关于tf 1.x的网络模型可视化

Question

现在在看其他人的模型，为啥感觉tf1.x的模型里面结构比较乱，keras hd5的结构就比较整齐，这块有啥原因么。

Answer 1

tensorflow是比较底层的深度学习模型开发语言，keras是基于Tensorflow的高级API，通常可以直接调用一些封装好的函数就可以实现某些功能，因此更加整齐，简单，各个层看着更加清晰，而tensorflow比较底层，里面各种定义，参数说明的，看着比较复杂，但比较适合要自定义一些模型结构，深入学习

Keras和tf2.0已经深度融合，keras在构建自定义模型等各方面比较简单方便，而tensorflow具有在研究、实验、模型准备、量化和生产部署功能的多样性等优势。