TensorFlow vs Keras: Sự khác biệt chính giữa chúng

Dòng chảy Tenor là gì?

TensorFlow là một thư viện học sâu mã nguồn mở được phát triển và bảo trì bởi Google. Nó cung cấp lập trình luồng dữ liệu thực hiện một loạt các tác vụ học máy. Nó được xây dựng để chạy trên nhiều CPU hoặc GPU và thậm chí cả hệ điều hành di động, và nó có một số trình bao bọc bằng nhiều ngôn ngữ như Python, C++, hoặc là Java.

Keras là gì?

KERAS là một thư viện Mạng thần kinh nguồn mở được viết bằng Python chạy trên Theano hoặc Tensorflow. Nó được thiết kế theo mô-đun, nhanh chóng và dễ sử dụng. Nó được phát triển bởi François Chollet, một kỹ sư của Google. Đây là một thư viện hữu ích để xây dựng bất kỳ thuật toán học sâu nào.

Các tính năng của Tensorflow

Dưới đây là các tính năng quan trọng của Tensorflow:

• Gỡ lỗi nhanh hơn với Python công cụ
• Mô hình động với Python kiểm soát dòng chảy
• Hỗ trợ độ dốc tùy chỉnh và bậc cao hơn
• TensorFlow cung cấp nhiều mức độ trừu tượng, giúp bạn xây dựng và đào tạo các mô hình.
• TensorFlow cho phép bạn đào tạo và triển khai mô hình của mình một cách nhanh chóng, bất kể bạn sử dụng ngôn ngữ hoặc nền tảng nào.
• TensorFlow cung cấp tính linh hoạt và khả năng kiểm soát với các tính năng như Mô hình và API chức năng Keras
• Tài liệu hay nên dễ hiểu
• Có lẽ là phổ biến nhất dễ sử dụng với Python

Tính năng của Keras

Dưới đây là các tính năng quan trọng của Keras:

• Tập trung vào trải nghiệm người dùng.
• Đa phụ trợ và đa nền tảng.
• Dễ dàng sản xuất mô hình
• Cho phép tạo mẫu dễ dàng và nhanh chóng
• Hỗ trợ mạng tích chập
• Hỗ trợ mạng định kỳ
• Keras có khả năng biểu cảm, linh hoạt và phù hợp với nghiên cứu sáng tạo.
• Keras là một Pythondựa trên framework giúp dễ dàng gỡ lỗi và khám phá.
• Thư viện mạng thần kinh có tính mô-đun cao được viết bằng Python
• Được phát triển với trọng tâm là cho phép thử nghiệm nhanh

TensorFlow Vs Keras: Sự khác biệt giữa Keras và Tensorflow

Đây là những khác biệt quan trọng giữa Keras và Tensorflow

Ưu điểm của dòng Tensor

Dưới đây là những ưu/lợi ích của dòng Tensor

• Cung cấp cả hai Python và API giúp làm việc dễ dàng hơn
• Nên dùng để đào tạo và phục vụ các mô hình ở chế độ trực tiếp cho khách hàng thực.
• TensorFlow framework hỗ trợ cả thiết bị tính toán CPU và GPU
• Nó giúp chúng tôi thực thi phần con của biểu đồ giúp bạn truy xuất dữ liệu rời rạc
• Cung cấp thời gian biên dịch nhanh hơn so với các khung học sâu khác
• Nó cung cấp khả năng phân biệt tự động mang lại lợi ích dựa trên độ dốc học máy các thuật toán.

Ưu điểm của Keras

Dưới đây là những ưu/lợi ích của Keras:

• Nó giảm thiểu số lượng hành động người dùng cần cho các trường hợp sử dụng thường xuyên
• Cung cấp phản hồi hữu ích khi có lỗi của người dùng.
• Keras cung cấp giao diện đơn giản, nhất quán được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng thông thường.
• Nó giúp bạn viết các khối xây dựng tùy chỉnh để thể hiện những ý tưởng mới cho nghiên cứu.
• Tạo các lớp, số liệu mới và phát triển các mô hình hiện đại.
• Cung cấp nguyên mẫu dễ dàng và nhanh chóng

Nhược điểm của dòng Tensor

Dưới đây là những nhược điểm/nhược điểm của việc sử dụng luồng Tensor:

• TensorFlow không cung cấp tốc độ và mức sử dụng so với các framework python khác.
• Không hỗ trợ GPU cho Nvidia và chỉ hỗ trợ ngôn ngữ:
• Bạn cần có kiến ​​thức cơ bản về phép tính nâng cao và đại số tuyến tính, cùng với kinh nghiệm về học máy.
• TensorFlow có cấu trúc độc đáo nên rất khó tìm ra lỗi và khó gỡ lỗi.
• Đây là một cấp độ rất thấp vì nó có đường cong học tập dốc.

Nhược điểm của Keras

Dưới đây là những nhược điểm/nhược điểm của việc sử dụng khung Keras

• Đây là một khuôn khổ ít linh hoạt hơn và phức tạp hơn để sử dụng
• Ví dụ: không có RBM (Máy Boltzmann bị hạn chế)
• Ít dự án có sẵn trực tuyến hơn TensorFlow
• Nhiều GPU, không hoạt động 100%

Chọn khung nào?

Dưới đây là một số tiêu chí giúp bạn chọn một khung cụ thể: