TensorFlow срещу Keras: Ключова разлика между тях

Какво е Tensor flow?

TensorFlow е библиотека за дълбоко обучение с отворен код, която е разработена и поддържана от Google. Предлага програмиране на потоци от данни, което изпълнява набор от задачи за машинно обучение. Създаден е да работи на множество процесори или графични процесори и дори мобилни операционни системи и има няколко обвивки на няколко езика като Python, C++ или Java.

Какво е Keras?

КЕРАС е библиотека за невронни мрежи с отворен код, написана на Python който работи върху Theano или Tensorflow. Той е проектиран да бъде модулен, бърз и лесен за използване. Разработен е от Франсоа Шоле, инженер на Google. Това е полезна библиотека за конструиране на всеки алгоритъм за дълбоко обучение.

КЛЮЧОВИ РАЗЛИКИ:

Keras е API на високо ниво, който работи върху TensorFlow, CNTK и Theano, докато TensorFlow е рамка, която предлага API както на високо, така и на ниско ниво.
Keras е идеален за бързи внедрявания, докато Tensorflow е идеален за изследване на задълбочено обучение, сложни мрежи.
Keras използва API инструмент за отстраняване на грешки, като TFDBG, от друга страна, в Tensorflow можете да използвате инструменти за визуализация на платка Tensor за отстраняване на грешки.
Keras има проста архитектура, която е четлива и кратка, докато Tensorflow не е много лесен за използване.
Keras обикновено се използва за малки набори от данни, но TensorFlow се използва за модели с висока производителност и големи набори от данни.
В Keras подкрепата на общността е минимална, докато в TensorFlow е подкрепена от голяма общност от технологични компании.
Keras може да се използва за модели с ниска производителност, докато TensorFlow може да се използва за модели с висока производителност.

Характеристики на Tensorflow

Ето важни характеристики на Tensorflow:

По-бързо отстраняване на грешки с Python инструментите
Динамични модели с Python контролен поток
Поддръжка за персонализирани градиенти и градиенти от по-висок ред
TensorFlow предлага множество нива на абстракция, което ви помага да създавате и обучавате модели.
TensorFlow ви позволява да обучавате и разгръщате вашия модел бързо, без значение какъв език или платформа използвате.
TensorFlow осигурява гъвкавост и контрол с функции като Keras Functional API и Model
Добре документиран, толкова лесен за разбиране
Вероятно най-популярният лесен за използване Python

Характеристики на Keras

Ето важни характеристики на Keras:

Съсредоточете се върху потребителското изживяване.
Мултибекенд и мултиплатформа.
Лесна изработка на модели
Позволява лесно и бързо създаване на прототипи
Поддръжка на конволюционни мрежи
Поддръжка на повтарящи се мрежи
Keras е изразителен, гъвкав и подходящ за иновативни изследвания.
Керас е а Python-базирана рамка, която улеснява отстраняването на грешки и изследването.
Високо модулна библиотека за невронни мрежи, написана на Python
Разработено с фокус върху позволява бързо експериментиране

TensorFlow срещу Keras: Разлика между Keras и Tensorflow

Ето важни разлики между Keras и Tensorflow

Keras	TensorFlow
Keras е API от високо ниво, който работи върху TensorFlow, CNTK и Theano.	TensorFlow е рамка, която предлага API както на високо, така и на ниско ниво.
Keras е лесен за използване, ако знаете Python език.	Трябва да научите синтаксиса за използване на различни функции на Tensorflow.
Перфектен за бързи внедрявания.	Идеален за изследване на задълбочено обучение, сложни мрежи.
Използва друг API инструмент за отстраняване на грешки като TFDBG.	Можете да използвате инструменти за визуализация на платка Tensor за отстраняване на грешки.
Започнат от Франсоа Шоле от проект и разработен от група хора.	Разработен е от екипа на Google Brain.
Написано в Python, обвивка за Theano, TensorFlow и CNTK	Написано предимно в C++, CUDA и Python.
Keras има проста архитектура, която е четлива и кратка.	Tensorflow не е много лесен за използване.
В рамката Keras има много по-рядка нужда от отстраняване на грешки в прости мрежи.	Доста е предизвикателство за извършване на отстраняване на грешки в TensorFlow.
Keras обикновено се използва за малки набори от данни.	TensorFlow се използва за модели с висока производителност и големи набори от данни.
Подкрепата от общността е минимална.	Той е подкрепен от голяма общност от технологични компании.
Може да се използва за модели с ниска производителност.	Използва се за модели с висока производителност.

Предимства на Tensor flow

Ето предимствата/предимствата на Tensor flow

Предлага и двете Python и API, което улеснява работата
Трябва да се използва за обучение и обслужване на модели в режим на живо на реални клиенти.
Рамката TensorFlow поддържа както CPU, така и GPU изчислителни устройства
Помага ни да изпълним подчаст от графика, която ви помага да извлечете отделни данни
Предлага по-бързо време за компилиране в сравнение с други рамки за дълбоко обучение
Той предоставя възможности за автоматично диференциране, които са от полза на базата на градиент машинно обучение алгоритми.

Предимства на Keras

Ето плюсовете/предимствата на Keras:

Минимизира броя на действията на потребителя, необходими за случаи на честа употреба
Осигурете полезна обратна връзка при грешка на потребителя.
Keras предоставя прост, последователен интерфейс, оптимизиран за обичайни случаи на употреба.
Помага ви да пишете персонализирани градивни елементи, за да изразите нови идеи за изследване.
Създавайте нови слоеве, показатели и разработвайте най-съвременни модели.
Предложете лесно и бързо прототипиране

Недостатъци на Tensor flow

Ето минуси/недостатъци на използването на Tensor flow:

TensorFlow не предлага скорост и използване в сравнение с други рамки на Python.
Без GPU поддръжка за Nvidia и само езикова поддръжка:
Имате нужда от фундаментални познания по математика и линейна алгебра за напреднали, заедно с опит в машинното обучение.
TensorFlow има уникална структура, така че е предизвикателство да се намери грешка и трудно да се отстранят грешки.
Това е много ниско ниво, тъй като предлага стръмна крива на обучение.

Недостатъци на Keras

Тук са недостатъците/недостатъците на използването на Keras framework

Това е по-малко гъвкава и по-сложна рамка за използване
Без RBM (ограничени машини на Болцман) например
По-малко проекти са налични онлайн от TensorFlow
Multi-GPU, не работи на 100%.

Коя рамка да избера?

Ето някои критерии, които ви помагат да изберете конкретна рамка:

Развойна цел	Библиотека за избор
Вие сте доктор на науките. студент	TensorFlow
Искате да използвате Deep Learning, за да получите повече функции	Keras
Вие работите в индустрия	TensorFlow
Вие току-що започнахте своя 2-месечен стаж	Keras
Искате да дадете практически работи на учениците	Keras
Ти дори не знаеш Python	Keras