TensorFlow vs Keras: Key Difference Between Them

Hva er Tensor flow?

TensorFlow er et åpen kildekode-bibliotek for dyp læring som er utviklet og vedlikeholdt av GoogleDen tilbyr dataflytprogrammering som utfører en rekke maskinlæringsoppgaver. Den ble bygget for å kjøre på flere CPU-er eller GPU-er og til og med mobile operativsystemer, og den har flere innpakningsprogrammer på flere språk som Python, C++eller Java.

Hva er Keras?

KERAS er et Open Source Neural Network-bibliotek skrevet i Python som kjører oppå Theano eller Tensorflow. Den er designet for å være modulær, rask og enkel å bruke. Den ble utviklet av François Chollet, en Google ingeniør. Det er et nyttig bibliotek for å konstruere enhver dyp læringsalgoritme.

Funksjoner av Tensorflow

Her er viktige funksjoner i Tensorflow:

• Raskere feilsøking med Python verktøy
• Dynamiske modeller med Python kontrollstrøm
• Støtte for tilpassede og høyere rekkefølge gradienter
• tensorflow tilbyr flere nivåer av magemusklertracsjon, som hjelper deg med å bygge og trene modeller.
• TensorFlow lar deg trene og distribuere modellen din raskt, uansett hvilket språk eller plattform du bruker.
• TensorFlow gir fleksibilitet og kontroll med funksjoner som Keras Functional API og Model
• Godt dokumentert så lett å forstå
• Sannsynligvis den mest populære enkle å bruke med Python

Funksjoner av Keras

Her er viktige funksjoner ved Keras:

• Fokus på brukeropplevelse.
• Multi-backend og multi-plattform.
• Enkel produksjon av modeller
• Muliggjør enkel og rask prototypeping
• Støtte for konvolusjonelle nettverk
• Gjentakende nettverksstøtte
• Keras er uttrykksfull, fleksibel og egnet for innovativ forskning.
• Keras er en Python-basert rammeverk som gjør det enkelt å feilsøke og utforske.
• Svært modulært nevrale nettverksbibliotek skrevet inn Python
• Utviklet med fokus på tillater rask eksperimentering

TensorFlow vs Keras: Forskjellen mellom Keras og Tensorflow

Her er viktige forskjeller mellom Keras og Tensorflow

Fordeler med Tensor flow

Her er fordeler/fordeler med Tensor-flyt

• Tilbyr begge deler Python og API-er som gjør det lettere å jobbe med
• Bør brukes til å trene og betjene modeller i live-modus til ekte kunder.
• TensorFlow-rammeverket støtter både CPU- og GPU-databehandlingsenheter
• Det hjelper oss å utføre en underdel av en graf som hjelper deg med å hente diskrete data
• Tilbyr raskere kompileringstid sammenlignet med andre dyplæringsrammer
• Det gir automatiske differensieringsmuligheter som er fordelaktige for gradientbasert maskinlæring algoritmer.

Fordeler med Keras

Her er fordeler/fordeler med Keras:

• Det minimerer antallet brukerhandlinger som trengs for hyppig bruk
• Gi praktisk tilbakemelding ved brukerfeil.
• Keras gir et enkelt, konsistent grensesnitt optimalisert for vanlige brukstilfeller.
• Det hjelper deg å skrive tilpassede byggeklosser for å uttrykke nye ideer for forskning.
• Lag nye lag, beregninger og utvikle toppmoderne modeller.
• Tilby en enkel og rask prototypeping

Ulemper med Tensor flow

Her er ulemper/ulemper ved å bruke Tensor-flyt:

• TensorFlow tilbyr ikke hastighet og bruk sammenlignet med andre python-rammeverk.
• Ingen GPU-støtte for Nvidia og kun språkstøtte:
• Du trenger grunnleggende kunnskap om avansert kalkulus og lineær algebra, sammen med erfaring med maskinlæring.
• TensorFlow har en unik struktur, så det er utfordrende å finne en feil og vanskelig å feilsøke.
• Det er et veldig lavt nivå da det tilbyr en bratt læringskurve.

Ulemper med Keras

Her er ulemper/ulemper ved å bruke Keras-rammeverket

• Det er et mindre fleksibelt og mer komplekst rammeverk å bruke
• Ingen RBM (Restricted Boltzmann Machines) for eksempel
• Færre prosjekter tilgjengelig online enn TensorFlow
• Multi-GPU, fungerer ikke 100 %

Hvilket rammeverk å velge?

Her er noen kriterier som hjelper deg med å velge et spesifikt rammeverk: