TensorFlow बनाम Keras: उनके बीच मुख्य अंतर
टेंसर प्रवाह क्या है?
TensorFlow एक ओपन-सोर्स डीप लर्निंग लाइब्रेरी है जिसे Google द्वारा विकसित और बनाए रखा गया है। यह डेटाफ्लो प्रोग्रामिंग प्रदान करता है जो मशीन लर्निंग कार्यों की एक श्रृंखला करता है। इसे कई CPU या GPU और यहां तक कि मोबाइल ऑपरेटिंग सिस्टम पर चलाने के लिए बनाया गया था, और इसमें कई भाषाओं में कई रैपर हैं जैसे Python, C++या, Java.
केरास क्या है?
केरस एक ओपन सोर्स न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी है जो Python जो थेनो या टेन्सरफ्लो के ऊपर चलता है। इसे मॉड्यूलर, तेज़ और उपयोग में आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसे Google इंजीनियर फ़्राँस्वा चोलेट ने विकसित किया था। यह किसी भी डीप लर्निंग एल्गोरिदम के निर्माण के लिए एक उपयोगी लाइब्रेरी है।
प्रमुख अंतर:
- केरास एक उच्च-स्तरीय एपीआई है जो टेन्सरफ्लो, सीएनटीके और थीनो के शीर्ष पर चल रहा है जबकि टेन्सरफ्लो एक फ्रेमवर्क है जो उच्च और निम्न-स्तरीय दोनों एपीआई प्रदान करता है।
- केरास त्वरित कार्यान्वयन के लिए उपयुक्त है, जबकि टेन्सरफ्लो गहन शिक्षण अनुसंधान, जटिल नेटवर्क के लिए आदर्श है।
- केरास TFDBG जैसे API डिबग टूल का उपयोग करता है, दूसरी ओर, टेन्सरफ्लो में आप डिबगिंग के लिए टेन्सर बोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग कर सकते हैं।
- केरास की संरचना सरल है, जो पठनीय और संक्षिप्त है, जबकि टेन्सरफ्लो का उपयोग करना बहुत आसान नहीं है।
- केरास का उपयोग आमतौर पर छोटे डेटासेट के लिए किया जाता है लेकिन टेन्सरफ्लो का उपयोग उच्च प्रदर्शन मॉडल और बड़े डेटासेट के लिए किया जाता है।
- केरास में सामुदायिक समर्थन न्यूनतम है, जबकि टेन्सरफ्लो में इसे तकनीकी कंपनियों के एक बड़े समुदाय का समर्थन प्राप्त है।
- केरास का उपयोग कम प्रदर्शन वाले मॉडलों के लिए किया जा सकता है जबकि टेन्सरफ्लो का उपयोग उच्च प्रदर्शन वाले मॉडलों के लिए किया जा सकता है।
टेन्सरफ्लो की विशेषताएं
टेन्सरफ्लो की महत्वपूर्ण विशेषताएं इस प्रकार हैं:
- तेज़ डिबगिंग Python उपकरण
- गतिशील मॉडल Python बहाव को काबू करें
- कस्टम और उच्च-क्रम ग्रेडिएंट के लिए समर्थन
- TensorFlow अमूर्तता के कई स्तर प्रदान करता है, जो आपको मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने में मदद करता है।
- TensorFlow आपको अपने मॉडल को शीघ्रता से प्रशिक्षित और तैनात करने की अनुमति देता है, चाहे आप किसी भी भाषा या प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करें।
- TensorFlow, Keras Functional API और Model जैसी सुविधाओं के साथ लचीलापन और नियंत्रण प्रदान करता है
- अच्छी तरह से प्रलेखित इसलिए समझना आसान है
- संभवतः सबसे लोकप्रिय उपयोग में आसान Python
केरास की विशेषताएं
केरास की महत्वपूर्ण विशेषताएं इस प्रकार हैं:
- उपयोगकर्ता अनुभव पर ध्यान दें।
- बहु-बैकएंड और बहु-प्लेटफॉर्म.
