对比复现34个预训练模型,PyTorch和Keras你选谁?

发布网友发布时间：2024-10-07 19:38

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热心网友时间：2024-11-05 11:16

对比复现34个预训练模型，PyTorch和Keras你选谁？

Keras和PyTorch是深度学习领域中对初学者友好的深度学习框架。它们以简单易用的API，降低了抽象工作，比如设计静态计算图和定义各张量的维度与内容等。然而，在选择使用哪一个框架时，开发者和研究者通常关注两个关键因素：抽象程度和性能。

在比较Keras和PyTorch时，MIT在读博士Curtis G. Northcutt复现了34个预训练模型，以统一框架对比结果。这一基准项目展示了不同模型在两框架中的表现，例如，ResNet架构模型在PyTorch中效果较好，而Inception架构模型在Keras中表现更佳。Keras的抽象层次较高，隐藏了许多API细节，而PyTorch则提供了一个相对较低级别的实验环境，让开发者可以自由地编写自定义层和优化任务。

在性能方面，PyTorch的训练速度通常优于Keras，尤其是在不同硬件和模型类型上。实验数据表明，在硬件性能上，PyTorch较Keras有显著优势。然而，Keras的易用性更为突出，通过将常用的深度学习层和运算封装成便捷的构造块，开发者和研究者无需考虑深度学习的复杂性。

为了直观展示框架的易用性和性能差异，我们可以以定义简单的卷积网络为例。Keras的定义方式更加简洁，API将许多运算作为参数嵌入，而PyTorch则通常通过类和实例定义，需要明确指定许多运算的维度参数。

从预训练模型的角度看，PyTorch在复现这些模型时表现良好。然而，Keras用户在复现基准结果、保持模型一致性和批归一化（BN）模型的可靠性时遇到了挑战。这些问题在实际应用中普遍存在，原GitHub项目提供了解决方案，包括每次运行一个样本、在本地函数或with语句中运行模型以避免内存干扰，以及使用预计算结果复现验证集准确度。

通过对比Keras和PyTorch的验证集准确度，我们可以得到直观的评估结果。复现代码和参数控制选项允许用户在不同环境下验证准确度，确保结果的一致性和可复现性。无论是通过预计算结果还是直接复现推理输出，Keras和PyTorch都能提供所需的信息，帮助用户在选择框架时做出明智决策。