TensorFlow vs Keras: Keskeinen ero niiden välillä
Evelyn Clarke
Mikä on Tensor-virtaus?
TensorFlow on Googlen kehittämä ja ylläpitämä avoimen lähdekoodin syväoppimiskirjasto. Se tarjoaa tietovirtaohjelmoinnin, joka suorittaa useita koneoppimistehtäviä. Se on rakennettu toimimaan useilla prosessoreilla tai grafiikkasuorittimilla ja jopa mobiilikäyttöjärjestelmillä, ja siinä on useita kääreitä useilla kielillä, kuten Python, C++tai Java.
Mikä on Keras?
KERAS on avoimen lähdekoodin hermoverkkokirjasto, joka on kirjoitettu sisään Python joka kulkee Theanon tai Tensorflow:n päällä. Se on suunniteltu modulaariseksi, nopeaksi ja helppokäyttöiseksi. Sen on kehittänyt François Chollet, Googlen insinööri. Se on hyödyllinen kirjasto minkä tahansa syvän oppimisalgoritmin rakentamiseen.
KESKEISET EROT:
- Keras on korkean tason API, joka toimii TensorFlown, CNTK:n ja Theanon päällä, kun taas TensorFlow on kehys, joka tarjoaa sekä korkean että matalan tason API:ita.
- Keras on täydellinen nopeisiin toteutuksiin, kun taas Tensorflow on ihanteellinen syväoppimisen tutkimukseen, monimutkaisiin verkkoihin.
- Keras käyttää API-virheenkorjaustyökalua, kuten TFDBG:tä, ja toisaalta Tensorflow:ssa voit käyttää Tensor-levyn visualisointityökaluja virheenkorjaukseen.
- Kerasilla on yksinkertainen arkkitehtuuri, joka on luettava ja ytimekäs, kun taas Tensorflow ei ole kovin helppokäyttöinen.
- Kerasta käytetään yleensä pienille tietojoukoille, mutta TensorFlowia käytetään korkean suorituskyvyn malleille ja suurille tietojoukoille.
- Kerasissa yhteisön tuki on minimaalista, kun taas TensorFlow'ssa sitä tukee suuri teknologiayritysten yhteisö.
- Kerasta voidaan käyttää matalan suorituskyvyn malleissa, kun taas TensorFlow'ta voidaan käyttää korkean suorituskyvyn malleissa.
Tensorflow:n ominaisuudet
Tässä on Tensorflown tärkeitä ominaisuuksia:
- Nopeampi virheenkorjaus Python työkalut
- Dynaamiset mallit Python ohjausvirta
- Tuki mukautetuille ja korkeamman asteen gradienteille
- TensorFlow tarjoaa useita abstraktiotasoja, mikä auttaa sinua rakentamaan ja kouluttamaan malleja.
- TensorFlow antaa sinun kouluttaa ja ottaa mallin käyttöön nopeasti riippumatta siitä, mitä kieltä tai alustaa käytät.
- TensorFlow tarjoaa joustavuutta ja hallintaa ominaisuuksilla, kuten Keras Functional API ja Model
- Hyvin dokumentoitu niin helppo ymmärtää
- Todennäköisesti suosituin helppokäyttöinen Python
Keran ominaisuudet
Tässä on Keraan tärkeitä ominaisuuksia:
- Keskity käyttäjäkokemukseen.
- Multi-backend ja multi-platform.
- Helppo mallien valmistus
- Mahdollistaa helpon ja nopean prototyyppien valmistuksen
- Konvoluutioverkkojen tuki
- Toistuvien verkkojen tuki
- Keras on ilmeikäs, joustava ja soveltuu innovatiiviseen tutkimukseen.
- Keras on a Python-pohjainen kehys, jonka avulla virheenkorjaus ja tutkiminen on helppoa.
