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.

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

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: