一层激活函数尽量别用relu，如果分类则用softmax
3，BatchNorm 可以大大加快训练速度和模型的性能
4，Dropout防止过拟合，可以直接设置为0.5，一半一半，测试的时候把Dropout关掉
5，Loss选择，一般来说分类就是softmax，回归就是L2的loss，但是loss的错误范围(主要是回归)预测一个10000的值，模型输出为0
Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
Keras虽然很方便，但是会有很多难以排查的问题，而底层的TensorFlow未必这么方便却很灵活，你能清楚看到张量的运算细节。作为研究人员或者工程师，两种都需要了解。
keras是一个高度封装的，对于科研工作者快速实现或者复现算法很好。
其实tensorflow目前也有高度封装的接口,比如tf.slim.
但是高度封装的API看不到更多参数，所以很多时候可能会造成你复现的模型无法收敛，或者精度和论文不一样。 何况现在tensorflow已经可以直接调用keras.tf.keras.可以完全使用。并且tf2.0.中，keras也享有更多tf的***，keras搭建的模型，可以调用s***emodel来保存。
如果你是程序员，那你肯定需要模型部署，目前工业界云侧大多数还是部署tensorflow保存的模型，或者pytorch模型。
caffe模型。
端侧或者边缘侧，还是部署轻量级模型，更多也是.tflite文件，经过量化部署。用tensorflow是最通用的。具体情况还得看你们公司硬件支持情况。
比如我们公司的芯片目前只支持caffe模型，我也是很无奈，从头了解caffe.
不过好在现在有个开源项目支持各种模型之间的转换。
Keras是一个封装很好的高级框架，其中很多过程都封装在了API之内，所以搭建一个模型相对简单，结构相对清晰，比较适合新手入门和进阶。
TensorFlow的好处在于背后有Google提供支持，也就是说，想要使用TPU加速，一定要使用TensorFlow。而且TensorFlow的API封装没有那么宽泛，对于一些具体的调整和设计比较方便，适合对于神经网络具有丰富基础的人去做比较庞大的项目。
到此，以上就是小编对于keras的问题就介绍到这了，希望介绍关于keras的3点解答对大家有用。
