TensorFlow و Keras: الفرق الرئيسي بينهما
فريق التحرير
ما هو تدفق Tensor؟
TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم العميق، يتم تطويرها وصيانتها بواسطة Googleيُقدّم هذا البرنامج برمجة تدفق البيانات التي تُنفّذ مجموعة من مهام التعلّم الآلي. وقد صُمّم ليعمل على وحدات معالجة مركزية أو وحدات معالجة رسومية متعددة، وحتى على أنظمة تشغيل الأجهزة المحمولة، ويحتوي على العديد من الواجهات البرمجية بلغات برمجة مختلفة مثل Python, C++ أو Java.
ما هو كيراس؟
كيراس هي مكتبة شبكة عصبية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Python يعمل هذا البرنامج على منصة Theano أو Tensorflow. وهو مصمم ليكون معياريًا وسريعًا وسهل الاستخدام. وقد طوّره فرانسوا شوليه، وهو... Google مهندس. إنها مكتبة مفيدة لبناء أي خوارزمية للتعلم العميق.
الاختلافات الرئيسية:
- Keras عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تعمل على TensorFlow وCNTK وTheano، في حين أن TensorFlow عبارة عن إطار عمل يوفر واجهات برمجة التطبيقات عالية ومنخفضة المستوى.
- يعد Keras مثاليًا للتطبيقات السريعة بينما يعد Tensorflow مثاليًا لأبحاث التعلم العميق والشبكات المعقدة.
- يستخدم Keras أداة تصحيح أخطاء API مثل TFDBG من ناحية أخرى، في Tensorflow يمكنك استخدام أدوات تصور لوحة Tensor لتصحيح الأخطاء.
- تتمتع Keras بهندسة معمارية بسيطة وسهلة القراءة وموجزة في حين أن Tensorflow ليس من السهل جدًا استخدامه.
- عادةً ما يتم استخدام Keras لمجموعات البيانات الصغيرة، بينما يستخدم TensorFlow للنماذج عالية الأداء ومجموعات البيانات الكبيرة.
- في Keras، يكون دعم المجتمع ضئيلًا بينما في TensorFlow يتم دعمه من قبل مجتمع كبير من شركات التكنولوجيا.
- يمكن استخدام Keras للنماذج منخفضة الأداء بينما يمكن استخدام TensorFlow للنماذج عالية الأداء.
مميزات Tensorflow
فيما يلي ميزات مهمة لـ Tensorflow:
- تصحيح الأخطاء بشكل أسرع مع Python أدوات
- نماذج ديناميكية مع Python تدفق التحكم
- دعم التدرجات المخصصة والعليا
- TensorFlow يوفر مستويات متعددة من عضلات البطنtraction، الذي يساعدك على بناء وتدريب النماذج.
- يتيح لك TensorFlow تدريب نموذجك ونشره بسرعة، بغض النظر عن اللغة أو النظام الأساسي الذي تستخدمه.
- يوفر TensorFlow المرونة والتحكم من خلال ميزات مثل Keras Functional API والنموذج
- موثقة جيدًا وسهلة الفهم
- ربما الأكثر شعبية سهلة الاستخدام مع Python
مميزات كيراس
فيما يلي ميزات مهمة لـ Keras:
- التركيز على تجربة المستخدم.
- واجهة خلفية متعددة ومنصات متعددة.
- سهولة إنتاج النماذج
- يُتيح ذلك إمكانية إنشاء نماذج أولية بسهولة وسرعةping
- دعم الشبكات التلافيفية
- دعم الشبكات المتكررة
- تتميز Keras بالقدرة على التعبير والمرونة والقدرة على إجراء البحوث المبتكرة.
- كيراس هو Pythonإطار عمل قائم على تسهيل التصحيح والاستكشاف.
