TensorFlow vs Keras: nende peamine erinevus

Autor: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours Ajakohastatud

Mis on Tensori voog?

TensorFlow on avatud lähtekoodiga süvaõppe teek, mida arendab ja haldab GoogleSee pakub andmevoo programmeerimist, mis täidab mitmesuguseid masinõppe ülesandeid. See on loodud töötama mitmel protsessoril või graafikaprotsessoril ja isegi mobiilsetes operatsioonisüsteemides ning sellel on mitu ümbrist mitmes keeles, näiteks Python, C++või Java.

Mis on Keras?

KERAS on avatud lähtekoodiga närvivõrgu teek, mis on sisse kirjutatud Python mis töötab Theano või Tensorflow peal. See on loodud modulaarseks, kiireks ja hõlpsasti kasutatavaks. Selle töötas välja François Chollet, Google insener. See on kasulik teek mis tahes süvaõppe algoritmi loomiseks.

PEAMISED ERINEVUSED:

  • Keras on kõrgetasemeline API, mis töötab TensorFlow, CNTK ja Theano peal, samas kui TensorFlow on raamistik, mis pakub nii kõrge kui ka madala taseme API-sid.
  • Keras sobib suurepäraselt kiireks juurutamiseks, samas kui Tensorflow on ideaalne süvaõppe uurimiseks ja keeruliste võrkude jaoks.
  • Keras kasutab seevastu API silumistööriista, näiteks TFDBG, Tensorflow's saate silumiseks kasutada Tensori tahvli visualiseerimistööriistu.
  • Kerasel on lihtne arhitektuur, mis on loetav ja lühike, samas kui Tensorflow'i pole eriti lihtne kasutada.
  • Kerast kasutatakse tavaliselt väikeste andmekogumite jaoks, kuid TensorFlow kasutatakse suure jõudlusega mudelite ja suurte andmekogumite jaoks.
  • Kerases on kogukonna toetus minimaalne, samas kui TensorFlow's toetab seda suur tehnoloogiaettevõtete kogukond.
  • Kerast saab kasutada madala jõudlusega mudelite jaoks, samas kui TensorFlow'd saab kasutada suure jõudlusega mudelite jaoks.

Tensorflow omadused

Siin on Tensorflow olulised funktsioonid:

  • Kiirem silumine koos Python töövahendid
  • Dünaamilised mudelid koos Python juhtida voolu
  • Kohandatud ja kõrgema järgu gradientide tugi
  • TensorFlow pakub mitut kõhulihaste tasettractsioon, mis aitab teil mudeleid luua ja treenida.
  • TensorFlow võimaldab teil oma mudelit kiiresti koolitada ja juurutada, olenemata kasutatavast keelest või platvormist.
  • TensorFlow pakub paindlikkust ja juhtimist selliste funktsioonidega nagu Keras Functional API ja mudel
  • Hästi dokumenteeritud, nii lihtne mõista
  • Tõenäoliselt kõige populaarsem, mida on lihtne kasutada Python

Kerase omadused

Siin on Kerase olulised omadused:

  • Keskenduge kasutajakogemusele.
  • Mitu taustaprogrammi ja mitut platvormi.
  • Mudelite lihtne valmistamine
  • Võimaldab lihtsat ja kiiret prototüübi loomistping
  • Konvolutsioonivõrkude tugi
  • Korduvate võrkude tugi
  • Keras on väljendusrikas, paindlik ja uuenduslikeks uuringuteks sobiv.
  • Keras on a Python-põhine raamistik, mis muudab silumise ja uurimise lihtsaks.
  • Sisse kirjutatud väga modulaarne närvivõrkude teek Python
  • Välja töötatud keskendudes võimaldab kiiret katsetamist

