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 |