- Erittäin modulaarinen hermoverkkokirjasto, joka on kirjoitettu sisään Python
- Kehitetty keskittyen mahdollistaa nopean kokeilun
TensorFlow vs Keras: Ero Kerasin ja Tensorflowin välillä
Tässä on tärkeitä eroja Kerasin ja Tensorflowin välillä
| Keras | TensorFlow |
|---|---|
| Keras on korkean tason API, joka toimii TensorFlow:n, CNTK:n ja Theanon päällä. | TensorFlow on kehys, joka tarjoaa sekä korkean että matalan tason API:ita. |
| Keras on helppokäyttöinen, jos osaat Python Kieli. | Sinun on opittava eri Tensorflow-funktioiden käytön syntaksi. |
| Täydellinen nopeaan toteutukseen. | Ihanteellinen syväoppimisen tutkimukseen, monimutkaisiin verkostoihin. |
| Käyttää toista API-virheenkorjaustyökalua, kuten TFDBG. | Voit käyttää Tensor-levyn visualisointityökaluja virheenkorjaukseen. |
| Sen aloitti François Chollet projektista ja kehitti ryhmä ihmisiä. | Sen on kehittänyt Google Brain -tiimi. |
| Kirjoitettu sisään Python, kääre Theanolle, TensorFlow'lle ja CNTK:lle | Kirjoitettu enimmäkseen sisään C++, CUDA ja Python. |
| Kerasilla on yksinkertainen arkkitehtuuri, joka on luettava ja ytimekäs. | Tensorflow ei ole kovin helppokäyttöinen. |
| Keras-kehyksessä yksinkertaisten verkkojen virheenkorjaus tarve on hyvin harvempi. | Se on aika haastava suorittaaksesi virheenkorjauksen TensorFlow'ssa. |
| Kerasta käytetään yleensä pieniin tietokokonaisuuksiin. | TensorFlow, jota käytetään korkean suorituskyvyn malleihin ja suuriin tietokokonaisuuksiin. |
| Yhteisön tuki on minimaalista. | Sitä tukee suuri teknologiayritysten yhteisö. |
| Sitä voidaan käyttää matalan suorituskyvyn malleissa. | Sitä käytetään korkean suorituskyvyn malleissa. |
Tensor-virtauksen edut
Tässä on Tensor flown edut/edut
- Tarjoaa molemmat Python ja API:t, jotka helpottavat työskentelyä
- Pitäisi käyttää mallien kouluttamiseen ja palvelemiseen live-tilassa todellisille asiakkaille.
- TensorFlow-kehys tukee sekä CPU- että GPU-laskentalaitteita
- Se auttaa meitä suorittamaan kaavion alaosan, joka auttaa sinua hakemaan erillisiä tietoja
- Tarjoaa nopeamman käännösajan verrattuna muihin syväoppimiskehikkoihin
- Se tarjoaa automaattisia erotteluominaisuuksia, jotka hyödyttävät gradienttipohjaisia koneoppiminen algoritmeja.
Keran edut
Tässä Kerasin edut/edut:
- Se minimoi toistuvissa käyttötapauksissa tarvittavien käyttäjän toimien määrän
- Anna toimivaa palautetta käyttäjän virheistä.
- Keras tarjoaa yksinkertaisen, yhtenäisen käyttöliittymän, joka on optimoitu yleisiin käyttötapauksiin.
- Se auttaa sinua kirjoittamaan mukautettuja rakennuspalikoita ilmaisemaan uusia ideoita tutkimusta varten.
- Luo uusia tasoja, mittareita ja kehitä huippuluokan malleja.
- Tarjoa helppo ja nopea prototyyppi
Tensor-virtauksen haitat
Tässä on Tensor-virran käytön haittoja/haittoja:
- TensorFlow ei tarjoa nopeutta ja käyttöä verrattuna muihin python-kehyksiin.
- Ei GPU-tukea Nvidialle ja vain kielituki:
- Tarvitset perustiedot edistyneestä laskennasta ja lineaarisesta algebrasta sekä kokemusta koneoppimisesta.
- TensorFlow'lla on ainutlaatuinen rakenne, joten virheen löytäminen on haastavaa ja virheenkorjaus vaikeaa.
- Se on erittäin alhainen, koska se tarjoaa jyrkän oppimiskäyrän.
Keran huonot puolet
Tässä on Keras-kehyksen käytön haitat / haitat
- Se on vähemmän joustava ja monimutkaisempi kehys käytettäväksi
- Ei esimerkiksi RBM:ää (Restricted Boltzmann Machines).
- Vähemmän projekteja saatavilla verkossa kuin TensorFlow
- Multi-GPU, ei 100% toimi
Mikä kehys valita?
Tässä on joitain kriteerejä, jotka auttavat sinua valitsemaan tietyn kehyksen:
| Kehittämisen tarkoitus | Valittava kirjasto |
|---|---|
| Olet Ph.D. opiskelija | TensorFlow |
| Haluat käyttää Deep Learningiä saadaksesi lisää ominaisuuksia | Keras |
| Työskentelet alalla | TensorFlow |
| Olet juuri aloittanut 2 kuukauden harjoittelusi | Keras |
| Haluat antaa harjoitustehtäviä opiskelijoille | Keras |
| Et edes tiedä Python | Keras |
