TensorFlow εναντίον Keras: Βασική διαφορά μεταξύ τους
Έβελιν Κλαρκ
Τι είναι η ροή Tensor;
Το TensorFlow είναι μια βιβλιοθήκη βαθιάς μάθησης ανοιχτού κώδικα που αναπτύσσεται και διατηρείται από την Google. Προσφέρει προγραμματισμό ροής δεδομένων που εκτελεί μια σειρά εργασιών μηχανικής εκμάθησης. Κατασκευάστηκε για να τρέχει σε πολλαπλές CPU ή GPU, ακόμη και λειτουργικά συστήματα για κινητά, και έχει πολλά περιτυλίγματα σε πολλές γλώσσες όπως Python, C++, ή Java.
Τι είναι το Keras;
ΚΕΡΑΣ είναι μια βιβλιοθήκη νευρωνικού δικτύου ανοιχτού κώδικα γραμμένη σε Python που τρέχει πάνω από το Theano ή το Tensorflow. Είναι σχεδιασμένο να είναι αρθρωτό, γρήγορο και εύκολο στη χρήση. Αναπτύχθηκε από τον François Chollet, μηχανικό της Google. Είναι μια χρήσιμη βιβλιοθήκη για την κατασκευή οποιουδήποτε αλγόριθμου βαθιάς μάθησης.
ΒΑΣΙΚΕΣ ΔΙΑΦΟΡΕΣ:
- Το Keras είναι ένα API υψηλού επιπέδου που εκτελείται πάνω από το TensorFlow, το CNTK και το Theano, ενώ το TensorFlow είναι ένα πλαίσιο που προσφέρει API υψηλού και χαμηλού επιπέδου.
- Το Keras είναι ιδανικό για γρήγορες υλοποιήσεις, ενώ το Tensorflow είναι ιδανικό για έρευνα σε βάθος εκμάθησης, πολύπλοκα δίκτυα.
- Το Keras χρησιμοποιεί το εργαλείο εντοπισμού σφαλμάτων API, όπως το TFDBG, από την άλλη πλευρά, στο Tensorflow μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εργαλεία οπτικοποίησης πίνακα Tensor για εντοπισμό σφαλμάτων.
- Το Keras έχει μια απλή αρχιτεκτονική που είναι ευανάγνωστη και συνοπτική, ενώ το Tensorflow δεν είναι πολύ εύκολο στη χρήση.
- Το Keras χρησιμοποιείται συνήθως για μικρά σύνολα δεδομένων, αλλά το TensorFlow χρησιμοποιείται για μοντέλα υψηλής απόδοσης και μεγάλα σύνολα δεδομένων.
- Στο Keras, η υποστήριξη της κοινότητας είναι ελάχιστη, ενώ στο TensorFlow υποστηρίζεται από μια μεγάλη κοινότητα εταιρειών τεχνολογίας.
- Το Keras μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μοντέλα χαμηλής απόδοσης ενώ το TensorFlow μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μοντέλα υψηλής απόδοσης.
Χαρακτηριστικά του Tensorflow
Ακολουθούν σημαντικά χαρακτηριστικά του Tensorflow:
- Ταχύτερη αποσφαλμάτωση με Python εργαλεία
- Δυναμικά μοντέλα με Python έλεγχος ροής
- Υποστήριξη για προσαρμοσμένες και υψηλότερες κλίσεις
- TensorFlow προσφέρει πολλαπλά επίπεδα αφαίρεσης, που σας βοηθά να δημιουργήσετε και να εκπαιδεύσετε μοντέλα.
- Το TensorFlow σάς επιτρέπει να εκπαιδεύσετε και να αναπτύξετε το μοντέλο σας γρήγορα, ανεξάρτητα από τη γλώσσα ή την πλατφόρμα που χρησιμοποιείτε.
