1樓：霸業總裁
優點：支大爛櫻持python，模型庫全，搭模型快，關注度極高，迭代快歷跡，可用gpu加速。
缺點：內部許多類的抽象不合理。
命名略顯混亂。
檢視中間層輸出不夠直接。
模型需要compile這些優缺點很大程度上都是因為現行版本將theano深度耦合，其作者和一些**貢獻者也意識到了這個問題，於是計劃下一步將theano解藕出來放到單獨的backend模組裡，到時也許可以自由切換其他symbolic引擎。
總的來說keras是乙個很有前途的庫。
更新：上週作者fork了乙個新的backend分支，計劃keras將tensorflow作為第二個backend，現在已滾叢進入開發階段，將theano和tensorflow的一些函式抽象為統一的api，詳見backend分支。
2樓：收到飛灑
優點：支援python，模型庫全，扒昌判搭模型快，關注度極高，迭代快，可用gpu加速。
缺點：內部迅氏許多類的抽象不合理。
命名略顯混亂。
檢視中間層輸出不夠直接。
模型需要compile這些優缺點很大程度上都是因為現行版本將theano深春改度耦合，其作者和一些**貢獻者也意識到了這個問題，於是計劃下一步將theano解藕出來放到單獨的backend模組裡，到時也許可以自由切換其他symbolic引擎。
如何評價深度學習框架keras
3樓：satisfy謹慎的
優點：支援python，模型庫全，搭模型快，關注度極高，迭代快，可用gpu加速。
缺點：內部許多類的抽象不合理。
命名略顯混亂。
檢視中間層輸出不夠直接。
模型需要compile
這些優缺點很大程度上都是因為現行版本將theano深度耦合，其作者和一些**貢獻者也意識到了這個問題，於是計劃下一步將theano解藕出來放到單獨的backend模組裡，到時也許可以自由切換其他symbolic引擎。總的來說keras是乙個很有前途的庫。
更新：上週作者fork了乙個新的backend分支，計劃keras將tensorflow作為第二個backend，現在已進入開發階段，將theano和tensorflow的一些函式抽象為統一的api，詳見backend分支。
如何評價深度學習框架keras
4樓：魔神巴爾
最近一直在用keras，說點個人感受。
1、keras根植於python及theano，人氣比較旺。
2、提供較為上層的框架，搞個深度學習的原型非常方便。
3、更新很快，我記得幾個月前還沒有multi-task的能力，最近再查就提供了graph的物件。
4、最重要的，文件很全。這點超過其它類似的基於theano的框架（lasagne, opendeep, blocks）
如何評價深度學習框架keras
5樓：起點和終點歲月
優點：1、keras基於python，backend可以是tensorflow或theano，人氣比較旺。
2、和其他high-level api一樣，都是直接提供上層的框架，很快可以搞出個神經網路原型。
缺點：1、不支援seq2seq，搞不了高階點的nlp（現在好像支援了）。不過我發現tflearn，lasagne 都不支援seq2seq。目前只知道torch7支援。
2、在tensorflow backend時，跑同樣的模型比純tensorflow要慢一倍。。。
3、沒有增強學習工具箱，自己修改實現很麻煩。
4、封裝得太高階，訓練細節不能修改、penalty細節很難修改、不合適演算法研究。
5、用tensorflow backend時速度比純tensorflow 下要慢很多。
6、最近更新很慢。
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