TensorFlow와 Keras의 주요 차이점

텐서 흐름이란 무엇입니까?

TensorFlow는 Google에서 개발 및 유지 관리하는 오픈소스 딥 러닝 라이브러리입니다. 다양한 머신 러닝 작업을 수행하는 데이터 흐름 프로그래밍을 제공합니다. 여러 CPU 또는 GPU, 심지어 모바일 운영 체제에서 실행되도록 빌드되었으며 다음과 같은 여러 언어로 된 여러 래퍼가 있습니다. Python, C++및 Java.

케라스란 무엇인가요?

케라스 다음으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리입니다. Python Theano 또는 Tensorflow 위에서 실행됩니다. 모듈식으로 빠르고 사용하기 쉽게 설계되었습니다. Google 엔지니어인 François Chollet이 개발했습니다. 딥러닝 알고리즘을 구성하는 데 유용한 라이브러리입니다.

주요 차이점:

  • Keras는 TensorFlow, CNTK 및 Theano 위에서 실행되는 상위 수준 API인 반면 TensorFlow는 상위 및 하위 수준 API를 모두 제공하는 프레임워크입니다.
  • Keras는 빠른 구현에 적합한 반면 Tensorflow는 딥러닝 연구와 복잡한 네트워크에 이상적입니다.
  • Keras는 TFDBG와 같은 API 디버그 도구를 사용하는 반면, Tensorflow에서는 디버깅을 위해 Tensor 보드 시각화 도구를 사용할 수 있습니다.
  • Keras는 읽기 쉽고 간결한 간단한 아키텍처를 갖고 있는 반면 Tensorflow는 사용하기가 그다지 쉽지 않습니다.
  • Keras는 일반적으로 소규모 데이터 세트에 사용되지만 TensorFlow는 고성능 모델 및 대규모 데이터 세트에 사용됩니다.
  • Keras에서는 커뮤니티 지원이 최소한인 반면 TensorFlow에서는 대규모 기술 회사 커뮤니티의 지원을 받습니다.
  • Keras는 저성능 모델에 사용할 수 있는 반면 TensorFlow는 고성능 모델에 사용할 수 있습니다.

텐서플로우의 특징

Tensorflow의 중요한 기능은 다음과 같습니다.

  • 더 빠른 디버깅 Python 검색을
  • 동적 모델 Python 제어 흐름
  • 사용자 정의 및 고차 그라데이션 지원
  • TensorFlow 모델을 구축하고 훈련하는 데 도움이 되는 여러 수준의 추상화를 제공합니다.
  • TensorFlow를 사용하면 사용하는 언어나 플랫폼에 관계없이 모델을 빠르게 훈련하고 배포할 수 있습니다.
  • TensorFlow는 Keras Functional API 및 모델과 같은 기능을 통해 유연성과 제어 기능을 제공합니다.
  • 문서화가 잘 되어 있어서 이해하기 쉬움
  • 아마도 가장 인기있는 사용하기 쉬운 Python

케라스의 특징

Keras의 중요한 기능은 다음과 같습니다.

  • 사용자 경험에 중점을 둡니다.
  • 다중 백엔드 및 다중 플랫폼.
  • 모델 제작 용이
  • 쉽고 빠른 프로토타이핑이 가능합니다.
  • 컨벌루션 네트워크 지원
  • 순환 네트워크 지원
  • 케라스는 표현력이 풍부하고 유연하며 혁신적인 연구에 적합합니다.
  • 케라스는 Python디버그 및 탐색을 쉽게 해주는 기반 프레임워크입니다.
  • 다음으로 작성된 고도로 모듈화된 신경망 라이브러리 Python
  • 빠른 실험을 가능하게 하는 데 중점을 두고 개발되었습니다.

TensorFlow와 Keras: Keras와 Tensorflow의 차이점

Keras와 Tensorflow의 중요한 차이점은 다음과 같습니다.