- مكتبة الشبكات العصبية المعيارية للغاية مكتوبة باللغة Python
- تم تطويره مع التركيز على السماح بالتجربة السريعة
TensorFlow مقابل Keras: الفرق بين Keras و Tensorflow
فيما يلي اختلافات مهمة بين Keras و Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
|---|---|
| Keras عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تعمل على TensorFlow وCNTK وTheano. | TensorFlow هو إطار عمل يوفر واجهات برمجة التطبيقات عالية ومنخفضة المستوى. |
| Keras سهل الاستخدام إذا كنت تعرف Python لغة. | أنت بحاجة إلى تعلم بناء جملة استخدام وظائف Tensorflow المختلفة. |
| مثالية للتنفيذ السريع. | مثالي لأبحاث التعلم العميق والشبكات المعقدة. |
| يستخدم أداة تصحيح أخطاء API أخرى مثل TFDBG. | يمكنك استخدام أدوات تصور لوحة Tensor لتصحيح الأخطاء. |
| لقد بدأها فرانسوا شوليه من مشروع وقام بتطويرها مجموعة من الأشخاص. | تم تطويره بواسطة Google فريق العقول. |
| كتبت في Python، مجمع لـ Theano و TensorFlow و CNTK | مكتوب في الغالب C++، كودا، و Python. |
| تتمتع Keras بهندسة معمارية بسيطة وسهلة القراءة وموجزة. | Tensorflow ليس سهل الاستخدام للغاية. |
| في إطار عمل Keras، هناك حاجة أقل تكرارًا لتصحيح أخطاء الشبكات البسيطة. | تماما تحدي لإجراء التصحيح في TensorFlow. |
| عادةً ما يتم استخدام Keras لمجموعات البيانات الصغيرة. | يستخدم TensorFlow للنماذج عالية الأداء ومجموعات البيانات الكبيرة. |
| دعم المجتمع ضئيل. | وهي مدعومة من قبل مجتمع كبير من شركات التكنولوجيا. |
| يمكن استخدامه للنماذج منخفضة الأداء. | يتم استخدامه للنماذج عالية الأداء. |
مزايا تدفق Tensor
فيما يلي إيجابيات/فوائد تدفق Tensor
- يقدم كلاهما Python وواجهات برمجة التطبيقات (API) التي تسهل العمل عليها
- ينبغي استخدامها لتدريب النماذج وتقديمها في الوضع المباشر للعملاء الحقيقيين.
- يدعم إطار عمل TensorFlow كلاً من أجهزة الحوسبة الخاصة بوحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU).
- فهو يساعدنا على تنفيذ الجزء الفرعي من الرسم البياني الذي يساعدك على استرداد البيانات المنفصلة
- يوفر وقت تجميع أسرع مقارنة بأطر التعلم العميق الأخرى
- فهو يوفر إمكانات التمايز التلقائي التي تستفيد من التدرج آلة التعلم الخوارزميات.
مميزات كيراس
فيما يلي إيجابيات/فوائد Keras:
- فهو يقلل من عدد إجراءات المستخدم اللازمة لحالات الاستخدام المتكررة
- تقديم تعليقات قابلة للتنفيذ عند خطأ المستخدم.
- يوفر Keras واجهة بسيطة ومتسقة مُحسّنة لحالات الاستخدام الشائعة.
- يساعدك على كتابة كتل بناء مخصصة للتعبير عن أفكار جديدة للبحث.
- أنشئ طبقات ومقاييس جديدة وقم بتطوير أحدث النماذج.
- قدّم نموذجًا أوليًا سهلًا وسريعًاping
عيوب تدفق Tensor
فيما يلي سلبيات/عيوب استخدام تدفق Tensor:
- لا يوفر TensorFlow السرعة والاستخدام مقارنة بأطر عمل بايثون الأخرى.
- لا يوجد دعم GPU لـ Nvidia ودعم اللغة فقط:
- أنت بحاجة إلى معرفة أساسية بحساب التفاضل والتكامل المتقدم والجبر الخطي، إلى جانب الخبرة في التعلم الآلي.
- يتمتع TensorFlow ببنية فريدة، لذا من الصعب العثور على خطأ ويصعب تصحيحه.
- إنه مستوى منخفض للغاية لأنه يقدم منحنى تعليمي حاد.
عيوب كيراس
فيما يلي سلبيات/عيوب استخدام إطار عمل Keras
- إنه إطار عمل أقل مرونة وأكثر تعقيدًا للاستخدام
- لا يوجد RBM (آلات بولتزمان المقيدة) على سبيل المثال
- عدد أقل من المشاريع المتاحة عبر الإنترنت من TensorFlow
- معالج رسومات متعدد، لا يعمل بنسبة 100%
أي إطار للاختيار؟
فيما يلي بعض المعايير التي تساعدك على اختيار إطار عمل محدد:
| الغرض التطويري | مكتبة للاختيار |
|---|---|
| أنت دكتوراه. طالب | TensorFlow |
| تريد استخدام التعلم العميق للحصول على المزيد من الميزات | Keras |
| أنت تعمل في صناعة ما | TensorFlow |
| لقد بدأت للتو فترة تدريبك لمدة شهرين | Keras |
| تريد إعطاء أعمال تدريبية للطلاب | Keras |
| أنت لا تعرف حتى Python | Keras |
