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 |