什么是Keras？什么是Tensorflow?他们之间是什么关系？常用的深度学习架构有哪些？

Keras是一个高级神经网络API，它是用Python编写的，并以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端。TensorFlow是一个开源的人工智能框架，它支持各种平台，包括桌面操作系统、服务器和移动设备。Keras和TensorFlow之间的关系是，Keras可以使用TensorFlow作为其后端，以提供高效的计算和优化。常用的深度学习架构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。

相关问题

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TensorFlow.Keras是TensorFlow库中的高级API，它提供了一种更简单、更直观的方式来构建和训练深度学习模型。Keras是一个高级神经网络API，它抽象了许多底层的复杂性，使得开发者能够专注于构建模型结构，而不需要过分关心优化、数据预处理或后处理等细节。

在Keras中，你可以使用简洁的链式调用（如Sequential、Functional或Model subclassing）来定义模型，包括层（Layers）的堆叠，以及添加激活、损失函数和优化器。Keras还支持各种类型的层，如Dense（全连接）、Conv2D（卷积）、Dropout（防止过拟合）等，以及预训练的模型，如VGG16、Inception等，可以直接用于迁移学习。

Keras模型具有高度模块化，这意味着你可以在不改变现有代码的情况下，轻松尝试不同的网络架构和训练策略。此外，由于它是TensorFlow的一部分，因此它的模型可以直接在TensorFlow的计算图或分布式的执行环境中运行，提供了很好的灵活性和性能。

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TensorFlow Keras是一个高级神经网络API，它是Google TensorFlow的一部分。它提供了一种简单的方法来构建和训练深度学习模型。Keras支持多种网络架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度神经网络（DNN）。它还支持多种优化器、损失函数和评估指标。同时，Keras还支持TensorFlow的图形计算功能，可以方便地将模型部署到不同的设备上进行推理。