TensorFlow vs Keras: Aralarındaki Temel Fark

Tensör akışı nedir?

TensorFlow, Google tarafından geliştirilen ve sürdürülen açık kaynaklı bir derin öğrenme kütüphanesidir. Bir dizi makine öğrenimi görevi gerçekleştiren veri akışı programlaması sunar. Birden fazla CPU veya GPU ve hatta mobil işletim sistemlerinde çalışacak şekilde oluşturulmuştur ve çeşitli dillerde çeşitli sarmalayıcılara sahiptir. Python, C++ya da Java.

Keras nedir?

KERAS ile yazılmış bir Açık Kaynak Sinir Ağı kütüphanesidir. Python Theano veya Tensorflow'un üstünde çalışır. Modüler, hızlı ve kullanımı kolay olacak şekilde tasarlanmıştır. Google mühendisi François Chollet tarafından geliştirilmiştir. Herhangi bir derin öğrenme algoritması oluşturmak için kullanışlı bir kütüphanedir.

ANAHTAR FARKLAR:

Keras, TensorFlow, CNTK ve Theano üzerinde çalışan üst düzey bir API'dir; TensorFlow ise hem yüksek hem de düşük düzeyli API'ler sunan bir çerçevedir.
Hızlı uygulamalar için Keras mükemmelken, derin öğrenme araştırmaları ve karmaşık ağlar için Tensorflow idealdir.
Keras, TFDBG gibi API hata ayıklama aracını kullanırken, Tensorflow'ta hata ayıklama için Tensor kartı görselleştirme araçlarını kullanabilirsiniz.
Keras, okunabilir ve özlü, basit bir mimariye sahipken Tensorflow'un kullanımı çok kolay değildir.
Keras genellikle küçük veri kümeleri için kullanılır ancak TensorFlow, yüksek performanslı modeller ve büyük veri kümeleri için kullanılır.
Keras'ta topluluk desteği minimum düzeydeyken TensorFlow'da büyük bir teknoloji şirketleri topluluğu tarafından desteklenmektedir.
Keras düşük performanslı modeller için kullanılabilirken TensorFlow yüksek performanslı modeller için kullanılabilir.

Tensorflow'un Özellikleri

Tensorflow'un önemli özellikleri şunlardır:

İle daha hızlı hata ayıklama Python araçlar
Dinamik modeller Python kontrol akışı
Özel ve daha yüksek dereceli degradeler için destek
TensorFlow modeller oluşturmanıza ve eğitmenize yardımcı olan birden fazla soyutlama düzeyi sunar.
TensorFlow, hangi dili veya platformu kullanırsanız kullanın, modelinizi hızlı bir şekilde eğitmenize ve dağıtmanıza olanak tanır.
TensorFlow, Keras İşlevsel API ve Model gibi özelliklerle esneklik ve kontrol sağlar
İyi belgelenmiş, anlaşılması çok kolay
Muhtemelen en popüler, kullanımı kolay Python

Keras'ın özellikleri

İşte Keras'ın önemli özellikleri:

Kullanıcı deneyimine odaklanın.
Çoklu arka uç ve çoklu platform.
Modellerin kolay üretimi
Kolay ve hızlı prototip oluşturmaya olanak tanır
Evrişimli ağlar desteği
Tekrarlanan ağ desteği
Keras, ifade gücü yüksek, esnek ve yenilikçi araştırmalara uygundur.
Keras bir PythonHata ayıklamayı ve keşfetmeyi kolaylaştıran tabanlı çerçeve.
Son derece modüler sinir ağları kitaplığı, Python
Hızlı denemelere olanak sağlamaya odaklanılarak geliştirildi

TensorFlow vs Keras: Keras ve Tensorflow Arasındaki Fark

Burada Keras ve Tensorflow arasındaki önemli farklar var

keras	TensorFlow
Keras, TensorFlow, CNTK ve Theano üzerinde çalışan üst düzey bir API'dir.	TensorFlow, hem yüksek hem de düşük seviyeli API'ler sunan bir çerçevedir.
Eğer biliyorsanız Keras'ın kullanımı kolaydır. Python dil.	Çeşitli Tensorflow işlevlerini kullanmanın sözdizimini öğrenmeniz gerekir.
Hızlı uygulamalar için mükemmeldir.	Derin öğrenme araştırmaları ve karmaşık ağlar için idealdir.
TFDBG gibi başka bir API hata ayıklama aracını kullanır.	Hata ayıklama için Tensor kartı görselleştirme araçlarını kullanabilirsiniz.
François Chollet tarafından bir projeden başlatıldı ve bir grup insan tarafından geliştirildi.	Google Brain ekibi tarafından geliştirilmiştir.
Yazılmış Python, Theano, TensorFlow ve CNTK için bir sarmalayıcı	Çoğunlukla yazılmıştır C++, CUDA ve Python.
Keras, okunabilir ve özlü, basit bir mimariye sahiptir.	Tensorflow'un kullanımı çok kolay değil.
Keras çerçevesinde basit ağlarda hata ayıklamaya çok daha az ihtiyaç duyulur.	Sessiz zor TensorFlow'da hata ayıklama gerçekleştirmek için.
Keras genellikle küçük veri kümeleri için kullanılır.	TensorFlow, yüksek performanslı modeller ve büyük veri kümeleri için kullanılır.
Topluluk desteği minimum düzeydedir.	Büyük bir teknoloji şirketleri topluluğu tarafından desteklenmektedir.
Düşük performanslı modeller için kullanılabilir.	Yüksek performanslı modeller için kullanılır.

Tensör akışının avantajları

Burada Tensör akışının artıları/faydaları verilmiştir

Her ikisini de sunar Python ve üzerinde çalışmayı kolaylaştıran API'ler
Modelleri gerçek müşterilere canlı modda eğitmek ve sunmak için kullanılmalıdır.
TensorFlow çerçevesi hem CPU hem de GPU bilgi işlem cihazlarını destekler
Ayrı verileri almanıza yardımcı olan bir grafiğin alt bölümünü yürütmemize yardımcı olur
Diğer derin öğrenme çerçevelerine kıyasla daha hızlı derleme süresi sunar
Degrade tabanlı fayda sağlayan otomatik farklılaştırma yetenekleri sağlar makine öğrenme algoritmaları.

Keras'ın Avantajları

İşte Keras'ın artıları/faydaları:

Sık kullanım durumları için gereken kullanıcı eylemi sayısını en aza indirir
Kullanıcı hatası durumunda eyleme geçirilebilir geri bildirim sağlayın.
Keras, yaygın kullanım durumları için optimize edilmiş basit ve tutarlı bir arayüz sağlar.
Araştırma için yeni fikirleri ifade etmek amacıyla özel yapı taşları yazmanıza yardımcı olur.
Yeni katmanlar, ölçümler oluşturun ve son teknoloji modeller geliştirin.
Kolay ve hızlı bir prototip oluşturma olanağı sunun

Tensör akışının dezavantajları

Burada Tensor akışını kullanmanın eksileri/dezavantajları verilmiştir:

TensorFlow, diğer python çerçevelerine kıyasla hız ve kullanım sunmaz.
Nvidia için GPU desteği yok ve yalnızca dil desteği:
Makine öğrenimi deneyiminin yanı sıra ileri düzey matematik ve doğrusal cebir konusunda temel bilgiye ihtiyacınız var.
TensorFlow'un benzersiz bir yapısı vardır, bu nedenle hata bulmak zordur ve hata ayıklamak zordur.
Dik bir öğrenme eğrisi sunduğundan çok düşük bir seviyedir.

Keras'ın dezavantajları

Burada Keras çerçevesini kullanmanın eksileri/dezavantajları verilmiştir

Kullanımı daha az esnek ve daha karmaşık bir çerçevedir
Örneğin RBM (Kısıtlı Boltzmann Makineleri) yok
TensorFlow'a göre çevrimiçi olarak daha az proje mevcut
Çoklu GPU, %100 çalışmıyor

Hangi çerçeveyi seçmelisiniz?

Belirli bir çerçeveyi seçmenize yardımcı olacak bazı kriterler şunlardır:

Geliştirme amacı	Seçilecek Kütüphane
Sen doktoralısın. öğrenci	TensorFlow
Daha fazla özellik elde etmek için Derin Öğrenmeyi kullanmak istiyorsunuz	keras
Bir sektörde çalışıyorsunuz	TensorFlow
2 aylık stajınıza yeni başladınız	keras
Öğrencilere uygulama çalışmaları vermek istiyorsunuz	keras
sen bile bilmiyorsun Python	keras