TensorFlow와 Keras의 차이점

케 라스 TensorFlow
Keras는 TensorFlow, CNTK 및 Theano 위에서 실행되는 고급 API입니다. TensorFlow는 높은 수준과 낮은 수준의 API를 모두 제공하는 프레임워크입니다.
Keras를 알고 있다면 사용하기 쉽습니다. Python 언어. 다양한 Tensorflow 함수를 사용하는 구문을 배워야 합니다.
빠른 구현에 적합합니다. 딥러닝 연구와 복잡한 네트워크에 이상적입니다.
TFDBG와 같은 다른 API 디버그 도구를 사용합니다. 디버깅을 위해 Tensor 보드 시각화 도구를 사용할 수 있습니다.
François Chollet이 프로젝트에서 시작하여 여러 사람들에 의해 개발되었습니다. Google Brain 팀에서 개발했습니다.
쓰여진 Python, Theano, TensorFlow 및 CNTK용 래퍼 주로 다음에서 작성됨 C++, CUDA 및 Python.
케라스는 읽기 쉽고 간결한 간단한 아키텍처를 가지고 있습니다. Tensorflow는 사용하기가 쉽지 않습니다.
Keras 프레임워크에서는 간단한 네트워크를 디버그해야 하는 빈도가 매우 적습니다. 그것은 꽤 도전 TensorFlow에서 디버깅을 수행합니다.
Keras는 일반적으로 소규모 데이터 세트에 사용됩니다. 고성능 모델 및 대규모 데이터세트에 사용되는 TensorFlow입니다.
지역사회 지원은 최소한입니다. 이는 대규모 기술 회사 커뮤니티의 지원을 받고 있습니다.
저성능 모델에 사용할 수 있습니다. 고성능 모델에 사용됩니다.

Tensor 흐름의 장점

Tensor 흐름의 장점/이점은 다음과 같습니다.

  • 둘 다 제공 Python 작업을 더 쉽게 해주는 API
  • 실제 고객에게 라이브 모드로 모델을 훈련하고 제공하는 데 사용해야 합니다.
  • TensorFlow 프레임워크는 CPU와 GPU 컴퓨팅 장치를 모두 지원합니다.
  • 이는 개별 데이터를 검색하는 데 도움이 되는 그래프의 하위 부분을 실행하는 데 도움이 됩니다.
  • 다른 딥러닝 프레임워크에 비해 더 빠른 컴파일 시간 제공
  • 기울기 기반에 이점을 주는 자동 차별화 기능을 제공합니다. 기계 학습 알고리즘.

케라스의 장점

Keras의 장점/이점은 다음과 같습니다.

  • 빈번한 사용 사례에 필요한 사용자 작업 수를 최소화합니다.
  • 사용자 오류 시 실행 가능한 피드백을 제공합니다.
  • Keras는 일반적인 사용 사례에 최적화된 간단하고 일관된 인터페이스를 제공합니다.
  • 이는 연구를 위한 새로운 아이디어를 표현하기 위해 사용자 정의 빌딩 블록을 작성하는 데 도움이 됩니다.
  • 새로운 레이어와 메트릭을 생성하고 최첨단 모델을 개발하세요.
  • 쉽고 빠른 프로토타이핑 제공

Tensor 흐름의 단점

Tensor 흐름 사용의 단점/단점은 다음과 같습니다.

  • TensorFlow는 다른 Python 프레임워크에 비해 속도와 사용법을 제공하지 않습니다.
  • Nvidia는 GPU를 지원하지 않으며 언어만 지원합니다.
  • 기계 학습 경험과 함께 고급 미적분학 및 선형 대수학에 대한 기본 지식이 필요합니다.
  • TensorFlow는 구조가 독특해서 오류를 찾기도 어렵고 디버깅도 어렵습니다.
  • 가파른 학습 곡선을 제공하기 때문에 매우 낮은 수준입니다.

케라스의 단점

Keras 프레임워크 사용의 단점/단점은 다음과 같습니다.

  • 사용하기에 덜 유연하고 더 복잡한 프레임워크입니다.
  • 예를 들어 RBM(Restricted Boltzmann Machines)이 없습니다.
  • TensorFlow보다 온라인에서 사용할 수 있는 프로젝트 수가 적습니다.
  • 다중 GPU, 100% 작동하지 않음

어떤 프레임워크를 선택할 것인가?

다음은 특정 프레임워크를 선택하는 데 도움이 되는 몇 가지 기준입니다.

개발 목적 선택할 라이브러리
당신은 박사 학위입니다. 학생 TensorFlow
딥러닝을 사용하여 더 많은 기능을 얻고 싶습니다. 케 라스
당신은 업계에 종사하고 있습니다. TensorFlow
이제 막 2개월 인턴십을 시작했습니다. 케 라스
학생들에게 연습문제를 주고 싶은 경우 케 라스
너도 몰라 Python 케 라스