TensorFlow versus Keras: belangrijkste verschil daartussen

Wat is tensorstroom?

TensorFlow is een open-source deep learning-bibliotheek die is ontwikkeld en onderhouden door Google. Het biedt dataflow-programmering die een reeks machine learning-taken uitvoert. Het is gebouwd om te draaien op meerdere CPU's of GPU's en zelfs mobiele besturingssystemen, en het heeft verschillende wrappers in verschillende talen zoals Python, C++of Java.

Wat is Keras?

KERAS is een open source neurale netwerkbibliotheek waarin is geschreven Python die bovenop Theano of Tensorflow draait. Het is ontworpen om modulair, snel en gemakkelijk te gebruiken te zijn. Het is ontwikkeld door François Chollet, een Google-ingenieur. Het is een nuttige bibliotheek om elk deep learning-algoritme te construeren.

BELANGRIJKSTE VERSCHILLEN:

Keras is een API op hoog niveau die bovenop TensorFlow, CNTK en Theano draait, terwijl TensorFlow een raamwerk is dat zowel API's op hoog als laag niveau biedt.
Keras is perfect voor snelle implementaties, terwijl Tensorflow ideaal is voor diepgaand leeronderzoek en complexe netwerken.
Keras gebruikt daarentegen een API-foutopsporingstool zoals TFDBG. In Tensorflow kunt u Tensor-bordvisualisatietools gebruiken voor foutopsporing.
Keras heeft een eenvoudige architectuur die leesbaar en beknopt is, terwijl Tensorflow niet zo eenvoudig te gebruiken is.
Keras wordt meestal gebruikt voor kleine datasets, maar TensorFlow wordt gebruikt voor krachtige modellen en grote datasets.
In Keras is de community-ondersteuning minimaal, terwijl TensorFlow wordt ondersteund door een grote community van technologiebedrijven.
Keras kan worden gebruikt voor modellen met lage prestaties, terwijl TensorFlow kan worden gebruikt voor modellen met hoge prestaties.

Kenmerken van Tensorflow

Hier zijn belangrijke kenmerken van Tensorflow:

Sneller debuggen met Python tools
Dynamische modellen met Python controle stroom
Ondersteuning voor aangepaste en hogere gradiënten
TensorFlow biedt meerdere abstractieniveaus, waarmee u modellen kunt bouwen en trainen.
Met TensorFlow kunt u uw model snel trainen en implementeren, ongeacht welke taal of platform u gebruikt.
TensorFlow biedt de flexibiliteit en controle met functies zoals de Keras Functional API en Model
Goed gedocumenteerd, dus gemakkelijk te begrijpen
Waarschijnlijk de meest populaire, eenvoudig te gebruiken Python

Kenmerken van Keras

Hier zijn belangrijke kenmerken van Keras:

Focus op gebruikerservaring.
Multi-backend en multi-platform.
Eenvoudige productie van modellen
Maakt eenvoudig en snel prototypen mogelijk
Convolutionele netwerken ondersteunen
Ondersteuning voor terugkerende netwerken
Keras is expressief, flexibel en geschikt voor innovatief onderzoek.
Keras is een Python-gebaseerd raamwerk dat het gemakkelijk maakt om fouten te debuggen en te verkennen.
Zeer modulaire neurale netwerkbibliotheek geschreven in Python
Ontwikkeld met de nadruk op snel experimenteren

