TensorFlow vs Keras: diferența cheie între ele

prin: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
Hours Actualizat

Ce este Tensor flow?

TensorFlow este o bibliotecă de deep learning open-source care este dezvoltată și întreținută de Google. Oferă programare flux de date care realizează o serie de sarcini de învățare automată. A fost construit pentru a rula pe mai multe procesoare sau GPU-uri și chiar pe sisteme de operare mobile și are mai multe wrapper-uri în mai multe limbi, cum ar fi Python, C++, Java.

Ce este Keras?

KERAS este o bibliotecă Open Source Neural Network scrisă în Python care rulează deasupra Theano sau Tensorflow. Este conceput pentru a fi modular, rapid și ușor de utilizat. A fost dezvoltat de François Chollet, un inginer Google. Este o bibliotecă utilă pentru a construi orice algoritm de învățare profundă.

DIFERENȚE CHEIE:

  • Keras este un API de nivel înalt care rulează pe TensorFlow, CNTK și Theano, în timp ce TensorFlow este un cadru care oferă atât API-uri de nivel înalt, cât și de nivel scăzut.
  • Keras este perfect pentru implementări rapide, în timp ce Tensorflow este ideal pentru cercetare de învățare profundă, rețele complexe.
  • Keras folosește un instrument de depanare API, cum ar fi TFDBG, pe de altă parte, în Tensorflow puteți folosi instrumentele de vizualizare a plăcii Tensor pentru depanare.
  • Keras are o arhitectură simplă, care este lizibilă și concisă, în timp ce Tensorflow nu este foarte ușor de utilizat.
  • Keras este de obicei folosit pentru seturi de date mici, dar TensorFlow este folosit pentru modele de înaltă performanță și seturi de date mari.
  • În Keras, sprijinul comunității este minim, în timp ce în TensorFlow este susținut de o comunitate mare de companii de tehnologie.
  • Keras poate fi folosit pentru modele cu performanță scăzută, în timp ce TensorFlow poate fi folosit pentru modele cu performanță înaltă.

Caracteristicile Tensorflow

Iată caracteristicile importante ale Tensorflow:

  • Depanare mai rapidă cu Python Unelte
  • Modele dinamice cu Python controlul fluxului
  • Suport pentru gradienți personalizați și de ordin superior
  • TensorFlow oferă mai multe niveluri de abstractizare, care vă ajută să construiți și să antrenați modele.
  • TensorFlow vă permite să vă instruiți și să implementați modelul rapid, indiferent de limba sau platforma pe care o utilizați.
  • TensorFlow oferă flexibilitate și control cu ​​funcții precum Keras Functional API și Model
  • Bine documentat atât de ușor de înțeles
  • Probabil cel mai popular ușor de utilizat Python

Caracteristicile Keras

Iată caracteristicile importante ale Keras:

  • Concentrați-vă pe experiența utilizatorului.
  • Multi-backend și multi-platformă.
  • Producție ușoară de modele
  • Permite o prototipare ușoară și rapidă
  • Suport rețele convoluționale
  • Suport rețele recurente
  • Keras este expresiv, flexibil și apt pentru cercetare inovatoare.
  • Keras este un Pythoncadru bazat pe care îl face ușor de depanat și explorat.
  • Bibliotecă de rețele neuronale foarte modulară scrisă în Python
  • Dezvoltat cu accent pe permite experimentarea rapidă

