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.
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 |
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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 |