对比复现34个预训练模型，PyTorch和Keras你选谁？

现在如果我们从预训练模型的角度看，那么相同的模型在不同的框架上，验证集准确度又是什么样的?在这个项目中，作者用两个框架一共复现了 34 个预训练模型，并给出了所有预训练模型的验证准确率。所以该项目不仅能作为对比依据，同时还能作为学习资源，又有什么比直接学习经典模型代码更好的方法呢?

1. 预训练模型不是已经可以复现了吗?

在 PyTorch 中是这样的。然而有些 Keras 用户却觉得复现非常难，他们遇见的问题可以分为三类：

• 不能复现 Keras 已发布的基准结果，即使完全复制示例代码也没有用。实际上，他们报告的准确率(截止到 2019 年 2 月)通常略高于实际准确率。
• 一些预训练的 Keras 模型在部署到某个服务器或与其他 Keras 模型一起依次运行时会产生不一致或较低的准确率。
• 使用批归一化(BN)的 Keras 模型可能并不可靠。对于一些模型，前向传播评估仍然会导致推理阶段中的权重改变。

（编辑：南昌站长网）

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