我应该学习哪种高通量的tensorflow API？
问题描述：
我已经研究了约一个月的tensorflow。我只是觉得用Tensorflow的原始操作创建一个网络非常冗长。然后我找到了一些高级API，比如TF-Slim，TF Learn，Keras。但是多种选择让我感到困惑，所以我不知道我应该学什么。我应该学习哪种高通量的tensorflow API？
TF-Slim是一个轻量级库，用于定义，训练和评估TensorFlow中的复杂模型，但正如我的investigated，它仅适用于convnets。 Keras可以建立的网络更多样化。
任何人都可以给他们之间的比较，以便我可以选择我应该学习哪个高级API？在：
1. popularity: which ones are the most popular ?
2. practicality: what kinds of network can they build ?
3. performance: what's their training/inference performance ?
... something else
希望有人能给我一个建议。谢谢。
答
我建议你先从凯拉斯开始。
它很容易学习，它有一个广泛的用户群（见Shobhits链接），GitHub和教程/ MOOCs /电子书等有很多参考代码，你几乎可以构建任何东西用它。我个人认为这是一个很好的文档（尽管有些人可能不同意这一点）。
由于它是一个连接到Tensorflow，Theano，CNTK（以及未来可能还有更多框架）的API，因此您可以拥有更大的灵活性。
不要担心太多的性能。当你学习时，这真的不重要。
如果它可以帮助..！ https://medium.com/implodinggradients/tensorflow-or-keras-which-one-should-i-learn-5dd7fa3f9ca0 – Shobhit
我只知道keras。您可以构建大量网络，完全连接，卷积（1d，2d，3d），经常性（包括GRU和LSTM），并且可以在同一模型中混合使用所有网络。您可以使用分支，多个输入和多个输出相当*地创建您的模型。 –