TensorFlow vs Keras: diferencia clave entre ellos

Por: evelyn clarke evelyn clarke
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¿Qué es el flujo tensorial?

TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto que es desarrollada y mantenida por GoogleOfrece programación de flujo de datos que realiza una variedad de tareas de aprendizaje automático. Fue diseñado para ejecutarse en múltiples CPU o GPU e incluso en sistemas operativos móviles, y tiene varios envoltorios 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 Google ingeniero. 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 abs.tracción, que te 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 la creación de prototipos de forma fácil y rápida.ping
  • 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.

Diferencia entre TensorFlow y Keras

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 Google Equipo cerebral.
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.

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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. aprendizaje automático 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 prototipo fácil y rápido.ping

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

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