如何 30 天吃掉 TensorFlow2.0？
一，Tensorflow2 还是Pytorch?
先说结论:
如果是工程师，应该优先选TensorFlow2.
如果是学生或者研究人员，应该优先选择Pytorch.
如果时间足够，最好Tensorflow2和Pytorch都要学习掌握。
理由如下：
1，在工业界最重要的是模型落地，目前国内的几乎所有互联网企业都支持TensorFlow模型的在线部署。并且 TensorFlow 高可用，而工业界也更加注重的是模型的高可用性。
2，研究人员最重要的是快速迭代发表文章，需要尝试一些较新的模型架构。而Pytorch在易用性上相比TensorFlow2有一些优势，更加方便调试。并且在 2019 年以来在学术界占领了大半壁江山，能够找到的相应最新研究成果更多。
3，TensorFlow2和Pytorch实际上整体风格已经非常相似了，学会了其中一个，学习另外一个将比较容易。两种框架都掌握的话，能够参考的开源模型案例更多，并且可以方便地在两种框架之间切换。
二、Keras 和 tf.keras
先说结论：
Keras库在2.3.0版本后将不再更新，用户应该使用 tf.keras。
Keras可以看成是一种深度学习框架的高阶接口规范，它帮助用户以更简洁的形式定义和训练深度学习网络。
使用pip安装的Keras库同时在tensorflow,theano,CNTK等后端基础上进行了这种高阶接口规范的实现。
而tf.keras是在TensorFlow中以TensorFlow低阶API为基础实现的这种高阶接口，它是Tensorflow的一个子模块。
tf.keras绝大部分功能和兼容多种后端的Keras库用法完全一样，但并非全部，它和TensorFlow之间的结合更为紧密。
随着谷歌对Keras的收购，Keras库2.3.0版本后也将不再进行更新，用户应当使用tf.keras而不是使用pip安装的Keras.
三、本书面向读者
本书假定读者有一定的机器学习和深度学习基础，使用过Keras或者Tensorflow1.0或者Pytorch搭建训练过模型。
对于没有任何机器学习和深度学习基础的同学，建议在学习本书时同步参考学习《Python深度学习》一书。
此书是Keras之父Francois Chollet所著，假定读者无任何机器学习知识，以Keras为工具，使用丰富的范例示范深度学习的最佳实践，该书通俗易懂，全书没有一个数学公式，注重培养读者的深度学习直觉。
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