文件名称：benchmarking-keras-pytorch:Ke可重复基准化Keras和PyTorch模型
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更新时间：2024-06-14 02:30:34
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对Keras和PyTorch预训练模型进行基准测试 PyTorch和Keras-Tensorflow中每个预训练模型的基准。 基准是可重复的。 为什么这有帮助 将Keras和PyTorch基准测试结合到一个框架中，研究人员可以决定哪种平台最适合给定的模型。 例如， resnet架构在PyTorch中表现更好，而inception架构在Keras中表现更好（请参阅下文）。 这些基准是开始新项目或调试当前实现的标准。 对于研究Keras和PyTorch模型的研究人员而言，这些基准可以作为开始新项目或调试当前实现的标准。 许多研究人员都在努力使用ImageNet上经过预训练的Keras（Tensorflow）模型的可再现精度基准。 问题的例子是 ， ， ， 和 。 在Keras中，不能通过完全复制相关代码来复制有关。 实际上，报告的准确度通常高于实际的准确度。 在相关的中，我会更深入地