TF Learn（又名 Scikit Flow）和 TFLearn（又名 TFLearn.org）有什么区别答案

【问题标题】：What is the difference between TF Learn (aka Scikit Flow) and TFLearn (aka TFLearn.org)TF Learn（又名 Scikit Flow）和 TFLearn（又名 TFLearn.org）有什么区别
【发布时间】：2016-08-09 19:54:54
【问题描述】：

有两个 TFLearn 项目

TF Learn (aka Scikit Flow)
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn

和

TFLearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow.
https://github.com/tflearn/tflearn

这些项目的状态如何，它们将保持独立还是合并在一起？

【问题讨论】：

根据康威定律可能分开
好吧，我希望由于它们的名称相同并且似乎具有相似的目的，因此不推荐使用。

标签： frameworks tensorflow skflow

【解决方案1】：

TF.Learn 是 TensorFlow 内部的一个内置模块，由 Google 员工和外部贡献者构建。它最初被称为 skflow（Scikit Flow）。它既适用于深度学习，也适用于一般机器学习。您可以在 TensorFlow 网站上找到官方教程。

【讨论】：

现在 TF.Learn 被重命名为 tf.estimator 下的 TensorFlow Estimators。您可以在此处查看我们的 KDD 论文以了解有关架构设计的更多详细信息：dl.acm.org/citation.cfm?id=3098171

【解决方案2】：

Tflearn 实际上是一个单独的包，它不附带标准的 tensorflow 分发包。需要执行pip install tflearn 才能实际安装它。 tflearn 中包含的模型似乎非常有限（主要是 DNN），但没有线性分类器，例如，tf.contrib.learn 有更多模型，例如：

tf.contrib.learn.LinearClassifier

【讨论】：

线性模型和只有一个参数层和身份作为激活函数的神经网络有什么区别吗？