Keras与TensorFlow与PyTorch之间的区别
数据科学家在深度学习中选择了可作为开源库使用的最顶层的三个框架，分别是PyTorch，TensorFlow和Keras。Keras是用python编写的神经网络库，是Keras，可以在TensorFlow的顶层执行。它是专为在深度神经网络中可靠执行而设计的。TensorFlow是用于在数据流编程和机器学习应用程序中执行多个任务的。PyTorch是用于自然语言处理的机器学习库。

Keras与TensorFlow与PyTorch之间的主要区别
下面列出了Keras，TensorFlow和PyTorch的主要区别，例如体系结构，功能，编程和各种属性。

API级别： Keras是高级级别的API，可以在Theano，CNTK和TensorFlow的顶层运行，该类API以其快速开发和语法简单而受到关注。TensorFlow在低级别和高级API上均可使用，而PyTorch仅在低级别的API上均可使用。
框架的体系结构和性能： Keras的体系结构简单，简洁，易读，并且性能太低。TensorFlow使用起来很严格，但支持Keras表现更好。与Keras相比，PyTorch的体系结构复杂且难以解释。但是TensorFlow和PyTorch的性能是强大的，可以提供最大的性能，并在较大的数据集中具有很高的功效。由于Keras的性能较低，因此仅适用于较小的数据集。
调试过程： Keras提供了简单网络的调试，这是经常需要的。但是在TensorFlow中，调试是一个非常复杂的过程，而与Keras和TensorFlow相比，PyTorch提供了灵活的调试功能。PyTorch在神经网络中的操作描述了调试工具（如PyCharm，ipdb和PDB）的有效计算时间。但是当涉及TensorFlow时，有一个名为tfdbg的高级选项可以通过浏览所有张量在特定运行时的会话范围内运行。由于它是使用python代码内置的，因此没有单独使用PDB。TensorFlow比PyTorch先进，并且比PyTorch和Keras具有更广泛的社区。
框架的适用性：Keras在小型数据集中最受青睐，并提供快速原型制作和扩展的后端支持，而TensorFlow在对象检测方面提供高性能和功能，并且可以在较大的数据集中实现。由于PyTorch的灵活性和调试能力越来越强，因此可以在数据集的最短训练时间内进行调整。
神经网络中框架的性能： PyTorch具有开发递归网络的多层和单元级别类。层的对象在单位单元中管理输入数据和一个时间步，并且还表示具有双向属性的RNN。因此，网络的无数层为单元提供了合适的包装器，因为不需要进一步的优化。TensorFlow包含辍学包装，多个RNN单元以及实现深度神经网络的单元级别类。Keras由完全连接的层，GRU和LSTM组成，用于创建循环神经网络。

框架的行为参数 Keras TensorFlow PyTorch
定义 神经网络库可作为开放源代码使用。 TensorFlow可作为开源和免费软件库获得 它是一个机器学习库，可以作为开放源代码使用。
编码语言 它可以作为编码使用。所有代码都写在一行中。 该库使用C，C ++，Java和其他编码语言压缩。通过用小代码编程可以提高精度。 它仅使用python编写脚本。PyTorch的代码使用较大的行编写脚本。
应用领域 它旨在在神经网络中执行强大的实验。 它用于向机器教授多种计算技术 它用于构建自然语言处理和神经网络。
API级别 它具有高级API，因此可以在Theano和CNTK上执行 它包含低级和高级API 由于PyTorch的API很低，它只专注于数组表达式。
建筑 它具有易于理解的语法，并且易于解释。 它因在各种平台上的快速计算能力而广受欢迎，但是其复杂的体系结构很少，难以解释 初学者对PyTorch的体系结构感到复杂，但是他们对PyTorch的深度学习应用感兴趣，并且还用于各种学术目的。
速度 它仅以最小速度运行 它以最大速度工作，从而提供了高性能 PyTorch的性能和速度类似于TensorFlow。
数据集 由于执行速度低，它在较小的数据集中有效运行。 它具有最大的执行速度，因此能够管理大型数据集 它可以管理更高维度数据集中的高性能任务。
调试 管理员不需要任何频繁的调试过程 执行调试具有挑战性。 调试能力优于Keras和TensorFlow
人气度 它广泛用于神经网络，并支持卷积层和实用层。 它以其自动图像捕获软件及其内部使用google而闻名。 它之所以受欢迎是因为它在深度学习网络上具有自动差异性，并通过NN模块，optimize模块和autograd模块支持高功率GPU应用。
裁决一瞥 它提供了多种后端支持和强大的原型制作。 大型数据集上的对象检测中的高性能和功能。 灵活性。具有各种各样的调试功能。

结论
PyTorch简单易用，而TensorFlow因其不全面的API而被采用。Keras和TensorFlow具有坚固的砖墙，但剩余的孔很小，可以进行通信，而PyTorch与Python紧密相连，适用于许多应用程序。