關於Tensorflow的一些想法？

大家都知道tensorflow是一種對圖的構建併流式計算張量流的深度學習框架。研究人員需要編寫模型代碼去構建模型，對於複雜的模型很難直觀的理解，不利於交流。

那問題來了，為啥不設計成可以直接畫模型圖的方式，類似設計模具或者電路，直接畫出來，然後模擬調試，最後直接生產。如果可以這樣，那將極大提高效率，降低外行入門深度學習的門檻，讓精力更加集中在數據和調試驗證上。

思而不學則殆

你說的這個就是Tensorboard，tensorflow自帶組件，出現在入門文檔里的東西

謝邀~

不止題主一個人這麼想，阿里雲的 PAI 平台就提供了這樣一種可視化設計方式：

同一個模型可能對應很多個模型圖，這個處理起來可能會比較難，而且優化也比較難做。對於深度學習來說，不應該只是畫模型，而是需要知道你的模型到底做了什麼。

妮知道么？這個讓我想起了微軟的可視化編程。emmmmm，然而，時至今日，講真，應該大多數人還是喜歡代碼。。。。

你說的這些無非就是提高抽象層次。抽象層次高了，省事，但也捨棄掉了對細節的控制。Keras 的抽象層次就比 tensorflow 要高，用接近直接「畫」模型圖來創造模型。像你說的一樣，提高效率，降低門檻。但是，在許多實驗性的模型中，因為 Keras 的彈性不支持，經常能看到開發者不得不手動 tensorflow。