TensorFlow protiv Kerasa: Ključna razlika između njih

Što je Tensor flow?

TensorFlow je biblioteka dubokog učenja otvorenog koda koju je razvio i održava Google. Nudi programiranje protoka podataka koje obavlja niz zadataka strojnog učenja. Napravljen je za rad na više CPU-a ili GPU-a, pa čak i na mobilnim operativnim sustavima, a ima nekoliko omotača na nekoliko jezika kao što su Python, C++, ili Java.

Što je Keras?

KERAS je biblioteka neuronske mreže otvorenog koda napisana u Python koji radi na vrhu Theano ili Tensorflow. Dizajniran je da bude modularan, brz i jednostavan za korištenje. Razvio ga je François Chollet, Googleov inženjer. To je korisna biblioteka za izradu bilo kojeg algoritma dubokog učenja.

KLJUČNE RAZLIKE:

Keras je API visoke razine koji radi povrh TensorFlow, CNTK i Theano, dok je TensorFlow okvir koji nudi API visoke i niske razine.
Keras je savršen za brze implementacije, dok je Tensorflow idealan za istraživanje dubokog učenja, složene mreže.
Keras koristi API debug alat kao što je TFDBG s druge strane, u Tensorflowu možete koristiti Tensor alate za vizualizaciju ploče za debugovanje.
Keras ima jednostavnu arhitekturu koja je čitljiva i koncizna dok Tensorflow nije baš jednostavan za korištenje.
Keras se obično koristi za male skupove podataka, ali TensorFlow se koristi za modele visokih performansi i velike skupove podataka.
U Kerasu je podrška zajednice minimalna, dok je u TensorFlowu podržava velika zajednica tehnoloških tvrtki.
Keras se može koristiti za modele niskih performansi, dok se TensorFlow može koristiti za modele visokih performansi.

Značajke Tensorflowa

Evo važnih značajki Tensorflowa:

Brže otklanjanje pogrešaka s Python alat
Dinamički modeli sa Python kontrolni tok
Podrška za prilagođene gradijente i gradijente višeg reda
TensorFlow nudi više razina apstrakcije, što vam pomaže da izgradite i uvježbate modele.
TensorFlow vam omogućuje da brzo obučite i implementirate svoj model, bez obzira koji jezik ili platformu koristite.
TensorFlow pruža fleksibilnost i kontrolu sa značajkama kao što su Keras Functional API i Model
Dobro dokumentirano tako lako za razumijevanje
Vjerojatno najpopularniji jednostavan za korištenje Python

Značajke Kerasa

Evo važnih značajki Kerasa:

Usredotočite se na korisničko iskustvo.
Multi-backend i multi-platforma.
Jednostavna izrada modela
Omogućuje jednostavnu i brzu izradu prototipova
Podrška za konvolucijske mreže
Podrška za ponavljajuće mreže
Keras je izražajan, fleksibilan i sklon inovativnom istraživanju.
Keras je a Pythontemeljen okvir koji olakšava otklanjanje pogrešaka i istraživanje.
Visoko modularna biblioteka neuronskih mreža napisana u Python
Razvijen s fokusom na omogućuje brzo eksperimentiranje

TensorFlow protiv Kerasa: Razlika između Kerasa i Tensorflowa

Ovdje su važne razlike između Kerasa i Tensorflowa

Keras	TensorFlow
Keras je API visoke razine koji radi povrh TensorFlow, CNTK i Theano.	TensorFlow je okvir koji nudi API-je visoke i niske razine.
Keras je jednostavan za korištenje ako znate Python Jezik.	Morate naučiti sintaksu korištenja raznih Tensorflow funkcija.
Savršeno za brze implementacije.	Idealno za istraživanje dubokog učenja, složene mreže.
Koristi drugi API alat za otklanjanje pogrešaka kao što je TFDBG.	Za otklanjanje pogrešaka možete koristiti alate za vizualizaciju Tensor ploče.
Pokrenuo ga je François Chollet iz projekta, a razvila ga je skupina ljudi.	Razvio ga je Google Brain tim.
Napisano u Python, omotač za Theano, TensorFlow i CNTK	Pisano uglavnom u C++, CUDA i Python.
Keras ima jednostavnu arhitekturu koja je čitljiva i koncizna.	Tensorflow nije baš jednostavan za korištenje.
U okviru Keras, postoji vrlo rjeđa potreba za debugovanjem jednostavnih mreža.	Sasvim je izazovno za obavljanje otklanjanja pogrešaka u TensorFlowu.
Keras se obično koristi za male skupove podataka.	TensorFlow koji se koristi za modele visokih performansi i velike skupove podataka.
Potpora zajednice je minimalna.	Podržava ga velika zajednica tehnoloških tvrtki.
Može se koristiti za modele niskih performansi.	Koristi se za modele visokih performansi.

Prednosti Tensor flowa

Ovdje su prednosti/prednosti Tensor flowa

Nudi oboje Python i API-je koji olakšavaju rad
Trebalo bi se koristiti za obuku i posluživanje modela stvarnim kupcima u načinu rada uživo.
Okvir TensorFlow podržava i CPU i GPU računalne uređaje
Pomaže nam izvršiti poddio grafikona koji vam pomaže da dohvatite diskretne podatke
Nudi brže vrijeme kompilacije u usporedbi s drugim okvirima dubokog učenja
Pruža mogućnosti automatskog razlikovanja koje se temelje na gradijentima stroj za učenje algoritmi.

Prednosti Kerasa

Evo prednosti/prednosti Kerasa:

Minimizira broj korisničkih radnji potrebnih za slučajeve česte uporabe
Pružite korisne povratne informacije u slučaju pogreške korisnika.
Keras pruža jednostavno, dosljedno sučelje optimizirano za uobičajene slučajeve uporabe.
Pomaže vam u pisanju prilagođenih sastavnih blokova za izražavanje novih ideja za istraživanje.
Stvorite nove slojeve, metrike i razvijte najsuvremenije modele.
Ponudite jednostavnu i brzu izradu prototipova

Nedostaci Tensor flowa

Evo nedostataka/nedostataka korištenja Tensor flowa:

TensorFlow ne nudi brzinu i korištenje u usporedbi s drugim python okvirima.
Nema GPU podrške za Nvidiju i samo jezična podrška:
Trebate temeljno znanje naprednog računa i linearne algebre, zajedno s iskustvom strojnog učenja.
TensorFlow ima jedinstvenu strukturu, pa je teško pronaći pogrešku i teško je ispraviti pogrešku.
To je vrlo niska razina jer nudi strmu krivulju učenja.

Nedostaci Kerasa

Ovdje su mane/nedostaci korištenja Keras okvira

To je manje fleksibilan i složeniji okvir za korištenje
Na primjer, nema RBM-a (Restricted Boltzmann Machines).
Manje projekata dostupnih online nego TensorFlow
Multi-GPU, ne radi 100%.

Koji okvir odabrati?

Ovdje su neki kriteriji koji vam pomažu da odaberete određeni okvir:

Svrha razvoja	Knjižnica za odabir
Vi ste doktor znanosti. student	TensorFlow
Želite koristiti Deep Learning da biste dobili više značajki	Keras
Radite u industriji	TensorFlow
Upravo ste započeli svoju dvomjesečnu praksu	Keras
Želite studentima dati praktične radove	Keras
Ti čak ni ne znaš Python	Keras