假设我有一些深度学习任务，我可以用C，或者C++实现整个训练过程。我已经实现了一个基于向量化numpy的深度神经网络，并对训练时间表示满意。我的问题有两个:
1.)tensorflow+keras与相同任务的显式CC++实现的区别是什么？更非正式地说，tensorflow是否不仅仅是一个等价的显式CC++实现，如果是，如何实现？
2.)我听说tensorflow可以允许在多个核心/服务器/机器上进行训练。有人能告诉我这意味着什么，我可以在哪里读到更多有关这方面的内容吗？有没有一种方法可以在等价CC++中实现这一点？
如果有不清楚的地方请询问。
如果滚动自己的实现:
让我们想象一下你能走到这一步。你现在已经有很好的计算机科学学术资料了。凶手来了:
您现在需要重新开始，以获得与Tensorflow或Keras相同的性能。包括调试和数值精度部分。
然后，当你的团队差不多完成时，有人会说:那决定论呢？（Tensorflow尚未完全了解）
所以，可行，是的。现实:绝对不是。
编辑:然后是工具集: