TensorFlow vs Keras: Perbedaan Utama Diantaranya
Evelyn Clarke
Apa itu aliran Tensor?
TensorFlow adalah pustaka pembelajaran mendalam sumber terbuka yang dikembangkan dan dikelola oleh Google. Pustaka ini menawarkan pemrograman aliran data yang menjalankan berbagai tugas pembelajaran mesin. Pustaka ini dibuat untuk berjalan pada beberapa CPU atau GPU dan bahkan sistem operasi seluler, dan memiliki beberapa pembungkus dalam beberapa bahasa seperti Python, C++, atau Java.
Apa itu Keras?
KERAS adalah perpustakaan Jaringan Syaraf Sumber Terbuka yang tertulis Python yang berjalan di atas Theano atau Tensorflow. Ini dirancang agar modular, cepat dan mudah digunakan. Ini dikembangkan oleh François Chollet, seorang insinyur Google. Ini adalah perpustakaan yang berguna untuk membangun algoritma pembelajaran mendalam apa pun.
PERBEDAAN UTAMA:
- Keras adalah API tingkat tinggi yang berjalan di atas TensorFlow, CNTK, dan Theano sedangkan TensorFlow adalah kerangka kerja yang menawarkan API tingkat tinggi dan rendah.
- Keras sempurna untuk implementasi cepat sementara Tensorflow ideal untuk penelitian pembelajaran mendalam dan jaringan kompleks.
- Keras menggunakan alat debug API seperti TFDBG di sisi lain, di Tensorflow Anda dapat menggunakan alat visualisasi papan Tensor untuk debugging.
- Keras memiliki arsitektur sederhana yang mudah dibaca dan ringkas sementara Tensorflow tidak mudah digunakan.
- Keras biasanya digunakan untuk kumpulan data kecil tetapi TensorFlow digunakan untuk model berperforma tinggi dan kumpulan data besar.
- Di Keras, dukungan komunitas minimal sedangkan di TensorFlow, dukungan komunitas perusahaan teknologi besar.
- Keras dapat digunakan untuk model berperforma rendah sedangkan TensorFlow dapat digunakan untuk model berperforma tinggi.
Fitur Tensorflow
Berikut adalah fitur penting Tensorflow:
- Proses debug lebih cepat dengan Python alat
- Model dinamis dengan Python aliran kontrol
- Dukungan untuk gradien khusus dan tingkat tinggi
- TensorFlow menawarkan berbagai tingkat abstraksi, yang membantu Anda membuat dan melatih model.
- TensorFlow memungkinkan Anda melatih dan men-deploy model dengan cepat, apa pun bahasa atau platform yang Anda gunakan.
- TensorFlow memberikan fleksibilitas dan kontrol dengan fitur seperti Keras Functional API dan Model
- Didokumentasikan dengan baik sehingga mudah dimengerti
- Mungkin yang paling populer dan mudah digunakan Python
Fitur Keras
Berikut adalah fitur penting Keras:
- Fokus pada pengalaman pengguna.
- Multi-backend dan multi-platform.
- Produksi model yang mudah
- Memungkinkan pembuatan prototipe yang mudah dan cepat
- Dukungan jaringan konvolusional
- Dukungan jaringan berulang
- Keras bersifat ekspresif, fleksibel, dan cocok untuk penelitian inovatif.
- Keras adalah a Pythonkerangka kerja berbasis yang membuatnya mudah untuk di-debug dan dijelajahi.
