TensorFlow vs Keras: diferencia clave entre ellos
¿Qué es el flujo tensorial?
TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto desarrollada y mantenida por Google. Ofrece programación de flujo de datos que realiza una variedad de tareas de aprendizaje automático. Fue diseñada para ejecutarse en múltiples CPU o GPU e incluso en sistemas operativos móviles, y tiene varios contenedores en varios lenguajes como Python, C++o Java.
¿Qué es Keras?
QUERAS es una biblioteca de redes neuronales de código abierto escrita en Python que se ejecuta sobre Theano o Tensorflow. Está diseñado para ser modular, rápido y fácil de usar. Fue desarrollado por François Chollet, un ingeniero de Google. Es una biblioteca útil para construir cualquier algoritmo de aprendizaje profundo.
DIFERENCIAS CLAVE:
- Keras es una API de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow, CNTK y Theano, mientras que TensorFlow es un marco que ofrece API de alto y bajo nivel.
- Keras es perfecto para implementaciones rápidas, mientras que Tensorflow es ideal para investigaciones de aprendizaje profundo y redes complejas.
- Keras usa una herramienta de depuración API como TFDBG, por otro lado, en Tensorflow puede usar herramientas de visualización de tablero Tensor para depurar.
- Keras tiene una arquitectura simple que es legible y concisa, mientras que Tensorflow no es muy fácil de usar.
- Keras se usa generalmente para conjuntos de datos pequeños, pero TensorFlow se usa para modelos de alto rendimiento y conjuntos de datos grandes.
- En Keras, el soporte de la comunidad es mínimo, mientras que en TensorFlow está respaldado por una gran comunidad de empresas tecnológicas.
- Keras se puede utilizar para modelos de bajo rendimiento, mientras que TensorFlow se puede utilizar para modelos de alto rendimiento.
Características de Tensorflow
Estas son las características importantes de Tensorflow:
- Depuración más rápida con Python
- Modelos dinámicos con Python flujo de control
- Soporte para gradientes personalizados y de orden superior
- TensorFlow Ofrece múltiples niveles de abstracción, lo que le ayuda a construir y entrenar modelos.
- TensorFlow le permite entrenar e implementar su modelo rápidamente, sin importar el idioma o la plataforma que utilice.
- TensorFlow proporciona flexibilidad y control con funciones como el modelo y la API funcional de Keras.
- Bien documentado, muy fácil de entender.
- Probablemente el más popular y fácil de usar. Python
Características de Keras
Estas son las características importantes de Keras:
- Céntrese en la experiencia del usuario.
- Multibackend y multiplataforma.
- Fácil producción de modelos.
- Permite crear prototipos de forma fácil y rápida.
- Soporte de redes convolucionales
- Soporte de redes recurrentes
- Keras es expresivo, flexible y apto para la investigación innovadora.
- Keras es un Python-Marco basado en que facilita la depuración y la exploración.
- Biblioteca de redes neuronales altamente modular escrita en Python
- Desarrollado centrándose en permitir una experimentación rápida.
TensorFlow Vs Keras: diferencia entre Keras y Tensorflow
Aquí hay diferencias importantes entre Keras y Tensorflow.
Keras | TensorFlow |
---|---|
Keras es una API de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow, CNTK y Theano. | TensorFlow es un marco que ofrece API de alto y bajo nivel. |
Keras es fácil de usar si conoces el Python idioma. | Debe aprender la sintaxis del uso de varias funciones de Tensorflow. |
Perfecto para implementaciones rápidas. | Ideal para investigación de aprendizaje profundo, redes complejas. |
Utiliza otra herramienta de depuración API como TFDBG. | Puede utilizar las herramientas de visualización del tablero Tensor para la depuración. |
Fue iniciado por François Chollet a partir de un proyecto y desarrollado por un grupo de personas. | Fue desarrollado por el equipo de Google Brain. |
Escrito en Python, un contenedor para Theano, TensorFlow y CNTK | Escrito principalmente en C++, CUDA y Python. |
Keras tiene una arquitectura simple que es legible y concisa. | Tensorflow no es muy fácil de usar. |
En el marco de Keras, existe una necesidad menos frecuente de depurar redes simples. | Es bastante desafiante para realizar la depuración en TensorFlow. |
Keras se suele utilizar para conjuntos de datos pequeños. | TensorFlow se utiliza para modelos de alto rendimiento y grandes conjuntos de datos. |
El apoyo de la comunidad es mínimo. | Está respaldado por una gran comunidad de empresas tecnológicas. |
Se puede utilizar para modelos de bajo rendimiento. | Se utiliza para modelos de alto rendimiento. |
Ventajas del flujo tensorial
Aquí se muestran las ventajas y beneficios de Tensor Flow.
- Ofrece ambos Python y API que facilitan el trabajo
- Debe usarse para capacitar y ofrecer modelos en vivo a clientes reales.
- El marco TensorFlow admite dispositivos informáticos CPU y GPU
- Nos ayuda a ejecutar la subparte de un gráfico que le ayuda a recuperar datos discretos.
- Ofrece un tiempo de compilación más rápido en comparación con otros marcos de aprendizaje profundo.
- Proporciona capacidades de diferenciación automática que benefician a las basadas en gradientes. máquina de aprendizaje algoritmos.
Ventajas de Keras
Aquí están los pros y los beneficios de Keras:
- Minimiza la cantidad de acciones del usuario necesarias para casos de uso frecuentes.
- Proporcione comentarios prácticos en caso de error del usuario.
- Keras proporciona una interfaz sencilla y coherente optimizada para casos de uso comunes.
- Le ayuda a escribir bloques de construcción personalizados para expresar nuevas ideas para la investigación.
- Cree nuevas capas, métricas y desarrolle modelos de última generación.
- Ofrecer un prototipado fácil y rápido
Desventajas del flujo tensorial
Aquí se detallan las desventajas/desventajas de usar Tensor Flow:
- TensorFlow no ofrece velocidad ni uso en comparación con otros marcos de Python.
- No hay soporte de GPU para Nvidia y solo soporte de idiomas:
- Necesita conocimientos fundamentales de cálculo avanzado y álgebra lineal, junto con experiencia en aprendizaje automático.
- TensorFlow tiene una estructura única, por lo que es difícil encontrar un error y depurarlo.
- Es un nivel muy bajo ya que ofrece una curva de aprendizaje pronunciada.
Desventajas de Keras
Aquí se muestran las desventajas/desventajas de usar el marco Keras.
- Es un marco menos flexible y más complejo de utilizar.
- Sin RBM (máquinas Boltzmann restringidas), por ejemplo
- Menos proyectos disponibles en línea que TensorFlow
- Multi-GPU, no funciona al 100%
¿Qué marco seleccionar?
A continuación se presentan algunos criterios que le ayudarán a seleccionar un marco específico:
Propósito de desarrollo | Biblioteca para elegir |
---|---|
Eres un doctorado. alumno | TensorFlow |
Quiere utilizar Deep Learning para obtener más funciones | Keras |
Trabajas en una industria | TensorFlow |
Acabas de comenzar tu pasantía de 2 meses. | Keras |
Quieres regalar trabajos de práctica a los estudiantes. | Keras |
Tu ni siquiera sabes Python | Keras |