TensorFlow versus Keras: verschil tussen Keras en Tensorflow

Hier zijn belangrijke verschillen tussen Keras en Tensorflow

Keras	TensorFlow
Keras is een API op hoog niveau die bovenop TensorFlow, CNTK en Theano draait.	TensorFlow is een raamwerk dat zowel high- als low-level API’s biedt.
Keras is gemakkelijk te gebruiken als u de kennis kent Python taal.	U moet de syntaxis leren van het gebruik van verschillende Tensorflow-functies.
Perfect voor snelle implementaties.	Ideaal voor diepgaand leeronderzoek en complexe netwerken.
Gebruikt een andere API-foutopsporingstool zoals TFDBG.	U kunt Tensor-bordvisualisatietools gebruiken voor foutopsporing.
Het begon door François Chollet vanuit een project en werd ontwikkeld door een groep mensen.	Het is ontwikkeld door het Google Brain-team.
Geschreven in Python, een wrapper voor Theano, TensorFlow en CNTK	Meestal geschreven in C++, CUDA, en Python.
Keras heeft een eenvoudige architectuur die leesbaar en beknopt is.	Tensorflow is niet erg gemakkelijk te gebruiken.
In het Keras-framework is het minder vaak nodig om eenvoudige netwerken te debuggen.	Het is nogal uitdagend om foutopsporing uit te voeren in TensorFlow.
Keras wordt meestal gebruikt voor kleine datasets.	TensorFlow gebruikt voor krachtige modellen en grote datasets.
De steun van de gemeenschap is minimaal.	Het wordt ondersteund door een grote gemeenschap van technologiebedrijven.
Het kan worden gebruikt voor modellen met lage prestaties.	Het wordt gebruikt voor krachtige modellen.

Voordelen van Tensor-stroom

Hier zijn de voor- en voordelen van Tensor-flow

Biedt beide Python en API's die het gemakkelijker maken om aan te werken
Moet worden gebruikt om modellen in live-modus te trainen en te bedienen aan echte klanten.
Het TensorFlow-framework ondersteunt zowel CPU- als GPU-computerapparaten
Het helpt ons bij het uitvoeren van een deel van een grafiek waarmee u discrete gegevens kunt ophalen
Biedt snellere compilatietijd vergeleken met andere deep learning-frameworks
Het biedt automatische differentiatiemogelijkheden die op gradiënt gebaseerd zijn machine learning algoritmen.

Voordelen van Keras

Hier zijn de voor- en voordelen van Keras:

Het minimaliseert het aantal gebruikersacties dat nodig is voor veelvuldig gebruik
Geef bruikbare feedback bij gebruikersfouten.
Keras biedt een eenvoudige, consistente interface die is geoptimaliseerd voor veelvoorkomende gebruiksscenario's.
Het helpt je om op maat gemaakte bouwstenen te schrijven om nieuwe ideeën voor onderzoek tot uitdrukking te brengen.
Creëer nieuwe lagen en statistieken en ontwikkel ultramoderne modellen.
Bied een gemakkelijke en snelle prototyping aan

Nadelen van Tensor-stroom

Hier zijn de nadelen/nadelen van het gebruik van Tensor-stroom:

TensorFlow biedt geen snelheid en gebruik in vergelijking met andere Python-frameworks.
Geen GPU-ondersteuning voor Nvidia en alleen taalondersteuning:
Je hebt een fundamentele kennis nodig van geavanceerde calculus en lineaire algebra, samen met ervaring met machinaal leren.
TensorFlow heeft een unieke structuur, dus het is een uitdaging om een fout te vinden en moeilijk te debuggen.
Het is een zeer laag niveau omdat het een steile leercurve biedt.

Nadelen van Keras

Hier volgen de nadelen/nadelen van het gebruik van het Kera-framework

Het is een minder flexibel en complexer raamwerk om te gebruiken
Geen RBM (Restricted Boltzmann Machines) bijvoorbeeld
Minder projecten online beschikbaar dan TensorFlow
Multi-GPU, werkt niet 100%

Welk raamwerk kiezen?

Hier volgen enkele criteria die u helpen bij het selecteren van een specifiek raamwerk:

Ontwikkelingsdoel	Bibliotheek om uit te kiezen
Je bent een Ph.D. student	TensorFlow
U wilt Deep Learning gebruiken om meer functies te krijgen	Keras
Je werkt in een branche	TensorFlow
Je bent net begonnen met je stage van 2 maanden	Keras
Je wilt oefenwerken aan studenten geven	Keras
Je weet het niet eens Python	Keras

Je houdt misschien van: