TensorFlow กับ Keras: ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างพวกเขา

เทนเซอร์ไหลคืออะไร?

TensorFlow เป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกโอเพนซอร์สที่ได้รับการพัฒนาและดูแลโดย Google ไลบรารีนี้นำเสนอการเขียนโปรแกรมการไหลของข้อมูลซึ่งดำเนินการงานการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย ไลบรารีนี้สร้างขึ้นเพื่อทำงานบน CPU หรือ GPU หลายตัวและแม้แต่ระบบปฏิบัติการมือถือ และยังมีแรปเปอร์หลายตัวในหลายภาษา เช่น Python, C++,หรือ Java.

เคราสคืออะไร?

เคราส เป็นไลบรารี Open Source Neural Network ที่เขียนขึ้น Python ซึ่งทำงานบน Theano หรือ Tensorflow ได้รับการออกแบบให้เป็นโมดูลาร์ รวดเร็ว และใช้งานง่าย พัฒนาโดย François Chollet วิศวกรของ Google เป็นไลบรารีที่มีประโยชน์ในการสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก

คุณสมบัติของเทนเซอร์โฟลว์

นี่คือคุณสมบัติที่สำคัญของ Tensorflow:

• แก้ไขข้อผิดพลาดได้เร็วขึ้นด้วย Python เครื่องมือ
• แบบจำลองไดนามิกด้วย Python การควบคุมการไหล
• รองรับการไล่ระดับสีแบบกำหนดเองและการไล่ระดับสีที่สูงขึ้น
• TensorFlow นำเสนอสิ่งที่เป็นนามธรรมหลายระดับ ซึ่งช่วยให้คุณสร้างและฝึกโมเดลได้
• TensorFlow ช่วยให้คุณฝึกฝนและปรับใช้โมเดลของคุณได้อย่างรวดเร็ว ไม่ว่าคุณจะใช้ภาษาหรือแพลตฟอร์มใดก็ตาม
• TensorFlow มอบความยืดหยุ่นและการควบคุมด้วยฟีเจอร์ต่างๆ เช่น Keras Functional API และโมเดล
• จัดทำเอกสารอย่างดีจึงเข้าใจง่าย
• อาจเป็นที่นิยมมากที่สุดใช้งานง่ายด้วย Python

คุณสมบัติของ Keras

นี่คือคุณสมบัติที่สำคัญของ Keras:

• มุ่งเน้นไปที่ประสบการณ์ผู้ใช้
• หลายแบ็กเอนด์และหลายแพลตฟอร์ม
• การผลิตแบบจำลองอย่างง่าย
• ช่วยให้สร้างต้นแบบได้ง่ายและรวดเร็ว
• การสนับสนุนเครือข่าย Convolutional
• รองรับเครือข่ายที่เกิดซ้ำ
• Keras เป็นคนแสดงออก ยืดหยุ่น และเหมาะกับการวิจัยที่สร้างสรรค์
• เคราสเป็น Pythonกรอบงานแบบอิงฐานที่ทำให้การดีบักและสำรวจเป็นเรื่องง่าย
• ไลบรารีเครือข่ายประสาทเทียมแบบโมดูลาร์สูงเขียนด้วย Python
• พัฒนาโดยเน้นไปที่การทดลองที่รวดเร็ว

TensorFlow กับ Keras: ความแตกต่างระหว่าง Keras และ Tensorflow

นี่คือความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Keras และ Tensorflow

ข้อดีของการไหลของเทนเซอร์

นี่คือข้อดี/ประโยชน์ของการไหลของเทนเซอร์

• ข้อเสนอทั้งสอง Python และ API ที่ทำให้ทำงานได้ง่ายขึ้น
• ควรนำไปใช้ในการฝึกและให้บริการโมเดลในโหมดถ่ายทอดสดแก่ลูกค้าจริง
• เฟรมเวิร์ก TensorFlow รองรับทั้งอุปกรณ์ประมวลผล CPU และ GPU
• ช่วยให้เราสามารถดำเนินการส่วนย่อยของกราฟซึ่งช่วยให้คุณดึงข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องได้
• เสนอเวลาในการคอมไพล์ที่เร็วกว่าเมื่อเทียบกับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกอื่นๆ
• มีความสามารถในการสร้างความแตกต่างโดยอัตโนมัติซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการไล่ระดับสี เรียนรู้เครื่อง อัลกอริทึม

ข้อดีของ Keras

นี่คือข้อดี/ประโยชน์ของ Keras:

• ช่วยลดจำนวนการดำเนินการของผู้ใช้ที่จำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานบ่อยครั้ง
• ให้ข้อเสนอแนะที่ดำเนินการได้เมื่อผู้ใช้เกิดข้อผิดพลาด
• Keras มอบอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายและสม่ำเสมอซึ่งปรับให้เหมาะกับกรณีการใช้งานทั่วไป
• ช่วยให้คุณเขียนแบบเอกสารสำเร็จรูปที่กำหนดเองเพื่อแสดงแนวคิดใหม่ๆ สำหรับการวิจัย
• สร้างเลเยอร์ ตัวชี้วัด และพัฒนาโมเดลที่ล้ำสมัย
• นำเสนอการสร้างต้นแบบที่ง่ายและรวดเร็ว

ข้อเสียของการไหลของเทนเซอร์

นี่คือข้อเสีย/ข้อเสียของการใช้ Tensor Flow:

• TensorFlow ไม่มีความเร็วและการใช้งานเมื่อเทียบกับเฟรมเวิร์ก Python อื่นๆ
• ไม่รองรับ GPU สำหรับ Nvidia และรองรับเฉพาะภาษาเท่านั้น:
• คุณต้องมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับแคลคูลัสและพีชคณิตเชิงเส้นขั้นสูง พร้อมด้วยประสบการณ์การเรียนรู้ของเครื่อง
• TensorFlow มีโครงสร้างที่เป็นเอกลักษณ์ การค้นหาข้อผิดพลาดและการแก้ไขข้อบกพร่องจึงเป็นเรื่องยาก
• เป็นระดับที่ต่ำมากเนื่องจากมีช่วงการเรียนรู้ที่สูงชัน

ข้อเสียของ Keras

นี่คือข้อเสีย/ข้อเสียของการใช้เฟรมเวิร์ก Keras

• เป็นกรอบงานที่มีความยืดหยุ่นน้อยกว่าและซับซ้อนกว่าในการใช้งาน
• ไม่มี RBM (เครื่องจักร Boltzmann แบบจำกัด) เป็นต้น
• มีโปรเจ็กต์ออนไลน์น้อยกว่า TensorFlow
• Multi-GPU ใช้งานไม่ได้ 100%

เลือกกรอบไหน?

ต่อไปนี้เป็นเกณฑ์บางส่วนที่ช่วยคุณในการเลือกกรอบงานเฉพาะ: