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对比复现34个预训练模型,PyTorch和Keras你选谁?

发布时间:2019-03-12 05:30:18 所属栏目:建站 来源:机器之心编译
导读:Keras 和 PyTorch 当然是对初学者最友好的深度学习框架,它们用起来就像描述架构的简单语言一样,告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作,例如设计静态计算图、分别定义各张量的维度与内容等等。 但是,到底哪一个框架更好一点呢?当然不同的开发

现在如果我们从预训练模型的角度看,那么相同的模型在不同的框架上,验证集准确度又是什么样的?在这个项目中,作者用两个框架一共复现了 34 个预训练模型,并给出了所有预训练模型的验证准确率。所以该项目不仅能作为对比依据,同时还能作为学习资源,又有什么比直接学习经典模型代码更好的方法呢?

1. 预训练模型不是已经可以复现了吗?

在 PyTorch 中是这样的。然而有些 Keras 用户却觉得复现非常难,他们遇见的问题可以分为三类:

  • 不能复现 Keras 已发布的基准结果,即使完全复制示例代码也没有用。实际上,他们报告的准确率(截止到 2019 年 2 月)通常略高于实际准确率。
  • 一些预训练的 Keras 模型在部署到某个服务器或与其他 Keras 模型一起依次运行时会产生不一致或较低的准确率。
  • 使用批归一化(BN)的 Keras 模型可能并不可靠。对于一些模型,前向传播评估仍然会导致推理阶段中的权重改变。

(编辑:核心网)

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