estimator和keras模型比起来优势在哪？

Question

在第五章时候，讲了怎么转换estimator之类的问题，但是没有很详细的说明为什么要转换为estimator？因为感觉keras模型已经相对来讲比较方便了，那么转换为estimator的目的是什么？有什么应用场景？

Answer 1

正十七 2019-07-11 21:29:47

estimator跟keras一样是tf代码的封装，可以让大家避免写重复的代码。其中estimator是1.0中比较流行的。keras则是2.0主推的。学习estimator的原因则在于 1. estimator 1.0中就有，平台支持比较成熟。比如在google内部的分布式平台上keras还没有支持，只能转成estimator来运行。2. 很多代码是用estimator写的，学习estimator可以让大家更轻松看懂这些代码。

• 慕仔3482569 #1

  目前好像支持了，看到有：如何使用keras进行多主机分布式训练  https://cloud.tencent.com/developer/article/1680766