- मॉडलों का आसान उत्पादन
- आसान और तेज़ प्रोटोटाइपिंग की अनुमति देता है
- कन्वोल्यूशनल नेटवर्क समर्थन
- आवर्तक नेटवर्क समर्थन
- केरास अभिव्यंजक, लचीला और नवीन अनुसंधान के लिए उपयुक्त है।
- केरास एक है Python-आधारित फ्रेमवर्क जो डीबग करना और अन्वेषण करना आसान बनाता है।
- अत्यधिक मॉड्यूलर न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी लिखी गई Python
- तेजी से प्रयोग करने की अनुमति देने पर ध्यान केंद्रित करके विकसित किया गया
TensorFlow बनाम Keras: Keras और Tensorflow के बीच अंतर
यहाँ, केरास और टेन्सरफ्लो के बीच महत्वपूर्ण अंतर हैं
Keras | TensorFlow |
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केरास एक उच्च स्तरीय एपीआई है जो टेन्सरफ्लो, सीएनटीके और थेनो के शीर्ष पर चल रहा है। | TensorFlow एक फ्रेमवर्क है जो उच्च और निम्न दोनों स्तर के API प्रदान करता है। |
यदि आप जानते हैं कि केरास का उपयोग करना आसान है Python भाषा। | आपको विभिन्न Tensorflow फ़ंक्शन का उपयोग करने का सिंटैक्स सीखने की आवश्यकता है। |
त्वरित कार्यान्वयन के लिए बिल्कुल उपयुक्त। | गहन शिक्षण अनुसंधान, जटिल नेटवर्क के लिए आदर्श। |
TFDBG जैसे अन्य API डिबग टूल का उपयोग करता है। | आप डिबगिंग के लिए टेंसर बोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग कर सकते हैं। |
इसकी शुरुआत फ्रांकोइस चॉलेट ने एक परियोजना से की और इसे लोगों के एक समूह द्वारा विकसित किया गया। | इसे गूगल ब्रेन टीम द्वारा विकसित किया गया था। |
इसमें लिखा हुआ Python, Theano, TensorFlow और CNTK के लिए एक आवरण | अधिकतर में लिखा गया C++, सीयूडीए, और Python. |
केरास की संरचना सरल है, जो पठनीय और संक्षिप्त है। | टेन्सरफ्लो का उपयोग करना बहुत आसान नहीं है। |
केरास फ्रेमवर्क में, सरल नेटवर्क को डीबग करने की आवश्यकता बहुत कम होती है। | यह बिल्कुल है चुनौतीपूर्ण TensorFlow में डिबगिंग करने के लिए. |
केरास का उपयोग आमतौर पर छोटे डेटासेट के लिए किया जाता है। | TensorFlow का उपयोग उच्च प्रदर्शन मॉडल और बड़े डेटासेट के लिए किया जाता है। |
सामुदायिक समर्थन न्यूनतम है। | इसे तकनीकी कंपनियों के एक बड़े समुदाय का समर्थन प्राप्त है। |
इसका उपयोग कम प्रदर्शन वाले मॉडलों के लिए किया जा सकता है। | इसका उपयोग उच्च प्रदर्शन वाले मॉडलों के लिए किया जाता है। |
टेंसर प्रवाह के लाभ
यहाँ, टेंसर प्रवाह के पक्ष/लाभ हैं
- दोनों ऑफर करता है Python और API जिससे काम करना आसान हो जाता है
- इसका उपयोग वास्तविक ग्राहकों को लाइव मोड में मॉडलों को प्रशिक्षित करने और सेवा प्रदान करने के लिए किया जाना चाहिए।
- TensorFlow फ्रेमवर्क CPU और GPU दोनों कंप्यूटिंग डिवाइस का समर्थन करता है
- यह हमें ग्राफ के उप-भाग को निष्पादित करने में मदद करता है जो आपको असतत डेटा को पुनः प्राप्त करने में मदद करता है
- अन्य गहन शिक्षण फ्रेमवर्क की तुलना में तेज़ संकलन समय प्रदान करता है
- यह स्वचालित विभेदीकरण क्षमताएं प्रदान करता है जो ग्रेडिएंट-आधारित को लाभ पहुंचाती हैं यंत्र अधिगम एल्गोरिदम।
केरास के लाभ
केरास के लाभ/सुविधाएँ इस प्रकार हैं:
- यह लगातार उपयोग के मामलों के लिए आवश्यक उपयोगकर्ता क्रियाओं की संख्या को न्यूनतम करता है
- उपयोगकर्ता की त्रुटि पर कार्रवाई योग्य फीडबैक प्रदान करें।
- केरास सामान्य उपयोग के लिए अनुकूलित एक सरल, सुसंगत इंटरफ़ेस प्रदान करता है।
- यह आपको अनुसंधान के लिए नए विचारों को व्यक्त करने हेतु कस्टम बिल्डिंग ब्लॉक्स लिखने में मदद करता है।
- नई परतें, मेट्रिक्स बनाएं और अत्याधुनिक मॉडल विकसित करें।
- एक आसान और तेज़ प्रोटोटाइपिंग प्रदान करें
टेंसर प्रवाह के नुकसान
टेंसर फ्लो का उपयोग करने के नुकसान/कमियां इस प्रकार हैं:
- TensorFlow अन्य पायथन फ्रेमवर्क की तुलना में गति और उपयोग प्रदान नहीं करता है।
- Nvidia के लिए कोई GPU समर्थन नहीं तथा केवल भाषा समर्थन:
- आपको उन्नत कलन और रैखिक बीजगणित के मूलभूत ज्ञान के साथ-साथ मशीन लर्निंग का अनुभव भी होना चाहिए।
- TensorFlow की संरचना अद्वितीय है, इसलिए इसमें त्रुटि ढूंढना चुनौतीपूर्ण है और डीबग करना कठिन है।
- यह बहुत ही निम्न स्तर है क्योंकि इसमें सीखने की तीव्र प्रक्रिया होती है।
केरास के नुकसान
यहाँ, केरास फ्रेमवर्क का उपयोग करने के नुकसान/खामियाँ दी गई हैं
- यह उपयोग करने के लिए कम लचीला और अधिक जटिल ढांचा है
- उदाहरण के लिए कोई RBM (प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मैन मशीन) नहीं
- TensorFlow की तुलना में ऑनलाइन कम परियोजनाएँ उपलब्ध हैं
- मल्टी-जीपीयू, 100% काम नहीं कर रहा
कौन सा फ्रेमवर्क चुनें?
यहां कुछ मानदंड दिए गए हैं जो आपको एक विशिष्ट फ्रेमवर्क चुनने में मदद करेंगे:
विकास का उद्देश्य | चुनने के लिए लाइब्रेरी |
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आप एक पीएच.डी. छात्र हैं | TensorFlow |
आप अधिक सुविधाएँ प्राप्त करने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करना चाहते हैं | Keras |
आप किसी उद्योग में काम करते हैं | TensorFlow |
आपने अभी-अभी अपनी 2 महीने की इंटर्नशिप शुरू की है | Keras |
आप छात्रों को अभ्यास कार्य देना चाहते हैं | Keras |
तुम्हें तो पता ही नहीं Python | Keras |