TensorFlow vs Keras: principal diferença entre eles

O que é fluxo tensor?

TensorFlow é uma biblioteca de deep learning de código aberto desenvolvida e mantida pelo Google. Ela oferece programação de fluxo de dados que realiza uma série de tarefas de machine learning. Ela foi construída para rodar em múltiplas CPUs ou GPUs e até mesmo sistemas operacionais móveis, e tem vários wrappers em várias linguagens como Python, C++, ou Java.

O que é Keras:

KERAS é uma biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python que roda em cima de Theano ou Tensorflow. Ele foi projetado para ser modular, rápido e fácil de usar. Foi desenvolvido por François Chollet, engenheiro do Google. É uma biblioteca útil para construir qualquer algoritmo de aprendizado profundo.

PRINCIPAIS DIFERENÇAS:

Keras é uma API de alto nível executada em TensorFlow, CNTK e Theano, enquanto TensorFlow é uma estrutura que oferece APIs de alto e baixo nível.
Keras é perfeito para implementações rápidas, enquanto Tensorflow é ideal para pesquisas de aprendizado profundo e redes complexas.
Keras usa uma ferramenta de depuração de API como TFDBG, por outro lado, no Tensorflow você pode usar ferramentas de visualização da placa Tensor para depuração.
Keras possui uma arquitetura simples, legível e concisa, enquanto o Tensorflow não é muito fácil de usar.
Keras geralmente é usado para pequenos conjuntos de dados, mas o TensorFlow é usado para modelos de alto desempenho e grandes conjuntos de dados.
Em Keras, o suporte da comunidade é mínimo, enquanto no TensorFlow é apoiado por uma grande comunidade de empresas de tecnologia.
Keras pode ser usado para modelos de baixo desempenho, enquanto TensorFlow pode ser usado para modelos de alto desempenho.

Recursos do Tensorflow

Aqui estão recursos importantes do Tensorflow:

Depuração mais rápida com Python ferramentas
Modelos dinâmicos com Python controle de fluxo
Suporte para gradientes personalizados e de ordem superior
TensorFlow oferece vários níveis de abstração, o que ajuda você a construir e treinar modelos.
O TensorFlow permite treinar e implantar seu modelo rapidamente, independentemente da linguagem ou plataforma usada.
O TensorFlow oferece flexibilidade e controle com recursos como API funcional Keras e modelo
Bem documentado tão fácil de entender
Provavelmente o mais popular e fácil de usar com Python

Recursos do Keras

Aqui estão recursos importantes do Keras:

Concentre-se na experiência do usuário.
Multi-backend e multiplataforma.
Fácil produção de modelos
Permite prototipagem fácil e rápida
Suporte a redes convolucionais
Suporte a redes recorrentes
Keras é expressivo, flexível e apto para pesquisas inovadoras.
Keras é um Python-estrutura baseada em que facilita a depuração e a exploração.
Biblioteca de redes neurais altamente modular escrita em Python
Desenvolvido com foco em permite experimentação rápida

TensorFlow x Keras: diferença entre Keras e Tensorflow

Aqui estão diferenças importantes entre Keras e Tensorflow

Keras	TensorFlow
Keras é uma API de alto nível executada em TensorFlow, CNTK e Theano.	TensorFlow é uma estrutura que oferece APIs de alto e baixo nível.
Keras é fácil de usar se você conhece o Python língua.	Você precisa aprender a sintaxe de uso de várias funções do Tensorflow.
Perfeito para implementações rápidas.	Ideal para pesquisas de aprendizagem profunda e redes complexas.
Usa outra ferramenta de depuração de API, como TFDBG.	Você pode usar ferramentas de visualização da placa Tensor para depuração.
Foi iniciado por François Chollet a partir de um projeto e desenvolvido por um grupo de pessoas.	Foi desenvolvido pela equipe do Google Brain.
Escrito em Python, um wrapper para Theano, TensorFlow e CNTK	Escrito principalmente em C++, CUDA e Python.
Keras possui uma arquitetura simples, legível e concisa.	O Tensorflow não é muito fácil de usar.
Na estrutura Keras, há uma necessidade muito menos frequente de depurar redes simples.	É bastante desafiante para realizar a depuração no TensorFlow.
Keras geralmente é usado para pequenos conjuntos de dados.	TensorFlow usado para modelos de alto desempenho e grandes conjuntos de dados.
O apoio da comunidade é mínimo.	É apoiado por uma grande comunidade de empresas de tecnologia.
Pode ser usado para modelos de baixo desempenho.	É usado para modelos de alto desempenho.

Vantagens do fluxo tensor

Aqui estão os prós/benefícios do fluxo Tensor

Oferece ambos Python e APIs que facilitam o trabalho
Deve ser usado para treinar e servir modelos em modo ao vivo para clientes reais.
A estrutura TensorFlow oferece suporte a dispositivos de computação CPU e GPU
Isso nos ajuda a executar a subparte de um gráfico que ajuda você a recuperar dados discretos
Oferece tempo de compilação mais rápido em comparação com outras estruturas de aprendizagem profunda
Ele fornece recursos de diferenciação automática que beneficiam aprendizado de máquina algoritmos.

Vantagens do Keras

Aqui estão os prós/benefícios do Keras:

Minimiza o número de ações do usuário necessárias para casos de uso frequentes
Forneça feedback acionável em caso de erro do usuário.
Keras fornece uma interface simples e consistente, otimizada para casos de uso comuns.
Ajuda você a escrever blocos de construção personalizados para expressar novas ideias para pesquisa.
Crie novas camadas, métricas e desenvolva modelos de última geração.
Ofereça uma prototipagem fácil e rápida

Desvantagens do fluxo tensor

Aqui estão os contras/desvantagens do uso do fluxo Tensor:

O TensorFlow não oferece velocidade e uso em comparação com outras estruturas Python.
Sem suporte de GPU para Nvidia e apenas suporte de idioma:
Você precisa de um conhecimento fundamental de cálculo avançado e álgebra linear, além de experiência em aprendizado de máquina.
O TensorFlow tem uma estrutura única, por isso é desafiador encontrar um erro e difícil de depurar.
É um nível muito baixo, pois oferece uma curva de aprendizado acentuada.

Desvantagens de Keras

Aqui estão os contras/desvantagens de usar a estrutura Keras

É uma estrutura menos flexível e mais complexa de usar
Sem RBM (máquinas Boltzmann restritas), por exemplo
Menos projetos disponíveis on-line que o TensorFlow
Multi-GPU, não funciona 100%

Qual estrutura selecionar?

Aqui estão alguns critérios que ajudam você a selecionar uma estrutura específica:

Objetivo de desenvolvimento	Biblioteca para escolher
Você é um Ph.D. estudante	TensorFlow
Você deseja usar o Deep Learning para obter mais recursos	Keras
Você trabalha em uma indústria	TensorFlow
Você acabou de iniciar seu estágio de 2 meses	Keras
Você quer dar trabalhos práticos aos alunos	Keras
Você nem sabe Python	Keras