TensorFlow проти Keras: ключова різниця між ними
Евелін Кларк
Що таке Tensor flow?
TensorFlow — це бібліотека глибокого навчання з відкритим кодом, розроблена та підтримувана Google. Він пропонує програмування потоків даних, яке виконує низку завдань машинного навчання. Його було створено для роботи на кількох процесорах або графічних процесорах і навіть мобільних операційних системах, і він має кілька оболонок кількома мовами, наприклад Python, C++або Java.
Що таке Керас?
КЕРАС це бібліотека нейронної мережі з відкритим вихідним кодом, написана в Python який працює поверх Theano або Tensorflow. Він розроблений як модульний, швидкий і простий у використанні. Його розробив Франсуа Шолле, інженер Google. Це корисна бібліотека для створення будь-якого алгоритму глибокого навчання.
КЛЮЧОВІ ВІДМІННОСТІ:
- Keras — це високорівневий API, який працює поверх TensorFlow, CNTK і Theano, тоді як TensorFlow — це структура, яка пропонує як високорівневі, так і низькорівневі API.
- Keras ідеально підходить для швидкого впровадження, тоді як Tensorflow ідеально підходить для досліджень глибокого навчання та складних мереж.
- Keras використовує інструмент налагодження API, такий як TFDBG, з іншого боку, у Tensorflow ви можете використовувати інструменти візуалізації дошки Tensor для налагодження.
- Keras має просту архітектуру, яку можна читати та лаконічно, тоді як Tensorflow не дуже простий у використанні.
- Keras зазвичай використовується для невеликих наборів даних, але TensorFlow використовується для високопродуктивних моделей і великих наборів даних.
- У Keras підтримка спільноти мінімальна, тоді як у TensorFlow вона підтримується великою спільнотою технологічних компаній.
- Keras можна використовувати для низькопродуктивних моделей, тоді як TensorFlow можна використовувати для високопродуктивних моделей.
Особливості Tensorflow
Ось важливі функції Tensorflow:
- Швидше налагодження за допомогою Python інструменти
- Динамічні моделі с Python контрольний потік
- Підтримка власних градієнтів і градієнтів вищого порядку
- TensorFlow пропонує кілька рівнів абстракції, що допомагає вам створювати та навчати моделі.
- TensorFlow дозволяє швидко навчати та розгортати вашу модель, незалежно від того, яку мову чи платформу ви використовуєте.
- TensorFlow забезпечує гнучкість і контроль завдяки таким функціям, як Keras Functional API і Model
- Добре задокументовано, тому легко зрозуміти
- Мабуть, найпопулярніший простий у використанні Python
Особливості Keras
Ось важливі особливості Keras:
- Зосередьтеся на досвіді користувача.
- Мультибекенд і мультиплатформа.
- Легке виготовлення моделей
- Дозволяє легко та швидко створювати прототипи
- Підтримка згорткових мереж
- Підтримка повторюваних мереж
- Керас експресивний, гнучкий і схильний до інноваційних досліджень.
- Керас є a Pythonфреймворк на основі, який полегшує налагодження та дослідження.
- Написано високомодульну бібліотеку нейронних мереж Python
- Розроблено з упором на можливість швидкого експериментування
TensorFlow проти Keras: різниця між Keras і Tensorflow
Ось важливі відмінності між Keras і Tensorflow
| Керас | TensorFlow |
|---|---|
| Keras — це API високого рівня, який працює поверх TensorFlow, CNTK і Theano. | TensorFlow — це фреймворк, який пропонує API високого та низького рівня. |
| Keras простий у використанні, якщо ви знаєте Python мова. | Вам потрібно вивчити синтаксис використання різних функцій Tensorflow. |
| Ідеально підходить для швидкого впровадження. | Ідеально підходить для досліджень глибокого навчання, складних мереж. |
| Використовує інший інструмент налагодження API, наприклад TFDBG. | Ви можете використовувати інструменти візуалізації дошки Tensor для налагодження. |
| Це було розпочато Франсуа Шолле з проекту та розроблено групою людей. | Його розробила команда Google Brain. |
| Написано в Python, оболонка для Theano, TensorFlow і CNTK | Написано переважно в C++, CUDA та Python. |
| Keras має просту архітектуру, яку можна читати та лаконічно. | Tensorflow не дуже простий у використанні. |
| У фреймворку Keras налагодження простих мереж виникає дуже рідше. | Це цілком складні для виконання налагодження в TensorFlow. |
| Keras зазвичай використовується для невеликих наборів даних. | TensorFlow використовується для високопродуктивних моделей і великих наборів даних. |
| Підтримка громади мінімальна. | Його підтримує велика спільнота технологічних компаній. |
| Його можна використовувати для малопродуктивних моделей. | Використовується для високопродуктивних моделей. |
Переваги Tensor flow
Ось плюси/переваги Tensor flow
- Пропозиції обох Python і API, що полегшує роботу
- Слід використовувати для навчання та обслуговування моделей реальним клієнтам у режимі реального часу.
- Фреймворк TensorFlow підтримує обчислювальні пристрої як CPU, так і GPU
- Це допомагає нам виконувати частину графіка, яка допомагає вам отримувати дискретні дані
- Пропонує швидший час компіляції порівняно з іншими фреймворками глибокого навчання
- Він забезпечує автоматичні можливості диференціації, які виграють на основі градієнта навчання за допомогою машини алгоритми.
Переваги Keras
Ось плюси/переваги Keras:
- Це мінімізує кількість дій користувача для випадків частого використання
- Забезпечте дієвий відгук у разі помилки користувача.
- Keras надає простий узгоджений інтерфейс, оптимізований для типових випадків використання.
- Це допомагає вам писати спеціальні будівельні блоки, щоб висловити нові ідеї для дослідження.
- Створюйте нові шари, показники та розробляйте найсучасніші моделі.
- Запропонуйте простий і швидкий прототип
Недоліки Tensor flow
Ось мінуси/недоліки використання Tensor flow:
- TensorFlow не пропонує швидкість і використання порівняно з іншими фреймворками python.
- Відсутня підтримка GPU для Nvidia, підтримка лише мови:
- Вам потрібні фундаментальні знання поглибленого числення та лінійної алгебри, а також досвід машинного навчання.
- TensorFlow має унікальну структуру, тому важко знайти помилку та важко налагодити її.
- Це дуже низький рівень, оскільки він пропонує круту криву навчання.
Недоліки Keras
Ось мінуси/недоліки використання фреймворку Keras
- Це менш гнучкий і складніший фреймворк
- Наприклад, немає RBM (обмежених машин Больцмана).
- Менше проектів, доступних онлайн, ніж TensorFlow
- Multi-GPU, не працює на 100%.
Який каркас вибрати?
Ось кілька критеріїв, які допоможуть вам вибрати певний фреймворк:
| Мета розробки | Бібліотека на вибір |
|---|---|
| Ви доктор філософії. студент | TensorFlow |
| Ви хочете використовувати Deep Learning, щоб отримати більше функцій | Керас |
| Ви працюєте в галузі | TensorFlow |
| Ви щойно розпочали своє 2-місячне стажування | Керас |
| Ви хочете дати практичні роботи студентам | Керас |
| Ви навіть не знаєте Python | Керас |
