推 sean50301: tf.keras有針對tensorflow的一些特有功能作支援 06/02 09:53
推 yiefaung: tf.keras比keras快一點 06/02 10:31
推 was11: 我用tf keras可以跑耶 06/02 21:30
→ 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
→ 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
→ 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
→ sxy67230: 邊debug邊build你的model。再來就是tf.data的支援，根 06/03 08:27
→ 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
→ sxy67230: 的，還有tf.distribution 做多機分散式系統。 06/03 08:27
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
→ 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
→ sxy67230: eras，而且2.0後，tensorflow移除很多本來的上層api， 06/03 08:33
→ sxy67230: 直接預設keras就是tensorflow的上層api了。 06/03 08:33
→ ap954212: Tf.keras是tf裡面的keras 跟直接import keras是兩回事 06/05 14:24