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对许多科学家、工程师和开发人员而言，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。TensorFlow1.0于年2月发布；但客观来说，它对用户不是非常友好。
过去几年里，由于Keras和PyTorch比TensorFlow更容易使用，这两个主要的深度学习库已得到较广的普及。
本文将从四个方面来介绍Keras和Pytorch，以及选择其中一个学习库的理由。
Keras
Keras自身并不是框架，它其实是一个位于其他高级学习框架之上的高级API。目前，它支持TensorFlow,Theano和CNTK。
Keras的吸引力在于使用简单。它是目前为止启动和运行最快且最简单的框架。神经网络的定义是直观的，使用功能API则允许人们将函数定义为层次。
Pytorch
Pytorch是由FacebookAI研究组开发的深度学习框架（如Tensorflow）。像Keras一样，它也提炼了深度网络编程的大多混乱部分。
就编码风格的高级和低级而言，Pytorch介于Keras和TensorFlow之间。使用时，你有比Keras更多的灵活性和控制力，同时还无需冗长的声明式编程。
应该使用哪一个编程框架，是深度学习练习者一直在争论的问题。一般来说，这取决于个人偏好。但在做选择时，需要记住Keras和Pytorch的这几个方面的知识。
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