在 TensorFlow 中是否有类似于 fastai 的库，可以简化深度学习模型的训练和调试，包括对训练模型结果的分析？Fastai 建立在 PyTorch 之上，正在寻找 TensorFlow 中类似的替代品。

回答：

显而易见的选择是使用 tf.keras。

• 它与 TensorFlow 捆绑在一起，并且正在成为其官方“高层”API —— 在 TensorFlow 2 中，你可能需要特别努力才能完全不使用它。

• 显然，它是 fastai 的灵感来源，就像 Keras 对 TensorFlow 的简化一样，正如作者多次提到的：

  不幸的是，PyTorch 距离成为课程第一部分的良好选择还差得很远，该课程旨在让没有任何机器学习背景的人也能轻松理解。它没有像 Keras 那样清晰简单的 API 来训练模型。每个项目都需要数十行代码来实现训练神经网络的基础功能。与 Keras 不同的是，Keras 的默认设置经过深思熟虑，旨在尽可能有用，而 PyTorch 则需要详细指定所有内容。然而，我们也意识到 Keras 可以做得更好。我们注意到我们在 Keras 中总是犯同样的错误，比如在需要时没有打乱数据，或者反之亦然。此外，许多近期的最佳实践并未被纳入 Keras，特别是在快速发展的自然语言处理领域。我们想知道是否能构建一些东西，使其在快速训练世界级深度学习模型方面比 Keras 做得更好。