TensorFlow vs Keras: erinevus Kerase ja Tensorflow vahel

Siin on olulised erinevused Kerase ja Tensorflow vahel

Erinevus TensorFlow ja Kerase vahel

Keras TensorFlow
Keras on kõrgetasemeline API, mis töötab TensorFlow, CNTK ja Theano peal. TensorFlow on raamistik, mis pakub nii kõrge kui ka madala taseme API-sid.
Kerast on lihtne kasutada, kui tead Python keel. Peate õppima erinevate Tensorflow funktsioonide kasutamise süntaksit.
Ideaalne kiireks rakendamiseks. Ideaalne süvaõppe uurimiseks, keeruliste võrgustike jaoks.
Kasutab teist API silumistööriista, näiteks TFDBG. Silumiseks saate kasutada Tensori tahvli visualiseerimistööriistu.
Selle sai alguse François Chollet projektist ja selle töötas välja rühm inimesi. Selle töötas välja Google Aju meeskond.
Kirjutatud sisse Python, ümbris Theano, TensorFlow ja CNTK jaoks Kirjutatud enamasti sisse C++, CUDA ja Python.
Keras on lihtsa arhitektuuriga, mis on loetav ja sisutihe. Tensorflow'i pole väga lihtne kasutada.
Kerase raamistikus on väga harvem vajadus lihtsate võrkude silumiseks. See on üsna raske silumiseks TensorFlow's.
Kerast kasutatakse tavaliselt väikeste andmekogumite jaoks. TensorFlow kasutatakse suure jõudlusega mudelite ja suurte andmekogumite jaoks.
Ühiskonna toetus on minimaalne. Seda toetab suur tehnoloogiaettevõtete kogukond.
Seda saab kasutada madala jõudlusega mudelite jaoks. Seda kasutatakse suure jõudlusega mudelite jaoks.

SEOTUD ARTIKLID

Tensori voolu eelised

Siin on Tensori voolu plussid/kasud

  • Pakub mõlemat Python ja API-d, mis muudavad töö lihtsamaks
  • Tuleks kasutada modellide koolitamiseks ja teenindamiseks reaalajas reaalajas klientidele.
  • TensorFlow raamistik toetab nii CPU kui ka GPU arvutusseadmeid
  • See aitab meil täita graafiku alaosa, mis aitab teil hankida diskreetseid andmeid
  • Pakub kiiremat kompileerimisaega võrreldes teiste süvaõppe raamistikega
  • See pakub automaatseid diferentseerimisvõimalusi, millest on kasu gradiendipõhiselt masinõpe algoritmid.

Kerase eelised

Siin on Kerase plussid/eelised:

  • See minimeerib sagedasteks kasutusjuhtudeks vajalike kasutajatoimingute arvu
  • Andke kasutaja vea korral rakendatavat tagasisidet.
  • Keras pakub lihtsat ja ühtset liidest, mis on optimeeritud tavalisteks kasutusjuhtudeks.
  • See aitab teil kirjutada kohandatud ehitusplokke, et väljendada uusi uurimistöö ideid.
  • Looge uusi kihte, mõõdikuid ja arendage tipptasemel mudeleid.
  • Paku lihtsat ja kiiret prototüüpiping

Tensori voolu puudused

Siin on Tensori voo kasutamise miinused / puudused:

  • TensorFlow ei paku kiirust ja kasutusvõimalusi võrreldes teiste pythoni raamistikega.
  • Nvidia jaoks puudub GPU tugi ja ainult keele tugi:
  • Teil on vaja põhiteadmisi arenenud arvutamise ja lineaaralgebra kohta ning masinõppe kogemust.
  • TensorFlow'l on ainulaadne struktuur, mistõttu on vea leidmine keeruline ja silumine keeruline.
  • See on väga madal tase, kuna see pakub järsku õppimiskõverat.

Kerase miinused

Siin on Kerase raamistiku kasutamise miinused / puudused

  • See on vähem paindlik ja keerukam raamistik
  • Näiteks pole RBM-i (piiratud Boltzmanni masinaid).
  • Internetis on saadaval vähem projekte kui TensorFlow
  • Multi-GPU, ei tööta 100%.

Millist raamistikku valida?

Siin on mõned kriteeriumid, mis aitavad teil konkreetse raamistiku valida:

Arengu eesmärk Valitav raamatukogu
Olete Ph.D. õpilane TensorFlow
Soovite kasutada süvaõpet, et saada rohkem funktsioone Keras
Töötate tööstuses TensorFlow
Olete just alustanud oma 2-kuulist praktikat Keras
Tahad õpilastele praktikatöid anda Keras
Sa isegi ei tea Python Keras

Võta see postitus kokku järgmiselt: