TensorFlow против Keras: ключевая разница между ними
Эвелин Кларк
Что такое тензорный поток?
TensorFlow — это библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная и поддерживаемая компанией TensorFlow. GoogleОн предлагает программирование потоков данных, которое выполняет широкий спектр задач машинного обучения. Он был разработан для работы на нескольких процессорах или графических процессорах и даже мобильных операционных системах, и имеет несколько оболочек на разных языках, таких как... Python, C++ или Java.
Что такое Керас?
КЕРАС — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на Python Этот инструмент работает поверх Theano или TensorFlow. Он разработан как модульный, быстрый и простой в использовании. Его разработал Франсуа Шолле. Google Это полезная библиотека для инженера, позволяющая создавать любые алгоритмы 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 прессаtracэта функция 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.ping
- 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 Google Команда экспертов. |
| 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. машинного обучения или 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.
- Предложите простой и быстрый прототипping
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 |
