最近我一直在研究使用TensorFlow来创建自定义的卷积神经网络（CNN），并尝试使用教程来获取设计、训练和部署图像分类网络的最直接方法的见解。

对我来说突出的两种方法是：

TF Layers API：这个API似乎提供了定义网络最直接和直观的方式，一层一层地定义。然而，他们训练和评估模型的方式使用了tf.learn.Estimator类，这似乎有点限制，因为网络严格使用Estimator的fit()方法进行训练，并使用evaluate()方法进行验证。这个教程甚至没有使用tf.Session。

低级API：定义网络似乎有点繁琐。此外，训练和部署是以非常手动的方式进行的，但它似乎提供了更多的控制权。

对于一个TensorFlow新手来说，想要实现和训练相对基础的CNN，并且希望能够调整网络架构和进行基本的超参数调优，最好的API是什么？

另外，如果有任何使用您偏好的接口的有用教程或示例，链接将不胜感激。

回答：

Keras是Tensorflow的一个很好的前端。听起来它应该能满足您的需求。这里有一个示例，有人使用Keras训练了一个CNN。