TensorFlow と Keras: 両者の主な違い
エブリン・クラーク
テンソルフローとは何ですか?
TensorFlowはGoogleが開発・保守しているオープンソースのディープラーニングライブラリです。機械学習のさまざまな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実行できるように構築されており、次のようなさまざまな言語で複数のラッパーが用意されています。 Python, C++または Java.
ケラスとは何ですか？
ケラス 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す。 Python Theano または Tensorflow 上で動作します。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。Google エンジニアの François Chollet によって開発されました。あらゆるディープラーニング 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 はディープラーニングの研究や複雑なネットワークに最適です。
- 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 は読みやすく簡潔なシンプルなアーキテクチャを備えていますが、Tensorflow はあまり使いやすいものではありません。
- 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 では大規模なテクノロジー企業の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。
- より高速なデバッグ Python 豊富なツール群
- ダイナミックモデル Python 制御フロー
- 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
- おそらく最も人気があり使いやすい Python
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 は表現力豊かで柔軟性があり、革新的な研究に適しています。
- Kerasは Pythonデバッグと探索を容易にする ベースのフレームワークです。
- 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 Python
- 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。
| 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。 |
| Kerasは、以下のことを知っていれば簡単に使えます。 Python 言語。 | 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。 | ディープラーニング研究、複雑なネットワークに最適です。 |
| 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。 |
| で書かれている Python、Theano、TensorFlow、CNTKのラッパー | 主に書かれているのは C++、CUDA、および Python. |
| Keras は読みやすく簡潔なシンプルなアーキテクチャを備えています。 | 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。 | これは、大規模なテクノロジー企業のコミュニティによって支えられています。 |
| 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。
- 柔軟性が低く、使用するフレームワークが複雑です
- 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 |
| あなたも知らない Python | ケラス |
