TensorFlow против Keras: ключевая разница между ними

Что такое тензорный поток?

TensorFlow — это библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная и поддерживаемая Google. Она предлагает программирование потоков данных, которое выполняет ряд задач машинного обучения. Она была создана для работы на нескольких CPU или GPU и даже на мобильных операционных системах, и имеет несколько оболочек на нескольких языках, таких как Python, C++ или Java.

Что такое Керас?

КЕРАС — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на Python который работает поверх Theano или Tensorflow. Он спроектирован как модульный, быстрый и простой в использовании. Его разработал Франсуа Шолле, инженер Google. Это полезная библиотека для создания любого алгоритма глубокого обучения.

КЛЮЧЕВЫЕ ОТЛИЧИЯ:

Keras — это API высокого уровня, работающий поверх TensorFlow, CNTK и Theano, тогда как TensorFlow — это платформа, предлагающая API как высокого, так и низкого уровня.
Keras идеально подходит для быстрой реализации, а Tensorflow — для исследований в области глубокого обучения и сложных сетей.
Keras использует инструмент отладки API, такой как TFDBG, с другой стороны, в Tensorflow вы можете использовать инструменты визуализации платы Tensor для отладки.
Keras имеет простую архитектуру, которая читабельна и лаконична, тогда как Tensorflow не очень прост в использовании.
Keras обычно используется для небольших наборов данных, а TensorFlow — для высокопроизводительных моделей и больших наборов данных.
В Keras поддержка сообщества минимальна, тогда как в TensorFlow ее поддерживает большое сообщество технологических компаний.
Keras можно использовать для моделей с низкой производительностью, тогда как TensorFlow можно использовать для моделей с высокой производительностью.

Особенности Тензорного потока

Вот важные особенности Tensorflow:

Ускоренная отладка с Python инструменты
Динамические модели с Python поток управления
Поддержка пользовательских градиентов и градиентов более высокого порядка.
TensorFlow предлагает несколько уровней абстракции, что помогает создавать и обучать модели.
TensorFlow позволяет быстро обучать и развертывать вашу модель независимо от того, какой язык или платформу вы используете.
TensorFlow обеспечивает гибкость и контроль благодаря таким функциям, как функциональный API и модель Keras.
Хорошо документировано, так легко понять
Вероятно, самый популярный и простой в использовании Python

Особенности Кераса

Вот важные особенности Keras:

Сосредоточьтесь на опыте пользователя.
Мультибэкенд и мультиплатформенность.
Простое изготовление моделей
Позволяет легко и быстро создавать прототипы.
Поддержка сверточных сетей
Поддержка рекуррентных сетей
Керас выразителен, гибок и склонен к инновационным исследованиям.
Керас - это Pythonоснованная на фреймворке, которая упрощает отладку и исследование.
Высокомодульная библиотека нейронных сетей, написанная на Python
Разработано с упором на возможность быстрого экспериментирования.

TensorFlow против Keras: разница между Keras и Tensorflow

Вот важные различия между Keras и Tensorflow.

Keras	TensorFlow
Keras — это API высокого уровня, работающий поверх TensorFlow, CNTK и Theano.	TensorFlow — это фреймворк, предлагающий API как высокого, так и низкого уровня.
Keras прост в использовании, если вы знаете Python язык.	Вам необходимо изучить синтаксис использования различных функций Tensorflow.
Идеально подходит для быстрого внедрения.	Идеально подходит для исследований в области глубокого обучения и сложных сетей.
Использует другой инструмент отладки API, например TFDBG.	Для отладки вы можете использовать инструменты визуализации Tensor Board.
Он начался Франсуа Шолле из проекта и был разработан группой людей.	Он был разработан командой Google Brain.
Написано в Python, оболочка для Theano, TensorFlow и CNTK.	Написано в основном на C++, CUDA и Python.
Keras имеет простую, читабельную и лаконичную архитектуру.	Tensorflow не очень прост в использовании.
В рамках Keras отладка простых сетей требуется гораздо реже.	Тихо сложные для выполнения отладки в TensorFlow.
Keras обычно используется для небольших наборов данных.	TensorFlow используется для высокопроизводительных моделей и больших наборов данных.
Поддержка сообщества минимальна.	Его поддерживает большое сообщество технологических компаний.
Его можно использовать для моделей с низкой производительностью.	Используется для высокопроизводительных моделей.

Преимущества тензорного потока

Вот плюсы/преимущества Tensor Flow.

Предлагает оба Python и API, которые упрощают работу
Следует использовать для обучения и обслуживания моделей в режиме реального времени реальным клиентам.
Платформа TensorFlow поддерживает вычислительные устройства как с процессором, так и с графическим процессором.
Это помогает нам выполнить часть графика, которая поможет вам получить дискретные данные.
Обеспечивает более быстрое время компиляции по сравнению с другими платформами глубокого обучения.
Он обеспечивает возможности автоматического дифференцирования, которые приносят пользу при использовании градиента. обучение с помощью машины алгоритмы.

Преимущества Кераса

Вот плюсы/преимущества Keras:

Это сводит к минимуму количество действий пользователя, необходимых для частых случаев использования.
Предоставляйте действенную обратную связь в случае ошибки пользователя.
Keras предоставляет простой и последовательный интерфейс, оптимизированный для распространенных случаев использования.
Он поможет вам создавать собственные строительные блоки для выражения новых идей для исследований.
Создавайте новые слои, метрики и разрабатывайте современные модели.
Предлагайте простое и быстрое прототипирование

Недостатки тензорного потока

Вот минусы/недостатки использования Tensor Flow:

TensorFlow не обеспечивает скорость и удобство использования по сравнению с другими платформами Python.
Нет поддержки графического процессора для Nvidia, только языковая поддержка:
Вам потребуются фундаментальные знания в области сложного исчисления и линейной алгебры, а также опыт машинного обучения.
TensorFlow имеет уникальную структуру, поэтому найти ошибку и отладить сложно.
Это очень низкий уровень, поскольку он предполагает крутую кривую обучения.

Недостатки Кераса

Вот минусы/недостатки использования платформы Keras.

Это менее гибкая и более сложная в использовании структура.
Например, нет RBM (ограниченных машин Больцмана).
Меньше проектов доступно онлайн, чем TensorFlow.
Мульти-GPU, работает не на 100%

Какой фреймворк выбрать?

Вот некоторые критерии, которые помогут вам выбрать конкретную структуру:

Цель разработки	Библиотека на выбор
Вы доктор философии. студент	TensorFlow
Вы хотите использовать глубокое обучение, чтобы получить больше возможностей	Keras
Вы работаете в отрасли	TensorFlow
Вы только начали двухмесячную стажировку	Keras
Вы хотите дать студентам практические работы	Keras
Ты даже не знаешь Python	Keras