TensorFlow vs Keras: kluczowa różnica między nimi

Co to jest przepływ tensorowy?

TensorFlow to biblioteka open-source do głębokiego uczenia się, która jest rozwijana i utrzymywana przez Google. Oferuje programowanie przepływu danych, które wykonuje szereg zadań uczenia maszynowego. Została zbudowana do działania na wielu procesorach CPU lub GPU, a nawet mobilnych systemach operacyjnych i ma kilka wrapperów w kilku językach, takich jak Python, C++lub Java.

Co to jest Keras?

KERAS to biblioteka sieci neuronowej typu open source napisana w Python który działa na Theano lub Tensorflow. Został zaprojektowany tak, aby był modułowy, szybki i łatwy w użyciu. Został opracowany przez François Cholleta, inżyniera Google. Jest to przydatna biblioteka do konstruowania dowolnego algorytmu głębokiego uczenia się.

KLUCZOWE RÓŻNICE:

Keras to interfejs API wysokiego poziomu, który działa na bazie TensorFlow, CNTK i Theano, podczas gdy TensorFlow to platforma oferująca interfejsy API zarówno wysokiego, jak i niskiego poziomu.
Keras idealnie nadaje się do szybkich wdrożeń, natomiast Tensorflow jest idealny do badań nad głębokim uczeniem i złożonymi sieciami.
Keras używa narzędzia do debugowania API, takiego jak TFDBG, z drugiej strony w Tensorflow można używać narzędzi do wizualizacji tablicy Tensor do debugowania.
Keras ma prostą, czytelną i zwięzłą architekturę, natomiast Tensorflow nie jest zbyt łatwy w użyciu.
Keras jest zwykle używany w przypadku małych zestawów danych, ale TensorFlow jest używany w przypadku modeli o wysokiej wydajności i dużych zbiorów danych.
W Keras wsparcie społeczności jest minimalne, podczas gdy w TensorFlow za projektem stoi duża społeczność firm technologicznych.
Keras można używać w modelach o niskiej wydajności, natomiast TensorFlow można używać w modelach o wysokiej wydajności.

Funkcje Tensorflowa

Oto ważne cechy Tensorflow:

Szybsze debugowanie za pomocą Python narzędzia
Modele dynamiczne z Python kontrola przepływu
Obsługa gradientów niestandardowych i wyższego rzędu
TensorFlow oferuje wiele poziomów abstrakcji, co pomaga budować i trenować modele.
TensorFlow umożliwia szybkie szkolenie i wdrażanie modelu, niezależnie od używanego języka i platformy.
TensorFlow zapewnia elastyczność i kontrolę dzięki funkcjom takim jak funkcjonalny interfejs API i model Keras
Dobrze udokumentowane, więc łatwe do zrozumienia
Prawdopodobnie najpopularniejszy, łatwy w użyciu Python

Cechy Kerasa

Oto ważne cechy Keras:

Skoncentruj się na doświadczeniu użytkownika.
Multi-backend i wiele platform.
Łatwa produkcja modeli
Pozwala na łatwe i szybkie prototypowanie
Obsługa sieci konwolucyjnych
Obsługa sieci cyklicznych
Keras jest ekspresyjny, elastyczny i nadaje się do innowacyjnych badań.
Keras jest Python-framework, który ułatwia debugowanie i eksplorację.
Napisana w nim wysoce modułowa biblioteka sieci neuronowych Python
Opracowany z naciskiem na możliwość szybkiego eksperymentowania

