TensorFlow vs Keras: Key Difference Between Them
Vad är Tensorflöde?
TensorFlow är ett djupinlärningsbibliotek med öppen källkod som utvecklas och underhålls av Google. Den erbjuder dataflödesprogrammering som utför en rad maskininlärningsuppgifter. Den byggdes för att köras på flera processorer eller GPU:er och till och med mobila operativsystem, och den har flera omslag på flera språk som Python, C++, eller Java.
Vad är Keras?
KERAS är ett Open Source Neural Network-bibliotek skrivet i Python som körs ovanpå Theano eller Tensorflow. Den är designad för att vara modulär, snabb och enkel att använda. Det utvecklades av François Chollet, en Google-ingenjör. Det är ett användbart bibliotek för att konstruera alla djupinlärningsalgoritmer.
NYCKELSKILLNADER:
- Keras är ett högnivå-API som körs ovanpå TensorFlow, CNTK och Theano, medan TensorFlow är ett ramverk som erbjuder både hög- och lågnivå-API:er.
- Keras är perfekt för snabba implementeringar medan Tensorflow är idealiskt för djupinlärningsforskning, komplexa nätverk.
- Keras använder API-felsökningsverktyg som TFDBG å andra sidan, i Tensorflow kan du använda Tensor-kortvisualiseringsverktyg för felsökning.
- Keras har en enkel arkitektur som är läsbar och kortfattad medan Tensorflow inte är särskilt lätt att använda.
- Keras används vanligtvis för små datamängder men TensorFlow används för högpresterande modeller och stora datamängder.
- I Keras är gemenskapsstödet minimalt medan det i TensorFlow stöds av en stor gemenskap av teknikföretag.
- Keras kan användas för lågpresterande modeller medan TensorFlow kan användas för högpresterande modeller.
Funktioner hos Tensorflow
Här är viktiga funktioner i Tensorflow:
- Snabbare felsökning med Python verktyg
- Dynamiska modeller med Python styrningsflöde
- Stöd för anpassade och högre gradienter
- TensorFlow erbjuder flera abstraktionsnivåer, vilket hjälper dig att bygga och träna modeller.
- TensorFlow låter dig träna och distribuera din modell snabbt, oavsett vilket språk eller plattform du använder.
- TensorFlow ger flexibiliteten och kontrollen med funktioner som Keras Functional API och Model
- Väldokumenterad så lätt att förstå
- Förmodligen den mest populära enkla att använda med Python
Funktioner hos Keras
Här är viktiga egenskaper hos Keras:
- Fokusera på användarupplevelsen.
- Multi-backend och multi-plattform.
- Enkel tillverkning av modeller
- Möjliggör enkel och snabb prototypframställning
- Konvolutionella nätverksstöd
- Stöd för återkommande nätverk
- Keras är uttrycksfull, flexibel och lämpar sig för innovativ forskning.
- Keras är en Python-baserat ramverk som gör det enkelt att felsöka och utforska.
- Mycket modulärt neurala nätverksbibliotek inskrivet Python
- Utvecklad med fokus på möjliggör snabba experiment
TensorFlow vs Keras: Skillnaden mellan Keras och Tensorflow
Här är viktiga skillnader mellan Keras och Tensorflow
Keras | TensorFlow |
---|---|
Keras är ett högnivå-API som körs ovanpå TensorFlow, CNTK och Theano. | TensorFlow är ett ramverk som erbjuder både hög- och lågnivå-API:er. |
Keras är lätt att använda om du känner till Python språk. | Du måste lära dig syntaxen för att använda olika Tensorflow-funktioner. |
Perfekt för snabba implementeringar. | Idealisk för djupinlärningsforskning, komplexa nätverk. |
Använder ett annat API-felsökningsverktyg som TFDBG. | Du kan använda Tensor-kortvisualiseringsverktyg för felsökning. |
Det startade av François Chollet från ett projekt och utvecklades av en grupp människor. | Den har utvecklats av Google Brain-teamet. |
Skrivet i Python, ett omslag för Theano, TensorFlow och CNTK | Skrivet mestadels i C++, CUDA och Python. |
Keras har en enkel arkitektur som är läsbar och kortfattad. | Tensorflow är inte särskilt lätt att använda. |
I Keras ramverk finns det ett mycket mindre frekvent behov av att felsöka enkla nätverk. | Det är ganska utmanande för att utföra felsökning i TensorFlow. |
Keras används vanligtvis för små datamängder. | TensorFlow används för högpresterande modeller och stora datamängder. |
Samhällsstödet är minimalt. | Det stöds av en stor grupp av teknikföretag. |
Den kan användas för lågpresterande modeller. | Det används för högpresterande modeller. |
Fördelar med Tensorflöde
Här är fördelar/fördelar med Tensor-flöde
- Erbjuder båda Python och API:er som gör det lättare att arbeta med
- Bör användas för att träna och serva modeller i live-läge till riktiga kunder.
- TensorFlow-ramverket stöder både CPU- och GPU-datorenheter
- Det hjälper oss att utföra en underdel av en graf som hjälper dig att hämta diskreta data
- Erbjuder snabbare kompileringstid jämfört med andra ramverk för djupinlärning
- Det ger automatiska differentieringsmöjligheter som gynnar gradientbaserade maskininlärning algoritmer.
Fördelar med Keras
Här är fördelar/fördelar med Keras:
- Det minimerar antalet användaråtgärder som behövs för frekvent användning
- Ge handlingskraftig feedback vid användarfel.
- Keras tillhandahåller ett enkelt, konsekvent gränssnitt optimerat för vanliga användningsfall.
- Det hjälper dig att skriva anpassade byggstenar för att uttrycka nya idéer för forskning.
- Skapa nya lager, mätvärden och utveckla toppmoderna modeller.
- Erbjud en enkel och snabb prototypframställning
Nackdelar med Tensorflöde
Här är nackdelar/nackdelar med att använda Tensor-flöde:
- TensorFlow erbjuder inte hastighet och användning jämfört med andra python-ramverk.
- Inget GPU-stöd för Nvidia och endast språkstöd:
- Du behöver en grundläggande kunskap om avancerad kalkyl och linjär algebra, tillsammans med en erfarenhet av maskininlärning.
- TensorFlow har en unik struktur, så det är utmanande att hitta ett fel och svårt att felsöka.
- Det är en mycket låg nivå eftersom den erbjuder en brant inlärningskurva.
Nackdelar med Keras
Här är nackdelar/nackdelar med att använda Keras ramverk
- Det är ett mindre flexibelt och mer komplext ramverk att använda
- Inga RBM (Restricted Boltzmann Machines) till exempel
- Färre projekt tillgängliga online än TensorFlow
- Multi-GPU, fungerar inte till 100 %
Vilket ramverk ska man välja?
Här är några kriterier som hjälper dig att välja ett specifikt ramverk:
Utvecklingssyfte | Bibliotek att välja |
---|---|
Du är en Ph.D. studerande | TensorFlow |
Du vill använda Deep Learning för att få fler funktioner | Keras |
Du jobbar i en bransch | TensorFlow |
Du har precis börjat din 2-månaders praktik | Keras |
Du vill ge övningsverk till elever | Keras |
Du vet inte ens Python | Keras |