TensorFlow vs Keras: A legfontosabb különbség köztük
Evelyn Clarke
Mi az a Tensor flow?
A TensorFlow egy nyílt forráskódú mélytanulási könyvtár, amelyet a Google fejleszt és tart karban. Adatfolyam-programozást kínál, amely számos gépi tanulási feladatot hajt végre. Úgy tervezték, hogy több CPU-n vagy GPU-n, sőt mobil operációs rendszeren is futhasson, és számos burkolója van több nyelven, mint pl. Python, C++vagy Java.
Mi az a Keras?
KERAS egy nyílt forráskódú neurális hálózati könyvtár, amelybe írták Python amely a Theano vagy a Tensorflow tetején fut. Úgy tervezték, hogy moduláris, gyors és könnyen használható legyen. François Chollet, a Google mérnöke fejlesztette ki. Hasznos könyvtár bármilyen mély tanulási 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 szerszámok
- Dinamikus modellek Python szabályozza az áramlást
- Egyéni és magasabb rendű színátmenetek támogatása
- TensorFlow az absztrakció több szintjét kínálja, ami segít a 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
- Egyszerű és gyors prototípuskészítést tesz lehetővé
- 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. | A Google Brain csapata fejlesztette ki. |
| 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.
- Egyszerű és gyors prototípus elkészítése
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 |
