TensorFlow vs Keras: Klíčový rozdíl mezi nimi

Co je to tenzorový tok?

TensorFlow je open-source knihovna pro hluboké učení, kterou vyvíjí a spravuje společnost Google. Nabízí programování toku dat, které provádí řadu úloh strojového učení. Byl postaven tak, aby běžel na více CPU nebo GPU a dokonce i na mobilních operačních systémech, a má několik obalů v několika jazycích, jako je Python, C++nebo Java.

Co je Keras?

KERAS je open source knihovna neuronových sítí napsaná v Python který běží nad Theano nebo Tensorflow. Je navržen tak, aby byl modulární, rychlý a snadno použitelný. Byl vyvinut Françoisem Cholletem, inženýrem společnosti Google. Je to užitečná knihovna pro konstrukci jakéhokoli algoritmu hlubokého učení.

KLÍČOVÉ ROZDÍLY:

Keras je vysokoúrovňové API, které běží nad TensorFlow, CNTK a Theano, zatímco TensorFlow je rámec, který nabízí API na vysoké i nízké úrovni.
Keras je ideální pro rychlé implementace, zatímco Tensorflow je ideální pro výzkum hlubokého učení, komplexní sítě.
Keras používá nástroj pro ladění API, jako je TFDBG, na druhou stranu v Tensorflow můžete pro ladění použít vizualizační nástroje Tensor board.
Keras má jednoduchou architekturu, která je čitelná a stručná, zatímco použití Tensorflow není příliš snadné.
Keras se obvykle používá pro malé datové sady, ale TensorFlow se používá pro vysoce výkonné modely a velké datové sady.
V Keras je podpora komunity minimální, zatímco v TensorFlow je podporována velkou komunitou technologických společností.
Keras lze použít pro modely s nízkým výkonem, zatímco TensorFlow lze použít pro modely s vysokým výkonem.

Vlastnosti Tensorflow

Zde jsou důležité funkce Tensorflow:

Rychlejší ladění s Python nástroje
Dynamické modely s Python kontrolní tok
Podpora pro vlastní přechody a přechody vyššího řádu
TensorFlow nabízí několik úrovní abstrakce, což vám pomůže vytvářet a trénovat modely.
TensorFlow vám umožňuje rychle trénovat a nasazovat váš model bez ohledu na to, jaký jazyk nebo platformu používáte.
TensorFlow poskytuje flexibilitu a ovládání pomocí funkcí, jako je Keras Functional API a Model
Dobře zdokumentované tak snadno pochopitelné
Pravděpodobně nejoblíbenější snadno použitelný Python

Vlastnosti Keras

Zde jsou důležité vlastnosti Keras:

Zaměřte se na uživatelskou zkušenost.
Multi-backend a multiplatformní.
Snadná výroba modelů
Umožňuje snadné a rychlé prototypování
Podpora konvolučních sítí
Podpora opakujících se sítí
Keras je expresivní, flexibilní a vhodný pro inovativní výzkum.
Keras je a Pythonframework, který usnadňuje ladění a prozkoumávání.
Vysoce modulární knihovna neuronových sítí napsaná v Python
Vyvinutý se zaměřením na umožňuje rychlé experimentování

TensorFlow vs Keras: Rozdíl mezi Keras a Tensorflow

Zde jsou důležité rozdíly mezi Keras a Tensorflow

Keras	TensorFlow
Keras je API na vysoké úrovni, které běží nad TensorFlow, CNTK a Theano.	TensorFlow je rámec, který nabízí rozhraní API na vysoké i nízké úrovni.
Keras se snadno používá, pokud znáte Python Jazyk.	Musíte se naučit syntaxi používání různých funkcí Tensorflow.
Ideální pro rychlé realizace.	Ideální pro výzkum hlubokého učení, komplexní sítě.
Používá jiný nástroj pro ladění API, jako je TFDBG.	Pro ladění můžete použít vizualizační nástroje Tensor board.
Začal ji François Chollet z projektu a vyvinula ji skupina lidí.	Byl vyvinut týmem Google Brain.
Napsal (a) Python, obal pro Theano, TensorFlow a CNTK	Psáno většinou v C++, CUDA a Python.
Keras má jednoduchou architekturu, která je čitelná a výstižná.	Tensorflow není příliš snadné používat.
Ve frameworku Keras je velmi méně častá potřeba ladit jednoduché sítě.	Je to docela náročný k provedení ladění v TensorFlow.
Keras se obvykle používá pro malé datové sady.	TensorFlow používaný pro vysoce výkonné modely a velké datové sady.
Podpora komunity je minimální.	Je podporována velkou komunitou technologických společností.
Lze jej použít pro modely s nízkým výkonem.	Používá se pro vysoce výkonné modely.

Výhody Tensor flow

Zde jsou výhody/výhody toku Tensor

Nabízí obojí Python a API, které usnadňuje práci
Mělo by být použito k školení a poskytování modelů v živém režimu skutečným zákazníkům.
Rámec TensorFlow podporuje výpočetní zařízení CPU i GPU
Pomáhá nám spustit dílčí část grafu, která vám pomůže získat diskrétní data
Nabízí rychlejší dobu kompilace ve srovnání s jinými rámci hlubokého učení
Poskytuje automatické rozlišovací schopnosti, které využívají gradientu strojové učení algoritmy.

Výhody Kerasu

Zde jsou výhody/výhody Kerasu:

Minimalizuje počet uživatelských akcí potřebných pro případy častého použití
Poskytněte zpětnou vazbu v případě chyby uživatele.
Keras poskytuje jednoduché, konzistentní rozhraní optimalizované pro běžné případy použití.
Pomáhá vám psát vlastní stavební bloky pro vyjádření nových nápadů pro výzkum.
Vytvářejte nové vrstvy, metriky a vyvíjejte nejmodernější modely.
Nabídka snadného a rychlého prototypování

Nevýhody Tensor flow

Zde jsou nevýhody/nevýhody použití Tensor flow:

TensorFlow nenabízí rychlost a použití ve srovnání s jinými pythonovými frameworky.
Žádná podpora GPU pro Nvidia a pouze podpora jazyků:
Potřebujete základní znalosti pokročilého počtu a lineární algebry spolu se zkušenostmi se strojovým učením.
TensorFlow má jedinečnou strukturu, takže je náročné najít chybu a těžko se ladí.
Je to velmi nízká úroveň, protože nabízí strmou křivku učení.

Nevýhody Kerasu

Zde jsou nevýhody/nevýhody použití rámce Keras

Je to méně flexibilní a složitější rámec pro použití
Například žádné RBM (Restricted Boltzmann Machines).
Méně projektů dostupných online než TensorFlow
Multi-GPU, nefunguje 100%.

Jaký framework vybrat?

Zde jsou některá kritéria, která vám pomohou vybrat konkrétní rámec:

Vývojový účel	Knihovna na výběr
Jste Ph.D. student	TensorFlow
Chcete použít Deep Learning k získání dalších funkcí	Keras
Pracujete v oboru	TensorFlow
Právě jste zahájili 2měsíční stáž	Keras
Chcete studentům poskytnout cvičné práce	Keras
Ani nevíš Python	Keras