1樓：異塵
沒有keras不適合工業界這一說。事實上，在模型設計及訓練的過程中，keras非常好用。tf2砍掉其他的api，把tf.keras提公升至一等公民是非常正確的決定。
我認為除了大廠有自己的框架外，普通公司用keras訓練模型，匯出pb後做成tensorflow serving來部署，開發生產兩不誤。
2樓：
現在tensorflow2.0rc2版本可以直接在訓練結束後將模型儲存為tflite格式，然後就可以部署在android平台上了。
3樓：小小將
keras提供更方便的API，對於模型訓練簡單易用。部署的話keras模型本質上還是tf的graph，所以用於工業界沒有問題。
4樓：
怎麼就不適合工業了？先擼出個可用模型。
後面轉出pb,h5。
再用TF或者DeepLearning4J呼叫就是。
模型沒做好，提前考慮企業級的高可用跟高併發做啥呢？
5樓：鄭澤嘉
訓練的時候愛用啥用啥。
部署的時候如果對推理速度有要求，或者由於硬體受限制，其實是不會用Tensorflow的。一些企業有自己的推理框架，這個時候就要看推理框架的要求了。現在業界用的比較多的是TensorRt。
以TensorRt來說，最好用訓練模型的frozen graph。如果用keras 訓練，那就要存成pb 然後轉成TensorRt的引擎。
如果你用Tensorflow Lite 或者其他的 TVM 之類同理。
6樓：煉丹RS
最近一直在寫tf2，個人覺得真香。寫著像torch，部署也方便。
雖然很多tf.keras.layers，但是和torch.nn沒特別大區別。真需要魔改的話自己寫乙個layer也很方便。
不需要考慮session也不需要考慮variable_scope，所以新人上手快很多。
感覺之前寫tf1很多時間都花在了做雜七雜八的地方上了。
目前就是很多小bug而且work around辦法比較少。
7樓：smallsunsun
好像沒有聽說tf. keras不用的說法...哪個方便實用用哪個，原來的tf. layers等擴充套件庫基本都被tf. keras替代了。
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