TensorFlow vs Keras: differenza chiave tra loro

By: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
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Cos'è il flusso tensore?

TensorFlow è una libreria di apprendimento profondo open source sviluppata e gestita da Google. Offre una programmazione di flussi di dati che esegue una gamma di attività di apprendimento automatico. È stata creata per funzionare su più CPU o GPU e persino sistemi operativi mobili e ha diversi wrapper in diversi linguaggi come Python, C++, o Java.

Cos'è Keras?

KERAS è una libreria di rete neurale open source scritta in Python che funziona su Theano o Tensorflow. È progettato per essere modulare, veloce e facile da usare. È stato sviluppato da François Chollet, un ingegnere di Google. È una libreria utile per costruire qualsiasi algoritmo di deep learning.

DIFFERENZE CHIAVE:

  • Keras è un'API di alto livello che viene eseguita su TensorFlow, CNTK e Theano mentre TensorFlow è un framework che offre API sia di alto che di basso livello.
  • Keras è perfetto per implementazioni rapide, mentre Tensorflow è ideale per la ricerca sul deep learning e sulle reti complesse.
  • Keras utilizza uno strumento di debug API come TFDBG, d'altro canto, in Tensorflow è possibile utilizzare gli strumenti di visualizzazione della scheda Tensor per il debug.
  • Keras ha un'architettura semplice, leggibile e concisa, mentre Tensorflow non è molto facile da usare.
  • Keras viene solitamente utilizzato per set di dati di piccole dimensioni, ma TensorFlow viene utilizzato per modelli ad alte prestazioni e set di dati di grandi dimensioni.
  • In Keras, il supporto della comunità è minimo mentre in TensorFlow è supportato da una vasta comunità di aziende tecnologiche.
  • Keras può essere utilizzato per modelli a basse prestazioni mentre TensorFlow può essere utilizzato per modelli ad alte prestazioni.

Caratteristiche di Tensorflow

Ecco le caratteristiche importanti di Tensorflow:

  • Debug più veloce con Python strumenti
  • Modelli dinamici con Python controllare il flusso
  • Supporto per gradienti personalizzati e di ordine superiore
  • TensorFlow offre più livelli di astrazione, che ti aiutano a costruire e addestrare modelli.
  • TensorFlow ti consente di addestrare e distribuire rapidamente il tuo modello, indipendentemente dal linguaggio o dalla piattaforma utilizzata.
  • TensorFlow offre flessibilità e controllo con funzionalità come l'API e il modello funzionale Keras
  • Ben documentato, quindi facile da capire
  • Probabilmente il più popolare e facile da usare Python

Caratteristiche di Keras

Ecco le caratteristiche importanti di Keras:

  • Concentrati sull'esperienza dell'utente.
  • Multibackend e multipiattaforma.
  • Facile produzione di modelli
  • Consente una prototipazione facile e veloce
  • Supporto per reti convoluzionali
  • Supporto per reti ricorrenti
  • Keras è espressivo, flessibile e adatto alla ricerca innovativa.
  • Keras è un Python-based che semplifica il debug e l'esplorazione.
  • Libreria di reti neurali altamente modulare scritta in Python
  • Sviluppato con particolare attenzione alla possibilità di sperimentare rapidamente

TensorFlow Vs Keras: differenza tra Keras e Tensorflow

Ecco le differenze importanti tra Keras e Tensorflow

Differenza tra TensorFlow e Keras

Keras TensorFlow
Keras è un'API di alto livello che viene eseguita su TensorFlow, CNTK e Theano. TensorFlow è un framework che offre API sia di alto che di basso livello.
Keras è facile da usare se conosci il file Python Lingua. È necessario imparare la sintassi dell'utilizzo delle varie funzioni Tensorflow.
Perfetto per implementazioni rapide. Ideale per la ricerca sul deep learning e sulle reti complesse.
Utilizza un altro strumento di debug API come TFDBG. È possibile utilizzare gli strumenti di visualizzazione della scheda Tensor per il debug.
È iniziato da François Chollet da un progetto e sviluppato da un gruppo di persone. È stato sviluppato dal team di Google Brain.
Scritto in Python, un wrapper per Theano, TensorFlow e CNTK Scritto per lo più in C++, CUDA e Python.
Keras ha un'architettura semplice, leggibile e concisa. Tensorflow non è molto facile da usare.
Nel framework Keras, la necessità di eseguire il debug di reti semplici è molto meno frequente. È tranquillo impegnativo per eseguire il debug in TensorFlow.
Keras viene solitamente utilizzato per set di dati di piccole dimensioni. TensorFlow utilizzato per modelli ad alte prestazioni e set di dati di grandi dimensioni.
Il sostegno della comunità è minimo. È supportato da una vasta comunità di aziende tecnologiche.
Può essere utilizzato per modelli a basse prestazioni. Viene utilizzato per i modelli ad alte prestazioni.

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Vantaggi del flusso tensore

Ecco i vantaggi/vantaggi del flusso tensore

  • Offre entrambi Python e API che semplificano il lavoro
  • Dovrebbe essere utilizzato per formare e servire modelli in modalità live a clienti reali.
  • Il framework TensorFlow supporta dispositivi di calcolo sia CPU che GPU
  • Ci aiuta a eseguire la parte di un grafico che ti aiuta a recuperare dati discreti
  • Offre tempi di compilazione più rapidi rispetto ad altri framework di deep learning
  • Fornisce funzionalità di differenziazione automatica a vantaggio del gradiente machine learning algoritmi.

Vantaggi di Keras

Ecco i vantaggi/vantaggi di Keras:

  • Riduce al minimo il numero di azioni dell'utente necessarie per casi d'uso frequenti
  • Fornire feedback utili in caso di errore dell'utente.
  • Keras fornisce un'interfaccia semplice e coerente ottimizzata per i casi d'uso comuni.
  • Ti aiuta a scrivere elementi costitutivi personalizzati per esprimere nuove idee per la ricerca.
  • Crea nuovi livelli e metriche e sviluppa modelli all'avanguardia.
  • Offrire una prototipazione facile e veloce

Svantaggi del flusso tensoriale

Ecco i contro/svantaggi dell'utilizzo del flusso tensore:

  • TensorFlow non offre velocità e utilizzo rispetto ad altri framework Python.
  • Nessun supporto GPU per Nvidia e solo supporto linguistico:
  • È necessaria una conoscenza fondamentale del calcolo avanzato e dell'algebra lineare, insieme a un'esperienza di apprendimento automatico.
  • TensorFlow ha una struttura unica, quindi è difficile trovare un errore ed è difficile eseguire il debug.
  • È un livello molto basso in quanto offre una curva di apprendimento ripida.

Svantaggi di Keras

Ecco i contro/svantaggi dell'utilizzo del framework Keras

  • È un framework meno flessibile e più complesso da utilizzare
  • Nessuna RBM (macchine Boltzmann soggette a restrizioni), ad esempio
  • Meno progetti disponibili online rispetto a TensorFlow
  • Multi-GPU, non funzionante al 100%.

Quale quadro selezionare?

Ecco alcuni criteri che ti aiutano a selezionare un quadro specifico:

Scopo dello sviluppo Libreria tra cui scegliere
Sei un dottorato di ricerca alunno TensorFlow
Desideri utilizzare il Deep Learning per ottenere più funzionalità Keras
Lavori in un settore TensorFlow
Hai appena iniziato il tuo stage di 2 mesi Keras
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