?TensorFlow 与传统框架，新手该怎么选？
刚入机器学习这行的朋友，肯定都纠结过选哪个框架。现在主流的 TensorFlow，还有像 Scikit - learn、PyTorch 这些传统框架，到底谁更适合咱们新手呢？咱先把它们的特点掰扯清楚。
先看 TensorFlow，这几年特别火，尤其是在深度学习领域。它最大的优势就是扩展性强，不管是做图像识别、自然语言处理，还是搞更复杂的模型，它都能胜任。而且谷歌在背后支持，更新特别快，总能跟上最新的技术趋势。比如说，现在流行的迁移学习，TensorFlow 就有很多成熟的模型和工具包，新手直接拿来用就行，能省不少事。
再看传统框架，以 Scikit - learn 为例，它特别适合做传统的机器学习任务，像分类、回归这些。它的优点是简单易懂，API 设计得很人性化，新手很容易上手。比如你想做一个简单的线性回归模型，几行代码就能搞定，不需要考虑太多底层的东西。而且它在数据预处理和特征工程方面有很多现成的工具，对于数据清洗这一块不太熟悉的新手来说，特别友好。
但是传统框架在深度学习方面就有点力不从心了。比如处理深层神经网络的时候，它的灵活性和效率就不如 TensorFlow 了。而 TensorFlow 虽然功能强大，但对新手来说，学习曲线有点陡。刚开始接触的时候，可能会被那些复杂的图计算和会话管理搞得晕头转向。不过不用担心，TensorFlow 2.0 之后有了很大的改进，尤其是整合了 Keras API，让它变得容易上手多了。
?️Keras API 为啥是新手的福音？
好多新手刚学 TensorFlow 的时候，都觉得难，其实主要是没掌握 Keras API。Keras 是一个高层神经网络 API，设计得很简洁，目的就是让用户快速搭建和训练模型。它最大的特点就是模块化，就像搭积木一样，你可以把不同的层组合起来，形成一个完整的模型。
比如说，你想搭建一个简单的神经网络来做图像分类，只需要先定义输入层，然后添加几个隐藏层，最后加上输出层就行。每一层的参数设置都很直观，比如全连接层，你只需要指定神经元的数量和激活函数就可以了。而且 Keras 支持多种后端，不过在 TensorFlow 中，它默认使用 TensorFlow 作为后端，这样就结合了 TensorFlow 的强大功能和 Keras 的易用性。
还有一点特别适合新手的是，Keras 提供了很多预定义的模型结构，比如 Sequential 模型，这种 Sequential 模型就是一种线性的层堆叠模型，特别适合简单的神经网络结构。你只需要按照顺序把各个层添加进去，就能快速构建一个模型。对于刚入门的新手来说，不需要一开始就去研究复杂的函数式模型或者子类模型，用 Sequential 模型就能完成很多常见的任务，这大大降低了学习难度。
?Keras API 使用技巧大揭秘
?安装与初始化
要使用 Keras API，首先得安装 TensorFlow。现在安装很方便，在命令行里输入
pip install tensorflow 就行。安装完成后，导入 TensorFlow 和 Keras 也很简单，就像这样：python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
这里要注意，确保你的 Python 环境是合适的，最好使用虚拟环境，避免和其他项目的依赖冲突。新手刚开始可能会遇到安装问题，比如版本不兼容，这时候可以去 TensorFlow 的官方文档看看，上面有详细的安装指南。
?️搭建模型的小窍门
搭建模型是使用 Keras API 的关键一步。除了前面说的 Sequential 模型，当模型结构比较复杂的时候，比如有多个输入或者多个输出，就需要用到函数式模型了。用函数式模型搭建模型的时候，要注意输入和输出的连接关系。比如说，有两个输入，分别是图像数据和文本数据，然后经过不同的处理层，最后合并到一起输出，这时候就要明确每个层的输入和输出是什么。
在选择层的时候，也要根据任务的类型来决定。比如处理图像数据，常用的有卷积层（Conv2D），它可以提取图像的局部特征；处理序列数据，比如文本，常用的有循环层（LSTM），它可以捕捉序列中的时间依赖关系。而且每个层的参数设置也很重要，比如卷积层的滤波器数量、大小，激活函数的选择等，这些都会影响模型的性能。新手刚开始可以先使用默认的参数，然后再慢慢调整，观察模型的效果变化。
?编译与训练模型的关键步骤
模型搭建好之后，需要编译模型。编译的时候要指定优化器、损失函数和评估指标。优化器常用的有 Adam、SGD 等，Adam 结合了动量和自适应学习率的优点，通常效果比较好，新手可以先从 Adam 开始用。损失函数要根据任务类型来选择，分类任务常用交叉熵损失函数，回归任务常用均方误差损失函数。
训练模型的时候，要准备好训练数据和验证数据。数据的格式要符合模型的输入要求，比如图像数据通常是一个四维数组（样本数，高度，宽度，通道数）。训练过程中，可以使用
