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编辑：元子
【新智元导读】Keras和PyTorch变得极为流行，主要原因是它们比TensorFlow更容易使用。本文对比了Keras和PyTorch四个方面的不同，读者可以针对自己的任务来选择。
对于许多科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。但indus.ai公司机器学习工程师George Seif认为，TF并不是非常的用户友好。
相比TF，Seif认为Keras和PyTorch比TensorFlow更易用，已经获得了巨大的普及。
Keras本身不是框架，而是一个位于其他Deep Learning框架之上的高级API。目前它支持TensorFlow，Theano和CNTK。Keras是迄今为止启动和运行最快最简单的框架。定义神经网络是直观的，使用功能性API允许人们将层定义为函数。
而PyTorch像Keras一样，它也抽象了深度网络编程的大部分混乱部分。PyTorch介于Keras和TensorFlow之间，比Keras拥有更灵活、更好的控制力，与此同时用户又不必做任何疯狂的声明式编程。
深度学习练习者整天都在争论应该使用哪个框架。接下来我们将通过4个不同方面，来对比Keras和PyTorch，最终初学者会明白应该选谁。
用于定义模型的类与函数
Keras提供功能性API来定义深度学习模型。神经网络被定义为一组顺序函数，功能定义层1的输出是功能定义层2的输入，例如下面demo代码：
img_input = layers.Input(shape=input_shape)
x = layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(img_input)
x = layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(x)
x = layers.MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(x)
而PyTorch将网络设置为一个类，扩展了Torch库中的torch.nn.Module，PyTorch允许用户访问所有Python的类功能而不是简单的函数调用。与Keras类似，PyTorch提供了层作为构建块，但由于它们位于Python类中，因此它们在类的__init __（）方法中引用，并由类的forward（）方法执行。例如下面demo代码：
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, 3)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
return x
model = Net()
所以如果你想更清晰、更优雅地定义网络，可以选择PyTorch；如果只是求快好上手，可以选择Keras。
张量、计算图与标准阵列
Keras API隐藏了编码器的许多混乱细节。定义网络层非常直观，默认设置已经足以应付大部分情况，不需要涉及到非常底层的内容。
而当你真正触达到更底层的TensorFlow代码时，同时你也获得了随之而来的最具有挑战性的部分：你需要确保所有矩阵乘法都排成一行。哦对了，甚至别指望打印出图层的一个输出，因为你只会在终端上打印出一个漂亮的Tensor定义。
相比起来，PyTorch在这些方面就做的更让人欣慰一些。你需要知道每个层的输入和输出大小，但这很快就能掌握。同时你也不必处理构建一个无法在调试中看到的抽象计算图。
PyTorch的另一个优势是可以在Torch Tensors和Numpy阵列之间来回切换。而反观TF，如果需要实现自定义的东西，在TF张量和Numpy阵列之间来回转换可能会很麻烦，需要开发人员对TensorFlow会话有充分的了解。
PyTorch上这种操作实际上要简单得多。你只需要知道两个操作：一个将Torch Tensor（一个Variable对象）切换到Numpy，另一个反过来。
当然，如果不需要实现任何花哨的东西，那么Keras会做得很好，因为你不会遇到任何TensorFlow路障。
训练模型
在Keras上训练模型非常容易！一个简单的.fit（）走四方。下面是demo代码：
history = model.fit_generator(
generator=train_generator,
epochs=10,
validation_data=validation_generator)
但在PyTorch中训练模型就费点事了，包括几个步骤：
在每批训练开始时初始化梯度
运行正向传递模式
运行向后传递
计算损失并更新权重
for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# Get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
inputs, labels = data
# (1) Initialise gradients
optimizer.zero_grad()
# (2) Forward pass
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# (3) Backward
loss.backward()
# (4) Compute the loss and update the weights
optimizer.step()
你看看，就运行个训练就得这么多步骤！
我想这样你总能意识到发生了什么。同时，由于这些模型训练步骤在训练不同模型时基本保持不变，因此非常不必要。
控制CPU与GPU模式
如果安装了tensorflow-gpu，默认情况下在Keras中启用并完成使用GPU。然后，如果希望将某些操作移动到CPU，则可以使用单行操作。
with tf.device('/cpu:0'):
y = apply_non_max_suppression(x)
在PyTorch就得费点劲，你必须为每个Torch张量和numpy变量明确启用GPU。如果在CPU和GPU之间来回切换以进行不同的操作，就会使代码变得混乱并且容易出错。
例如，要将我们以前的模型转移到GPU上运行，我们必须执行以下操作：
# Get the GPU device
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Transfer the network to GPU
net.to(device)
# Transfer the inputs and labels to GPU
inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
在GPU这块，Keras凭借其简洁和漂亮的默认设置赢得了胜利。
选择框架的建议
Seif通常给出的建议是从Keras开始，毕竟又快、又简单、又好用！你甚至可以执行自定义图层和损失函数的操作，而无需触及任何一行TensorFlow。
但如果你确实开始深入了解深层网络中更细粒度的方面，或者正在实现非标准的东西，那么PyTorch就是首选库。
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