TensorFlow vs Keras: Diferența dintre Keras și Tensorflow

Iată diferențele importante dintre Keras și Tensorflow

Diferența dintre TensorFlow și Keras

Keras TensorFlow
Keras este un API de nivel înalt care rulează pe TensorFlow, CNTK și Theano. TensorFlow este un cadru care oferă atât API-uri de nivel înalt, cât și de nivel scăzut.
Keras este ușor de utilizat dacă cunoașteți Python limba. Trebuie să învățați sintaxa utilizării diferitelor funcții Tensorflow.
Perfect pentru implementări rapide. Ideal pentru cercetare de învățare profundă, rețele complexe.
Utilizează un alt instrument de depanare API, cum ar fi TFDBG. Puteți utiliza instrumentele de vizualizare a plăcii Tensor pentru depanare.
A început de François Chollet dintr-un proiect și dezvoltat de un grup de oameni. A fost dezvoltat de echipa Google Brain.
Scris in Python, un wrapper pentru Theano, TensorFlow și CNTK Scrisă mai ales în C++, CUDA și Python.
Keras are o arhitectură simplă, care este lizibilă și concisă. Tensorflow nu este foarte ușor de utilizat.
În cadrul Keras, există o nevoie foarte puțin frecventă de a depana rețelele simple. Este destul provocare pentru a efectua depanarea în TensorFlow.
Keras este de obicei folosit pentru seturi de date mici. TensorFlow utilizat pentru modele de înaltă performanță și seturi mari de date.
Sprijinul comunității este minim. Este susținut de o mare comunitate de companii de tehnologie.
Poate fi folosit pentru modele cu performanțe reduse. Este utilizat pentru modele de înaltă performanță.

ARTICOLE SIMILARE

Avantajele fluxului Tensor

Iată avantajele/beneficiile Tensor flow

  • Oferă ambele Python și API-uri care fac mai ușor de lucrat
  • Ar trebui folosit pentru a instrui și a servi modele în modul live clienților reali.
  • Cadrul TensorFlow acceptă atât dispozitive de calcul CPU, cât și GPU
  • Ne ajută să executăm o subparte a unui grafic care vă ajută să recuperați date discrete
  • Oferă timp de compilare mai rapid în comparație cu alte cadre de învățare profundă
  • Oferă capabilități de diferențiere automată care beneficiază bazate pe gradient masina de învățare algoritmi.

Avantajele Keras

Iată avantajele/beneficiile Keras:

  • Minimizează numărul de acțiuni ale utilizatorului necesare pentru cazuri de utilizare frecventă
  • Oferiți feedback care poate fi acționat în cazul erorii utilizatorului.
  • Keras oferă o interfață simplă, consistentă, optimizată pentru cazuri de utilizare obișnuite.
  • Vă ajută să scrieți blocuri personalizate pentru a exprima idei noi pentru cercetare.
  • Creați straturi, valori noi și dezvoltați modele de ultimă generație.
  • Oferiți o prototipare ușoară și rapidă

Dezavantajele fluxului Tensor

Iată dezavantajele/dezavantajele utilizării fluxului Tensor:

  • TensorFlow nu oferă viteză și utilizare în comparație cu alte cadre Python.
  • Fără suport pentru GPU pentru Nvidia și doar suport pentru limba:
  • Aveți nevoie de cunoștințe fundamentale de calcul avansat și algebră liniară, împreună cu o experiență de învățare automată.
  • TensorFlow are o structură unică, așa că este dificil să găsești o eroare și dificil de depanat.
  • Este un nivel foarte scăzut, deoarece oferă o curbă de învățare abruptă.

Dezavantajele Keras

Iată dezavantajele/dezavantajele utilizării cadrului Keras

  • Este un cadru mai puțin flexibil și mai complex de utilizat
  • Fără RBM (Mașini Boltzmann restricționate), de exemplu
  • Mai puține proiecte disponibile online decât TensorFlow
  • Multi-GPU, nu funcționează 100%.

Ce cadru să alegi?

Iată câteva criterii care vă ajută să selectați un cadru specific:

Scopul dezvoltării Biblioteca la alegere
Sunteți doctorat. student TensorFlow
Doriți să utilizați Deep Learning pentru a obține mai multe funcții Keras
Lucrezi într-o industrie TensorFlow
Tocmai ați început stagiul de 2 luni Keras
Vrei să oferi studenților lucrări de practică Keras
Nici măcar nu știi Python Keras

S-ar putea sa-ti placa: