TensorFlow と Keras: 両者の主な違い

テンソルフローとは何ですか?

TensorFlow は、Google によって開発および保守されているオープンソースの深層学習ライブラリです。 さまざまな機械学習タスクを実行するデータフロー プログラミングを提供します。 複数の CPU や GPU、さらにはモバイル オペレーティング システムでも実行できるように構築されており、Python、C++、Java などの複数の言語のラッパーがいくつかあります。

ケラスとは何ですか?

ケラス は、Python で書かれたオープンソースのニューラル ネットワーク ライブラリで、Theano または Tensorflow 上で実行されます。 モジュール式で高速かつ使いやすいように設計されています。 開発したのは、Google エンジニアのフランソワ・ショレ氏です。 あらゆる深層学習アルゴリズムを構築するのに役立つライブラリです。

主な違い:

  • Keras は TensorFlow、CNTK、および Theano 上で実行される高レベル API ですが、TensorFlow は高レベル API と低レベル API の両方を提供するフレームワークです。
  • Keras は迅速な実装に最適ですが、Tensorflow は深層学習の研究に最適です。plex ネットワーク。
  • Keras では TFDBG などの API デバッグ ツールを使用しますが、Tensorflow ではデバッグに Tensor ボード視覚化ツールを使用できます。
  • Keras にはシンプルな archiTensorflow は使いやすいとは言えませんが、読みやすく簡潔な構造です。
  • Keras は通常、小規模なデータセットに使用されますが、TensorFlow は高性能モデルや大規模なデータセットに使用されます。
  • Keras ではコミュニティのサポートは最小限ですが、TensorFlow ではテクノロジー企業の大規模なコミュニティによってサポートされています。
  • Keras は低パフォーマンスのモデルに使用できますが、TensorFlow は高パフォーマンスのモデルに使用できます。

Tensorflow の特徴

Tensorflow の重要な機能は次のとおりです。

  • Python ツールを使用した迅速なデバッグ
  • Python 制御フローを使用した動的モデル
  • カスタムおよび高次のグラデーションのサポート
  • TensorFlow は複数のレベルの抽象化を提供し、モデルの構築とトレーニングに役立ちます。
  • TensorFlow を使用すると、使用する言語やプラットフォームに関係なく、モデルを迅速にトレーニングしてデプロイできます。
  • TensorFlow は、Keras Functional API やモデルなどの機能による柔軟性と制御を提供します。
  • しっかりと文書化されているので理解しやすい
  • おそらく Python で最も人気のある使いやすいもの

ケラスの特徴

Keras の重要な機能は次のとおりです。

  • ユーザーエクスペリエンスに焦点を当てます。
  • マルチバックエンドとマルチプラットフォーム。
  • 模型製作も簡単
  • 簡単かつ迅速なプロトタイピングが可能
  • 畳み込みネットワークのサポート
  • リカレントネットワークのサポート
  • Keras は表現力が豊かで柔軟性があり、さまざまな用途に適しています。nova積極的な研究。
  • Keras は、デバッグと探索を容易にする Python ベースのフレームワークです。
  • Python で書かれた高度にモジュール化されたニューラル ネットワーク ライブラリ
  • 迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました

TensorFlow と Keras: Keras と Tensorflow の違い

Keras と Tensorflow の重要な違いは次のとおりです。

TensorFlow と Keras の違い

ケラス TensorFlow
Keras は、TensorFlow、CNTK、Theano 上で実行される高レベル API です。 TensorFlow は、高レベルと低レベルの両方の API を提供するフレームワークです。
Python 言語を知っていれば、Keras は簡単に使用できます。 さまざまな Tensorflow 関数を使用する構文を学習する必要があります。
迅速な実装に最適です。 深層学習研究に最適、complex ネットワーク。
TFDBG などの別の API デバッグ ツールを使用します。 デバッグには Tensor ボード視覚化ツールを使用できます。
François Chollet によってプロジェクトから始まり、人々のグループによって開発されました。 Google Brain チームによって開発されました。
Theano、TensorFlow、CNTK のラッパーである Python で書かれています 主に書かれているのは C + +、CUDA、Python。
Keras にはシンプルな archi読みやすく簡潔な構造。 Tensorflow はあまり使いやすいものではありません。
Keras フレームワークでは、単純なネットワークをデバッグする必要はほとんどありません。 それはかなり〜です 挑戦 TensorFlow でデバッグを実行します。
Keras は通常、小規模なデータセットに使用されます。 TensorFlow は、高性能モデルと大規模なデータセットに使用されます。
コミュニティのサポートは最小限です。 テクノロジー企業の大規模なコミュニティによって支援されています。
低性能モデルにもご使用いただけます。 高性能モデルに採用されています。

Tensor フローの利点

Tensor フローの長所/利点は次のとおりです

  • 両方を提供 Python 作業を容易にする API
  • ライブ モードでモデルをトレーニングし、実際の顧客に提供するために使用する必要があります。
  • TensorFlow フレームワークは、CPU と GPU の両方のコンピューティング デバイスをサポートします
  • これは、離散データを取得するのに役立つグラフのサブパートを実行するのに役立ちます。
  • 他の深層学習フレームワークと比較してコンパイル時間が短縮されます。
  • 勾配ベースにメリットをもたらす自動微分機能を提供します。 機械学習 アルゴリズム

ケラスの利点

Keras の長所/利点は次のとおりです。

  • 頻繁な使用例に必要なユーザーアクションの数を最小限に抑えます。
  • ユーザーのエラーに対して実用的なフィードバックを提供します。
  • Keras は、一般的なユースケースに最適化された、シンプルで一貫したインターフェイスを提供します。
  • 研究のための新しいアイデアを表現するためのカスタム構成要素を作成するのに役立ちます。
  • 新しいレイヤーやメトリクスを作成し、最先端のモデルを開発します。
  • 簡単かつ迅速なプロトタイピングを提供する

Tensor フローの欠点

Tensor フローを使用することの短所/欠点は次のとおりです。

  • TensorFlow は、他の Python フレームワークと比較して速度と使用率が高くありません。
  • Nvidia では GPU サポートはなく、言語のみサポートされます。
  • 機械学習の経験に加えて、高度な微積分と線形代数の基礎知識が必要です。
  • TensorFlow は独特の構造をしているため、エラーを見つけるのが難しく、デバッグが困難です。
  • 急な学習曲線を必要とするため、非常に低いレベルです。

ケラスの欠点

ここでは、Keras フレームワークを使用することの短所/欠点を示します。

  • それは柔軟性が低く、より多くのCOMですplex 使用するフレームワーク
  • たとえば、RBM (制限付きボルツマン マシン) はありません
  • TensorFlow よりもオンラインで利用できるプロジェクトが少ない
  • マルチ GPU、100% 動作しない

どのフレームワークを選択するか?

特定のフレームワークを選択する際に役立ついくつかの基準を次に示します。

開発目的 選べるライブラリ
あなたは博士号を持っています。 学生 TensorFlow
ディープラーニングを使用してより多くの機能を取得したい ケラス
あなたはある業界で働いています TensorFlow
2か月間のインターンシップが始まったばかりです ケラス
生徒に練習問題を与えたい ケラス
Pythonすら知らないのか ケラス