tensorflow Estimator 相对于 keras 怎么样？keras 与 tf.keras 有什么区别？
提问人：魇餍，2018-7-13 17:12:57
最近也在看这方面的资料，因为当初为了开发速度用 keras 训练了模型，在测试的时候发现一次给出测试的时间很慢，才想到如何将 keras 代码改成 tf 的。抛砖引玉一下，希望各位大佬一起来研究一下。
首先，tf.keras 在最新的 tf1.9 版李支持更好了，基本的方法都是一模一样的。我当时主要关心两点问题，第一点 keras 是否可以和 tf 无缝连接，第二个是训练和测试的速度差距多少。首先我看到这个博客，https://blog.csdn.net/happyhorizion/article/details/78698491 tf.keras 和 keras 都可以在 tf 环境中，只不过 keras 要在加一个 K.set_session (sess) 才能直接利用 tf 初始化所有的结构。经过 MNIST 的测试，keras 和 tf.keras 几乎没哟区别，但是略微的慢于 tf 直接定义相同结构。水平有限，tensorflow Estimator 不了解。抛砖引玉。
闫铭川，发表于 2018-7-13 17:58:04
keras 与 tf.keras 其实没什么区别，很早之前 tf 和 keras 就能共用了，只是比较麻烦，然后现在有了更好的解决方案就是直接在 tf 里面用 keras，调用 tf。keras 就好
ViolinSolo，发表于 2018-7-13 19:07:48
用 FCNN 试试
FCNN (Fully Convolutional Neural Network) ，是一种特别的 CNN，其特点是对于输入图片的每一个像素点，都对应着一个输出（相对的，普通的 CNN 网络则是每一张输入图片对应着一个输出）。
kdongyi，发表于 2018-7-15 17:06:20
tf.keras 和 keras 怎么读取 tfrecord 文件，还有与官方推荐的 dataset 怎么配合是使用？
魇餍，发表于 2018-7-19 13:52:51
1、 keras 和 tf.keras 没有区别。
2、 keras 可以直接转换为 estimator，反之不行
3、 estimator 不尽包含了训练，还包含了发布服务、分布式、数据处理等，是一套比较完善的 API
4、 个人在训练的时候更喜欢用 keras，estimator 有些地方不方便，比如迁移学习
有说的不对的地方，欢迎指正：）
winter，发表于 2018-7-20 16:43:48