- Το TensorFlow παρέχει την ευελιξία και τον έλεγχο με χαρακτηριστικά όπως το Keras Functional API και το μοντέλο
- Καλά τεκμηριωμένο τόσο εύκολο στην κατανόηση
- Ίσως το πιο δημοφιλές εύκολο στη χρήση Python
Χαρακτηριστικά του Keras
Ακολουθούν σημαντικά χαρακτηριστικά του Keras:
- Εστίαση στην εμπειρία χρήστη.
- Multi-backend και multi-platform.
- Εύκολη παραγωγή μοντέλων
- Επιτρέπει την εύκολη και γρήγορη δημιουργία πρωτοτύπων
- Υποστήριξη συνελικτικών δικτύων
- Υποστήριξη περιοδικών δικτύων
- Το Keras είναι εκφραστικό, ευέλικτο και κατάλληλο για καινοτόμο έρευνα.
- Ο Κεράς είναι α Python-βασισμένο πλαίσιο που διευκολύνει τον εντοπισμό σφαλμάτων και την εξερεύνηση.
- Βιβλιοθήκη νευρωνικών δικτύων υψηλής αρθρωτής γραμμένης Python
- Αναπτύχθηκε με έμφαση στο να επιτρέπει γρήγορο πειραματισμό
TensorFlow εναντίον Keras: Διαφορά μεταξύ Keras και Tensorflow
Εδώ, υπάρχουν σημαντικές διαφορές μεταξύ Keras και Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
|---|---|
| Το Keras είναι ένα API υψηλού επιπέδου που εκτελείται πάνω από το TensorFlow, το CNTK και το Theano. | Το TensorFlow είναι ένα πλαίσιο που προσφέρει API υψηλού και χαμηλού επιπέδου. |
| Το Keras είναι εύκολο στη χρήση αν το γνωρίζετε Python Γλώσσα. | Πρέπει να μάθετε τη σύνταξη της χρήσης διαφόρων συναρτήσεων Tensorflow. |
| Ιδανικό για γρήγορες υλοποιήσεις. | Ιδανικό για έρευνα σε βάθος μάθησης, σύνθετα δίκτυα. |
| Χρησιμοποιεί ένα άλλο εργαλείο εντοπισμού σφαλμάτων API, όπως το TFDBG. | Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα εργαλεία οπτικοποίησης πίνακα Tensor για τον εντοπισμό σφαλμάτων. |
| Ξεκίνησε από τον François Chollet από ένα έργο και αναπτύχθηκε από μια ομάδα ανθρώπων. | Αναπτύχθηκε από την ομάδα Google Brain. |
| Γραμμένο σε Python, ένα περιτύλιγμα για Theano, TensorFlow και CNTK | Γραμμένο κυρίως σε C++, CUDA και Python. |
| Ο Κέρας έχει μια απλή αρχιτεκτονική που είναι ευανάγνωστη και περιεκτική. | Το Tensorflow δεν είναι πολύ εύκολο στη χρήση. |
| Στο πλαίσιο Keras, υπάρχει μια πολύ λιγότερο συχνή ανάγκη εντοπισμού σφαλμάτων σε απλά δίκτυα. | Είναι αρκετά πρόκληση για να εκτελέσετε διόρθωση σφαλμάτων στο TensorFlow. |
| Το Keras χρησιμοποιείται συνήθως για μικρά σύνολα δεδομένων. | Το TensorFlow χρησιμοποιείται για μοντέλα υψηλής απόδοσης και μεγάλα σύνολα δεδομένων. |
| Η κοινοτική στήριξη είναι ελάχιστη. | Υποστηρίζεται από μια μεγάλη κοινότητα τεχνολογικών εταιρειών. |
| Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μοντέλα χαμηλής απόδοσης. | Χρησιμοποιείται για μοντέλα υψηλής απόδοσης. |
Πλεονεκτήματα της ροής Tensor
Εδώ, είναι τα πλεονεκτήματα/πλεονεκτήματα της ροής Tensor
- Προσφέρει και τα δύο Python και API που διευκολύνουν την εργασία
- Θα πρέπει να χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση και την εξυπηρέτηση μοντέλων σε ζωντανή λειτουργία σε πραγματικούς πελάτες.
