TensorFlow1.x最佳实践：Dataset API+Keras Model+TF Train

前言

更新：想不到当时的想法还是挺好的，文中这种思路基本都出现在TensorFlow 2.0中，确实很爽。Dataset API+Keras Model+Train API搭配简直nice，论文的代码完全用这套重新实现非常舒服。加上面向对象的编码结构，你可以非常容易的自己去写复用性很高的工程，对于科研频繁换网络、试参数、快速验证想法实在是大有帮助，磨刀不误砍柴工，平时多花点时间构思代码结构挺重要的，看到重复三次以上的代码就想想如何消除冗余。

关于深度学习框架，主流的几个TensorFlow、PyTorch以及Keras都有所使用，由于在深度学习领域自己也只算个入门级选手，所以本文只从一个AI新手的角度去尝试分享一些使用框架编程的实践经验。至于标题最佳实践，那也纯粹有些哗众取宠之意，文章对于能够玩转各种框架API的大佬们，也许会贻笑大方。除此以外，本文相当于一个搬运工，并不讲解具体的使用细节，当然会推荐一些已经介绍的很好的文章，看完一定会有所收获。下面正式开始，希望能对大家有所帮助。

在三种框架的使用上，可能最难以上手使用的就是TensorFlow，毕竟在没有Eager Execution时，动态图的特性常常让人对网络调试摸不着头脑。Keras相对来说最容易上手，固定版式的代码，封装性极高，想要扩展对新手来说就有些难了。PyTorch在上手难易程度，扩展性方面都很棒，特别是 torch 张量可以即时看到，便于调试。

总的来说，如果想要从零到一的去写一个深度学习工程代码，我觉得PyTorch会相当的合适。但是我们往往是在别人的工作基础上进行改进，很多开源代码都是基于1.x版本的TensorFlow实现的，或者有些是在Keras基础上实现的，并非PyTorch，我们总不愿意去重新用PyTorch实现一遍，对于学术科研或许有些本末倒置了

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