1樓：linex
tensorflow推薦用keras的RNN代替dynamic_rnn,然而這兩個不是完全相容的？用dynamic_rnn可以展開的cell，RNN會報錯。。這是幾個意思啊。
再說我要是喜歡用keras，我幹嘛不直接用呢。。
2樓：Yulong
最近reddit有個熱帖，說tf的dropout layer出錯。
tf.keras Dropout layer is broken
簡單來說是在使用keras的Sequential model時，如果使用了deferred mode（我理解是不指定輸入形狀，自動推導出來），learning_phase這個變數設定錯誤，導致了dropout一直是test模式，所以出現了無論dropout ratio有多大，最後訓練結果都一樣的情況。 @機器之心也總結比較全面了在這裡
機器之心：TensorFlow bug激怒社群，使用者：我要用PyTorch了！
最後解決方案就是，在輸入層明確指明輸入性質就可以了。但是目前來看，官網https://www.
tensorflow.org/tutorial
s/ 還沒有改過來，而且其對應的notebooks依然出現錯誤。大家可以自己設定一下，將dropout ratio設為0.1或者0.
9，將Flatten裡面的input_shape引數去掉，會發現最後訓練結果一樣，顯然不合理。
對於keras這個框架，最初版是為了使用theano方便搞出來的，而且一開始也只是Franois Chollet的個人project。同時期還有lasagne，完全基於過程式寫法，我倒是覺得更符合tf的本質精神。要是說基於模組化寫法，deepmind還搞出了sonnet，清晰流暢度也不錯。
最主要的是keras封裝太多了。像上面這個問題，pytorch中明確將model.train()，model.
eval()暴露給你，讓你自己控制。而且這個對於batch norm來說也至關重要。對於初學者或者基本應用人員來說還好，但是對於前沿研究或者工業應用來說，keras封裝比較雞肋。
很多應用不存在簡單的compile, fit就可以解決的。而且作者本人比較硬核，經常在twitter上發表一些引起爭議言論，感覺這次tf2.0有點像被keras綁架了似的。
至於eager mode，new data pipeline這些，我沒用過。不過感覺上和pytorch chainer gluon這些動態框架越來越像了。目前來說tf主要優點是說便於工業級的模型部署，但是pytorch1.
0已經開始通過tracing jit和LibTorch的C++ API，支援python中寫模型，用其他語言封裝匯入了。像下面這個blog，作者就利用LibTorch的C++ API，利用nodejs對其封裝，可以達到如下效果
vartorchjs
=require
("./build/Release/torchjs"
);var
script_module
=new
torchjs
.ScriptModule
("resnet18_trace.pt"
);var
data
=torchjs
.ones([1
,3,224
,224
],false
);var
output
=script_module
.forward
(data
);PyTorch 1.0 tracing JIT and LibTorch C++ API to integrate PyTorch into NodeJS
所以tf的優勢不再那麼明顯，而易用性仍然沒有很好解決。擯棄過度迷信，用自己的感受去選擇。我在pytorch這裡等你來
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