摘要：文章将从以下几个方面详细介绍TF家族四代成员的信息和特点，包括创始人TensorFlow、后来者Keras、Sonnet和TFLearn。

1、TensorFlow

由Google Brain团队推出的深度学习框架，支持多种编程语言；提供了完整的深度学习生态圈，丰富的模型库和可视化工具；同时还支持在移动端上部署神经网络应用。这一平台是科研人员和开发人员进行大规模分布式训练、高效地部署模型以及构建新的机器学习应用程序的首选之一。

然而，TensorFlow存在着繁琐的API设计、慢速迭代、缺少直观性等问题，在其基础上，出现了更加注重简便易用、快速实验的Keras和Sonnet。

Keras是一个高层次的神经网络API, 支持多种底层引擎，并清晰地定义了各种常见的深度学习结构，如CNN、RNN等，使用起来非常简单；Sonnet则专注于创建自定义模型组件，可以与TensorFlow无缝集成，并且支持在多个GPU上并行化进行训练。

2、Keras

Keras是一款用于深度学习的Python库，它能够以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端运行。简便易用的API使它在实际应用中得到了广泛的使用，特别是对初学者来说很友好。由于其高效、灵活和用户友好的接口，它已成为各种常见神经网络结构实现的首选工具。

Keras提供了大量可重复使用的模块，包括诸如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和自动编码器等标准模型，同时还提供了超参数优化、图像数据生成等功能。通过这些功能，Keras可以快速创建出应用程序，并以较小代价达到预期效果。

此外，在开发人员社区内，Keras被认为是提高深度学习生产力和实验效率最有影响力的框架之一。

3、Sonnet

Sonnet是DeepMind研究团队推出的一个基于 TensorFlow 的神经网络库，主要面向研究人员和开发者。它相当于 TensorFlow 的扩展，支持更加丰富的模型定义语法和更加灵活的计算图管理方式，并可以轻易地构建出动态、复杂的神经网络结构。

与 TensorFlow 不同，Sonnet 并没有提供多种接口来完成相同的任务。而是专注于简化开发者自身所需工作量，并使得代码更易维护。基于这个目标，该库在其代码中提供了一组封装好的常用操作和函数，例如循环神经网络, 线性层和非线性激活函数等，在此基础上构建高级模块也较为方便。

4、TFLearn

TFLearn是一款由Python编写的深度学习库，使用TensorFlow实现。它提供了一个易于理解的API以及可视化工具来帮助用户创建和训练各种类型的机器学习模型。同时，它还内置了大量预处理功能（如数据增强），让用户能够快速地进行精确的模型调优。

TFLearn 的更大特点就是速度极快，拥有诸如批处理归一化和快速模型检查点恢复等优秀功能，因此被誉为“深度学习的Scikit-Learn”。

总结：TF家族四代成员 *** 了TensorFlow、Keras、Sonnet和TFLearn，它们都是在TensorFlow社区中非常有名的深度学习框架。通过对其特点的分析，我们可以发现每个库都有自己独立的优势所在，并且它们互相取长补短，构建了一个完整的深度学习生态系统，推动了人工智能的快速发展。