fit 方法，指定训练的轮数（epochs）和批量大小（batch_size）。这里有个小技巧，就是在训练的时候，观察训练损失和验证损失的变化，如果训练损失不断下降，而验证损失先下降后上升，说明可能出现了过拟合，这时候可以考虑添加正则化层或者提前停止训练。?️回调函数的妙用
Keras API 提供了很多回调函数，这些回调函数可以在训练过程中实现一些额外的功能。比如
ModelCheckpoint 可以在训练过程中保存模型，防止训练中断导致模型丢失；EarlyStopping 可以在验证损失不再改善的时候提前停止训练，节省时间；TensorBoard 可以可视化训练过程中的各种指标，方便我们观察模型的训练情况。使用回调函数的时候，只需要在
fit 方法中传入一个回调函数列表就可以了。比如：python
callbacks = [
keras.callbacks.ModelCheckpoint('model.h5', save_best_only=True),
keras.callbacks.EarlyStopping(patience=, monitor='val_loss')
]
model.fit(train_data, train_labels, epochs=, batch_size=, validation_data=(val_data, val_labels), callbacks=callbacks)
这样，在训练过程中，就会自动应用这些回调函数的功能。新手可能刚开始不知道这些回调函数的作用，但是学会使用它们可以大大提高训练效率和模型质量。
?模型评估与预测
训练完模型后，需要对模型进行评估。使用
evaluate 方法可以在测试集上评估模型的性能，得到损失值和评估指标的值。比如对于分类任务，会得到准确率等指标。评估完模型后，如果觉得模型性能不错，就可以用 predict 方法进行预测了。在进行预测的时候，要注意输入数据的格式和预处理方式要和训练数据一致。比如图像数据在输入模型之前，可能需要进行归一化处理，把像素值缩放到 0 - 1 之间。新手在做预测的时候，可能会因为数据预处理不一致而导致预测结果出错，所以一定要仔细检查数据的处理过程。
?新手常见问题解决办法
?模型不收敛怎么办？
有时候训练模型的时候，会发现损失值一直降不下去，或者波动很大，这就是模型不收敛的问题。可能的原因有很多，比如学习率设置不合适，学习率太大，模型可能会震荡；学习率太小，收敛速度会很慢。这时候可以尝试调整学习率，比如使用自适应学习率的优化器，或者手动调整学习率，从一个较小的值开始，慢慢增大，观察损失值的变化。
还有可能是数据预处理的问题，比如数据没有标准化，或者存在噪声。这时候需要对数据进行重新预处理，检查数据的质量。另外，模型结构可能也不合适，比如模型太简单，无法捕捉数据中的复杂特征，或者模型太复杂，导致过拟合。这时候可以尝试调整模型的层数和神经元数量，找到一个合适的模型结构。
?过拟合怎么处理？
过拟合是新手经常遇到的问题，表现为模型在训练集上表现很好，在验证集或测试集上表现很差。处理过拟合的方法有很多，比如添加正则化层，像 L1、L2 正则化，可以在层的参数中设置
kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01)；或者使用 dropout 层，在训练过程中随机失活一些神经元，减少模型对特定特征的依赖。另外，增加训练数据也是一个有效的方法，如果数据量不够，可以尝试数据增强，比如对图像数据进行旋转、翻转、缩放等操作，增加数据的多样性。还有，提前停止训练也是一种方法，通过设置
EarlyStopping 回调函数，当验证损失不再改善时，及时停止训练，避免模型在训练集上过度拟合。?显存不足怎么办？
如果在训练模型的时候，遇到显存不足的问题，首先可以尝试减小批量大小（batch_size），批量大小越小，每次训练需要的显存就越少。另外，可以关闭一些不必要的后台程序，释放显存。如果是使用 GPU 训练，还可以检查是否正确安装了 GPU 版本的 TensorFlow，以及显卡驱动是否更新到最新版本。
如果显存还是不够，可能需要使用分布式训练，或者换用更大显存的显卡。对于新手来说，刚开始可以先在 CPU 上进行训练，虽然速度慢一些，但可以避免显存不足的问题，等模型调通了，再考虑在 GPU 上进行训练。
?总结与建议
通过上面的对比和技巧讲解，相信新手朋友们对 TensorFlow 与传统框架的区别，以及 Keras API 的使用有了一定的了解。总的来说，如果你是刚开始学习机器学习，而且主要做传统的机器学习任务，那么可以先从 Scikit - learn 等传统框架入手，打好基础；如果你想深入学习深度学习，那么 TensorFlow 结合 Keras API 是一个很好的选择，它既有强大的功能，又相对容易上手。
在学习过程中，一定要多动手实践，按照上面的技巧搭建模型、训练模型、解决遇到的问题。遇到不懂的地方，不要害怕，多去官方文档和社区论坛看看，那里有很多资源和解决方案。只要坚持下去，很快就能掌握这些知识和技能，在机器学习的道路上越走越顺。
【该文章由dudu123.com嘟嘟 ai 导航整理，嘟嘟 AI 导航汇集全网优质网址资源和最新优质 AI 工具】
