TensorFlow vs Keras: Key Difference Between Them

Hva er Tensor flow?

TensorFlow er et dyplæringsbibliotek med åpen kildekode som er utviklet og vedlikeholdt av Google. Den tilbyr dataflytprogrammering som utfører en rekke maskinlæringsoppgaver. Den ble bygget for å kjøre på flere CPUer eller GPUer og til og med mobile operativsystemer, og den har flere wrappers på flere språk som Python, C++eller Java.

Hva er Keras?

KERAS er et Open Source Neural Network-bibliotek skrevet i Python som kjører på toppen av 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.

NØKKEL FORSKJELLER:

  • Keras er et høynivå-API som kjører på toppen av TensorFlow, CNTK og Theano, mens TensorFlow er et rammeverk som tilbyr både høy- og lavnivå-APIer.
  • Keras er perfekt for raske implementeringer mens Tensorflow er ideell for dyp læringsforskning, komplekse nettverk.
  • Keras bruker API-feilsøkingsverktøy som TFDBG på den annen side, i Tensorflow kan du bruke Tensor-kortvisualiseringsverktøy for feilsøking.
  • Keras har en enkel arkitektur som er lesbar og konsis mens Tensorflow ikke er veldig enkel å bruke.
  • Keras brukes vanligvis for små datasett, men TensorFlow brukes for høyytelsesmodeller og store datasett.
  • I Keras er fellesskapsstøtten minimal, mens den i TensorFlow støttes av et stort fellesskap av teknologiselskaper.
  • Keras kan brukes til modeller med lav ytelse, mens TensorFlow kan brukes til modeller med høy ytelse.

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 abstraksjon, som hjelper deg 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
  • Gir enkel og rask prototyping
  • 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

Forskjellen mellom TensorFlow og Keras

Keras tensorflow
Keras er en API på høyt nivå som kjører på toppen av TensorFlow, CNTK og Theano. TensorFlow er et rammeverk som tilbyr både høyt og lavt nivå APIer.
Keras er enkel å bruke hvis du kjenner til Python Språk. Du må lære syntaksen for å bruke ulike Tensorflow-funksjoner.
Perfekt for raske implementeringer. Ideell for dyp læringsforskning, komplekse nettverk.
Bruker et annet API-feilsøkingsverktøy som TFDBG. Du kan bruke Tensor-kortvisualiseringsverktøy for feilsøking.
Det startet av François Chollet fra et prosjekt og utviklet av en gruppe mennesker. Den ble utviklet av Google Brain-teamet.
Skrevet i Python, en innpakning for Theano, TensorFlow og CNTK Skrevet stort sett i C++, CUDA og Python.
Keras har en enkel arkitektur som er lesbar og kortfattet. Tensorflow er ikke veldig enkelt å bruke.
I Keras-rammeverket er det et svært sjeldnere behov for å feilsøke enkle nettverk. Det er stille utfordrende for å utføre feilsøking i TensorFlow.
Keras brukes vanligvis for små datasett. TensorFlow brukes til høyytelsesmodeller og store datasett.
Samfunnsstøtten er minimal. Det støttes av et stort fellesskap av teknologiselskaper.
Den kan brukes til modeller med lav ytelse. Den brukes til modeller med høy ytelse.

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 prototyping

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:

Utviklingsformål Bibliotek å velge
Du er en Ph.D. student tensorflow
Du vil bruke Deep Learning for å få flere funksjoner Keras
Du jobber i en bransje tensorflow
Du har akkurat begynt på 2-måneders internship Keras
Du ønsker å gi øvingsverk til studenter Keras
Du vet ikke engang Python Keras