TensorFlow vs Keras: A legfontosabb különbség köztük
Evelyn Clarke
Mi az a Tensor flow?
A TensorFlow egy nyílt forráskódú mélytanulási könyvtár, amelyet a következő fejleszt és tart karban: GoogleAdatfolyam-programozást kínál, amely számos gépi tanulási feladatot lát el. Több CPU-n vagy GPU-n, sőt mobil operációs rendszereken is futtatható, és számos burkolóval rendelkezik számos nyelven, például Python, C++vagy Java.
Mi az a Keras?
KERAS egy nyílt forráskódú neurális hálózati könyvtár, amelybe írták Python amely Theano vagy Tensorflow platformon fut. Moduláris, gyors és könnyen használható kialakítású. Fejlesztője François Chollet, egy Google mérnök. Ez egy hasznos könyvtár bármilyen mélytanuló algoritmus létrehozásához.
FŐ KÜLÖNBSÉGEK:
- A Keras egy magas szintű API, amely a TensorFlow, CNTK és Theano tetején fut, míg a TensorFlow egy olyan keretrendszer, amely magas és alacsony szintű API-kat is kínál.
- A Keras tökéletes a gyors implementációkhoz, míg a Tensorflow ideális mély tanulási kutatásokhoz, komplex hálózatokhoz.
- A Keras API hibakereső eszközt használ, például a TFDBG-t, míg a Tensorflow-ban a Tensor tábla vizualizációs eszközeit használhatja a hibakereséshez.
- A Keras felépítése egyszerű, olvasható és tömör, míg a Tensorflow-t nem túl könnyű használni.
- A Keras-t általában kis adatkészletekhez használják, de a TensorFlow-t nagy teljesítményű modellekhez és nagy adatkészletekhez használják.
- A Kerasban a közösségi támogatás minimális, míg a TensorFlow-ban technológiai cégek nagy közössége támogatja.
- A Keras alacsony teljesítményű modellekhez, míg a TensorFlow a nagy teljesítményű modellekhez használható.
A Tensorflow jellemzői
Íme a Tensorflow fontos tulajdonságai:
- Gyorsabb hibakeresés Python eszközök
- Dinamikus modellek Python szabályozza az áramlást
- Egyéni és magasabb rendű színátmenetek támogatása
- TensorFlow több szintű hasizomzatot kínáltracció, amely segít modellek felépítésében és betanításában.
- A TensorFlow lehetővé teszi a modell gyors betanítását és üzembe helyezését, függetlenül attól, hogy milyen nyelvet vagy platformot használ.
- A TensorFlow rugalmasságot és vezérlést biztosít olyan funkciókkal, mint a Keras Functional API és a Modell
- Jól dokumentált, így könnyen érthető
- Valószínűleg a legnépszerűbb, könnyen használható Python
A Keras jellemzői
Íme a Keras fontos tulajdonságai:
- Fókuszáljon a felhasználói élményre.
- Több háttérrendszer és több platform.
- Könnyű modellgyártás
- Lehetővé teszi az egyszerű és gyors prototípuskészítéstping
- Konvolúciós hálózatok támogatása
- Ismétlődő hálózatok támogatása
- A Keras kifejező, rugalmas és alkalmas az innovatív kutatásokra.
- Keras a Python-alapú keretrendszer, amely megkönnyíti a hibakeresést és a felfedezést.
