Я буду использовать рекуррентные сети в своей будущей работе, например, для прогнозирования конкретной цены акций из широкого диапазона зависящих от времени индикаторов (функций).Было бы лучше пойти прямо в Tensorflow вместо того, чтобы обернуть его в Keras?Обертывание упрощает работу, но, похоже, затеняет подчеркивающие структуры, снимает некоторый контроль с пользователей и снижает производительность.Если и Keras, и Tensorflow плохо документированы, стоит ли еще проходить слой обертывания?Это относится не только к Keras, но и к tflearn, или к чему-либо еще в этом отношении, учитывая, что у разработчиков программного обеспечения есть тенденция искать проекты в написании оболочек сомнительной ценности.
Я не запускалПрямо сейчас Tensorflow LSTM.Быстрый тест с Keras на Windows 10 получил абсолютно неприемлемое время выполнения.Кроме того, кажется, что нет способа установить результаты как детерминированные.
Я не рассматриваю Theano на данный момент из-за ограниченной пропускной способности.
Спасибо!