Tensorflow2.0 训练：model.compile vs GradientTape

Question

我开始学习 Tensorflow2.0，我困惑的一个主要来源是何时使用类keras model.compile与tf.GradientTape训练模型。

在 MNIST 分类的 Tensorflow2.0 教程中，他们训练了两个相似的模型。其中与model.compile和其他用tf.GradientTape。

抱歉，如果这是微不足道的，但你什么时候使用一个？

Answer 1

这确实是一个特定于案例的事情，在这里很难给出明确的答案（它可能与“过于基于意见”接壤）。但总的来说，我会说

• “经典” Keras接口（使用compile，fit等等）可以快速，方便的建设，标准模型的训练和评估。然而，它是非常高级/抽象的，因此不会给你太多的低级控制。如果您正在实现具有非平凡控制流的模型，这可能很难适应。
• GradientTape为您提供对训练/运行模型的所有方面的完全低级控制，允许更轻松的调试以及更复杂的架构等，但您将需要为compiled模型隐藏的许多内容编写更多样板代码（例如训练循环）。尽管如此，如果你在深度学习方面进行研究，你可能大部分时间都在这个级别上工作。