- Pustaka jaringan saraf yang sangat modular tertulis di dalamnya Python
- Dikembangkan dengan fokus memungkinkan eksperimen cepat
TensorFlow Vs Keras: Perbedaan Antara Keras dan Tensorflow
Inilah perbedaan penting antara Keras dan Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
|---|---|
| Keras adalah API tingkat tinggi yang berjalan di atas TensorFlow, CNTK, dan Theano. | TensorFlow adalah framework yang menawarkan API tingkat tinggi dan rendah. |
| Keras mudah digunakan jika Anda mengetahuinya Python bahasa. | Anda perlu mempelajari sintaks penggunaan berbagai fungsi Tensorflow. |
| Sempurna untuk implementasi cepat. | Ideal untuk penelitian pembelajaran mendalam dan jaringan yang kompleks. |
| Menggunakan alat debug API lain seperti TFDBG. | Anda dapat menggunakan alat visualisasi papan Tensor untuk melakukan debug. |
| Ini dimulai oleh François Chollet dari sebuah proyek dan dikembangkan oleh sekelompok orang. | Ini dikembangkan oleh tim Google Brain. |
| Ditulis dalam Python, pembungkus untuk Theano, TensorFlow, dan CNTK | Sebagian besar ditulis dalam C++, CUDA, dan Python. |
| Keras memiliki arsitektur sederhana yang mudah dibaca dan ringkas. | Tensorflow tidak terlalu mudah digunakan. |
| Dalam kerangka Keras, kebutuhan untuk men-debug jaringan sederhana menjadi lebih jarang. | Ini cukup menantang untuk melakukan proses debug di TensorFlow. |
| Keras biasanya digunakan untuk kumpulan data kecil. | TensorFlow digunakan untuk model berperforma tinggi dan kumpulan data besar. |
| Dukungan masyarakat sangat minim. | Didukung oleh komunitas besar perusahaan teknologi. |
| Ini dapat digunakan untuk model berperforma rendah. | Ini digunakan untuk model berperforma tinggi. |
Keuntungan aliran Tensor
Berikut adalah kelebihan/manfaat aliran Tensor
- Menawarkan keduanya Python dan API yang membuatnya lebih mudah untuk dikerjakan
- Harus digunakan untuk melatih dan menyajikan model dalam mode langsung ke pelanggan nyata.
- Framework TensorFlow mendukung perangkat komputasi CPU dan GPU
- Ini membantu kami mengeksekusi subbagian grafik yang membantu Anda mengambil data diskrit
- Menawarkan waktu kompilasi yang lebih cepat dibandingkan dengan kerangka pembelajaran mendalam lainnya
- Ini memberikan kemampuan diferensiasi otomatis yang menguntungkan berbasis gradien Mesin belajar algoritma.
Keunggulan Keras
Berikut kelebihan/kelebihan Keras:
- Ini meminimalkan jumlah tindakan pengguna yang diperlukan untuk kasus penggunaan yang sering terjadi
- Berikan umpan balik yang dapat ditindaklanjuti atas kesalahan pengguna.
- Keras menyediakan antarmuka sederhana dan konsisten yang dioptimalkan untuk kasus penggunaan umum.
- Ini membantu Anda menulis blok bangunan khusus untuk mengekspresikan ide-ide baru untuk penelitian.
- Buat lapisan, metrik baru, dan kembangkan model tercanggih.
- Tawarkan pembuatan prototipe yang mudah dan cepat
Kekurangan aliran Tensor
Berikut kekurangan/kekurangan menggunakan aliran Tensor:
- TensorFlow tidak menawarkan kecepatan dan penggunaan dibandingkan dengan framework python lainnya.
- Tidak ada dukungan GPU untuk Nvidia dan hanya dukungan bahasa:
- Anda memerlukan pengetahuan dasar tentang kalkulus tingkat lanjut dan aljabar linier, serta pengalaman pembelajaran mesin.
- TensorFlow memiliki struktur yang unik, sehingga sulit untuk menemukan kesalahan dan sulit untuk melakukan debug.
- Ini adalah level yang sangat rendah karena menawarkan kurva pembelajaran yang curam.
Kekurangan Keras
Inilah kekurangan/kekurangan menggunakan kerangka Keras
- Ini adalah kerangka kerja yang kurang fleksibel dan lebih rumit untuk digunakan
- Tidak ada RBM (Restricted Boltzmann Machines) misalnya
- Lebih sedikit proyek yang tersedia online dibandingkan TensorFlow
- Multi-GPU, tidak 100% berfungsi
Kerangka kerja mana yang harus dipilih?
Berikut adalah beberapa kriteria yang membantu Anda memilih kerangka kerja tertentu:
| Tujuan pengembangan | Perpustakaan untuk Dipilih |
|---|---|
| Anda seorang Ph.D. murid | TensorFlow |
| Anda ingin menggunakan Deep Learning untuk mendapatkan lebih banyak fitur | Keras |
| Anda bekerja di suatu industri | TensorFlow |
| Anda baru saja memulai magang 2 bulan Anda | Keras |
| Anda ingin memberikan tugas latihan kepada siswa | Keras |
| Anda bahkan tidak tahu Python | Keras |