- Erősen moduláris neurális hálózatok könyvtárba írva Python
- A fejlesztésre összpontosítva lehetővé teszi a gyors kísérletezést
TensorFlow vs Keras: A Keras és a Tensorflow közötti különbség
Itt vannak fontos különbségek a Keras és a Tensorflow között
| Keras | TensorFlow |
|---|---|
| A Keras egy magas szintű API, amely a TensorFlow-n, a CNTK-n és a Theano-n fut. | A TensorFlow egy olyan keretrendszer, amely magas és alacsony szintű API-kat is kínál. |
| A Keras használata egyszerű, ha ismeri a Python nyelv. | Meg kell tanulnia a különböző Tensorflow függvények használatának szintaxisát. |
| Tökéletes a gyors megvalósításhoz. | Ideális mély tanulási kutatásokhoz, komplex hálózatokhoz. |
| Más API hibakereső eszközt használ, például a TFDBG-t. | A Tensor tábla vizualizációs eszközeit használhatja a hibakereséshez. |
| François Chollet indította el egy projektből, és egy embercsoport fejlesztette ki. | Fejlesztette ki a Google Agycsapat. |
| Írtam be Python, a Theano, a TensorFlow és a CNTK csomagolóanyaga | Leginkább be van írva C++, CUDA és Python. |
| A Keras felépítése egyszerű, olvasható és tömör. | A Tensorflow használata nem túl egyszerű. |
| A Keras keretrendszerben nagyon ritkábban van szükség az egyszerű hálózatok hibakeresésére. | Elég kihívást hibakeresés végrehajtásához a TensorFlow-ban. |
| A Keras-t általában kis adatkészletekhez használják. | A TensorFlow nagy teljesítményű modellekhez és nagy adatkészletekhez használatos. |
| A közösségi támogatás minimális. | Technikai cégek nagy közössége támogatja. |
| Kis teljesítményű modellekhez használható. | Nagy teljesítményű modellekhez használják. |
A Tensor áramlás előnyei
Itt vannak a Tensor flow előnyei/előnyei
- Mindkettőt kínálja Python és API-k, amelyek megkönnyítik a munkát
- Modellek betanítására és élő módban való kiszolgálására kell használni valódi ügyfelek számára.
- A TensorFlow keretrendszer támogatja a CPU és a GPU számítástechnikai eszközöket is
- Segít nekünk egy gráf alrészének végrehajtásában, amely segít diszkrét adatok lekérésében
- Gyorsabb fordítási időt kínál a többi mély tanulási keretrendszerhez képest
- Automatikus differenciálási képességeket biztosít, amelyek a gradiens alapú előnyökkel járnak gépi tanulás algoritmusok.
A Keras előnyei
Íme a Keras előnyei/előnyei:
- Minimalizálja a gyakori használathoz szükséges felhasználói műveletek számát
- A felhasználói tévedés esetén gyakorlati visszajelzést ad.
- A Keras egyszerű, konzisztens felületet biztosít a gyakori felhasználási esetekre optimalizálva.
- Segít egyedi építőelemek megírásában, hogy új kutatási ötleteket fejezzenek ki.
- Hozzon létre új rétegeket, mérőszámokat, és fejlesszen ki a legmodernebb modelleket.
- Könnyű és gyors prototípust kínálping
A Tensor flow hátrányai
Íme a Tensor flow használatának hátrányai/hátrányai:
- A TensorFlow nem kínál sebességet és használhatóságot más python-keretrendszerekhez képest.
- Nincs GPU-támogatás az Nvidiához, és csak nyelvtámogatás:
- Alapvető ismeretekre van szüksége a haladó számításokról és a lineáris algebráról, valamint gépi tanulási tapasztalatra van szüksége.
- A TensorFlow egyedi felépítésű, ezért nehéz megtalálni a hibát, és nehéz a hibakeresés.
- Ez nagyon alacsony szint, mivel meredek tanulási görbét kínál.
A Keras hátrányai
Íme a Keras keretrendszer használatának hátrányai/hátrányai
- Ez egy kevésbé rugalmas és összetettebb keretrendszer
- Például nincs RBM (Restricted Boltzmann Machines).
- Kevesebb projekt érhető el online, mint a TensorFlow
- Több GPU, nem 100%-ban működik
Melyik keretet válasszam?
Íme néhány kritérium, amelyek segítenek egy adott keret kiválasztásában:
| Fejlesztési cél | Választható könyvtár |
|---|---|
| Ön Ph.D. diák | TensorFlow |
| A Deep Learning segítségével több funkciót szeretne elérni | Keras |
| Egy iparágban dolgozol | TensorFlow |
| Ön most kezdte meg 2 hónapos szakmai gyakorlatát | Keras |
| Gyakorló munkákat szeretne adni a hallgatóknak | Keras |
| Nem is tudod Python | Keras |