- Το πλαίσιο TensorFlow υποστηρίζει υπολογιστικές συσκευές CPU και GPU
- Μας βοηθά να εκτελέσουμε υποτμήμα ενός γραφήματος που σας βοηθά να ανακτήσετε διακριτά δεδομένα
- Προσφέρει ταχύτερο χρόνο μεταγλώττισης σε σύγκριση με άλλα πλαίσια βαθιάς εκμάθησης
- Παρέχει δυνατότητες αυτόματης διαφοροποίησης που ωφελούν τη διαβάθμιση μάθηση μηχανής αλγορίθμους.
Πλεονεκτήματα του Keras
Εδώ, είναι τα πλεονεκτήματα/πλεονεκτήματα του Keras:
- Ελαχιστοποιεί τον αριθμό των ενεργειών του χρήστη που χρειάζονται για περιπτώσεις συχνής χρήσης
- Παρέχετε πρακτικά σχόλια σε περίπτωση σφάλματος χρήστη.
- Το Keras παρέχει μια απλή, συνεπή διεπαφή βελτιστοποιημένη για περιπτώσεις κοινής χρήσης.
- Σας βοηθά να γράψετε προσαρμοσμένα δομικά στοιχεία για να εκφράσετε νέες ιδέες για έρευνα.
- Δημιουργήστε νέα επίπεδα, μετρήσεις και αναπτύξτε μοντέλα τελευταίας τεχνολογίας.
- Προσφέρετε ένα εύκολο και γρήγορο πρωτότυπο
Μειονεκτήματα της ροής Tensor
Ακολουθούν τα μειονεκτήματα/μειονεκτήματα της χρήσης Tensor flow:
- Το TensorFlow δεν προσφέρει ταχύτητα και χρήση σε σύγκριση με άλλα πλαίσια python.
- Δεν υπάρχει υποστήριξη GPU για Nvidia και μόνο υποστήριξη γλώσσας:
- Χρειάζεστε βασικές γνώσεις προηγμένου λογισμού και γραμμικής άλγεβρας, μαζί με εμπειρία μηχανικής μάθησης.
- Το TensorFlow έχει μια μοναδική δομή, επομένως είναι δύσκολο να βρεθεί ένα σφάλμα και δύσκολο να εντοπιστεί σφάλματα.
- Είναι πολύ χαμηλό επίπεδο καθώς προσφέρει μια απότομη καμπύλη μάθησης.
Μειονεκτήματα του Keras
Εδώ, είναι τα μειονεκτήματα/μειονεκτήματα της χρήσης του πλαισίου Keras
- Είναι ένα λιγότερο ευέλικτο και πιο περίπλοκο πλαίσιο στη χρήση
- Χωρίς RBM (Περιορισμένες Μηχανές Boltzmann) για παράδειγμα
- Λιγότερα έργα διαθέσιμα στο διαδίκτυο από το TensorFlow
- Multi-GPU, δεν λειτουργεί 100%.
Ποιο πλαίσιο να επιλέξετε;
Ακολουθούν ορισμένα κριτήρια που σας βοηθούν να επιλέξετε ένα συγκεκριμένο πλαίσιο:
| Αναπτυξιακός σκοπός | Βιβλιοθήκη για επιλογή |
|---|---|
| Είστε Ph.D. μαθητης σχολειου | TensorFlow |
| Θέλετε να χρησιμοποιήσετε το Deep Learning για να αποκτήσετε περισσότερες δυνατότητες | Keras |
| Εργάζεστε σε έναν κλάδο | TensorFlow |
| Μόλις ξεκινήσατε την 2μηνη πρακτική σας άσκηση | Keras |
| Θέλετε να δώσετε εργασίες εξάσκησης στους μαθητές | Keras |
| Δεν ξέρεις καν Python | Keras |