TensorFlow kontra Keras: różnica między Kerasem a Tensorflow

Oto ważne różnice między Keras i Tensorflow

Keras	TensorFlow
Keras to interfejs API wysokiego poziomu, który działa na platformie TensorFlow, CNTK i Theano.	TensorFlow to framework oferujący interfejsy API zarówno wysokiego, jak i niskiego poziomu.
Keras jest łatwy w użyciu, jeśli znasz Python język.	Musisz nauczyć się składni korzystania z różnych funkcji Tensorflow.
Idealny do szybkich realizacji.	Idealny do badań nad głębokim uczeniem i złożonymi sieciami.
Używa innego narzędzia do debugowania API, takiego jak TFDBG.	Do debugowania można używać narzędzi do wizualizacji tablicy Tensor.
Zaczęło się od projektu François Cholleta i zostało opracowane przez grupę ludzi.	Został opracowany przez zespół Google Brain.
Napisane w Python, opakowanie dla Theano, TensorFlow i CNTK	Napisane głównie w C++, CUDA i Python.
Keras ma prostą, czytelną i zwięzłą architekturę.	Tensorflow nie jest zbyt łatwy w użyciu.
W frameworku Keras istnieje bardzo rzadsza potrzeba debugowania prostych sieci.	Jest całkiem wyzwanie do przeprowadzenia debugowania w TensorFlow.
Keras jest zwykle używany w przypadku małych zbiorów danych.	TensorFlow używany do modeli o wysokiej wydajności i dużych zbiorów danych.
Wsparcie społeczności jest minimalne.	Za projektem stoi duża społeczność firm technologicznych.
Można go stosować w modelach o niskiej wydajności.	Jest stosowany w modelach o wysokiej wydajności.

Zalety przepływu Tensorowego

Oto zalety/zalety przepływu Tensor

Oferuje oba Python i API, które ułatwiają pracę
Należy go używać do szkolenia i udostępniania modeli w trybie na żywo prawdziwym klientom.
Framework TensorFlow obsługuje zarówno urządzenia obliczeniowe z procesorem CPU, jak i GPU
Pomaga nam to wykonać część wykresu, która pomaga odzyskać dyskretne dane
Oferuje krótszy czas kompilacji w porównaniu do innych platform głębokiego uczenia się
Zapewnia możliwości automatycznego różnicowania, które są korzystne w oparciu o gradient uczenie maszynowe algorytmy.

Zalety Kerasa

Oto zalety/zalety Keras:

Minimalizuje liczbę działań użytkownika wymaganych w przypadku częstego użycia
Przekazuj przydatne informacje zwrotne w przypadku błędu użytkownika.
Keras zapewnia prosty, spójny interfejs zoptymalizowany pod kątem typowych zastosowań.
Pomaga w pisaniu niestandardowych elementów konstrukcyjnych wyrażających nowe pomysły badawcze.
Twórz nowe warstwy, metryki i opracowuj najnowocześniejsze modele.
Oferuj łatwe i szybkie prototypowanie

Wady przepływu tensorowego

Oto wady/wady korzystania z przepływu Tensor:

TensorFlow nie oferuje szybkości i użycia w porównaniu do innych frameworków Pythona.
Brak obsługi GPU dla Nvidii i obsługa tylko języków:
Wymagana jest podstawowa wiedza z zakresu zaawansowanego rachunku różniczkowego i algebry liniowej, a także doświadczenie w zakresie uczenia maszynowego.
TensorFlow ma unikalną strukturę, więc znalezienie błędu jest trudne i trudne do debugowania.
Jest to bardzo niski poziom, ponieważ zapewnia stromą krzywą uczenia się.

Wady Kerasa

Oto wady/wady korzystania z frameworka Keras

Jest to mniej elastyczna i bardziej złożona struktura do wykorzystania
Na przykład żadnych RBM (ograniczone maszyny Boltzmanna).
Mniej projektów dostępnych online niż TensorFlow
Multi-GPU, nie działa w 100%.

Jaki framework wybrać?

Oto kilka kryteriów, które pomogą Ci wybrać konkretny framework:

Cel rozwoju	Biblioteka do wyboru
Jesteś doktorem. student	TensorFlow
Chcesz skorzystać z głębokiego uczenia się, aby uzyskać więcej funkcji	Keras
Pracujesz w branży	TensorFlow
Właśnie rozpocząłeś 2-miesięczny staż	Keras
Chcesz udostępnić uczniom ćwiczenia praktyczne	Keras
Nawet nie wiesz Python	Keras