TensorFlow 与 Keras：它们之间的主要区别
伊芙琳·克拉克
什么是 Tensor Flow？
TensorFlow 是一个由 Google 开发和维护的开源深度学习库。它提供执行一系列机器学习任务的数据流编程。它被设计为在多个 CPU 或 GPU 甚至移动操作系统上运行，并且它有多种语言的包装器，例如 Python, C++或 Java.
什么是 Keras？
凯拉斯 是一个用以下语言编写的开源神经网络库 Python 运行在 Theano 或 Tensorflow 之上。它被设计为模块化、快速且易于使用。它由 Google 工程师 François Chollet 开发。它是一个构建任何深度学习算法的有用库。
主要区别：
- Keras 是一个在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 上运行的高级 API，而 TensorFlow 是一个提供高级和低级 API 的框架。
- Keras 非常适合快速实施，而 Tensorflow 则非常适合深度学习研究和复杂网络。
- Keras 使用 TFDBG 等 API 调试工具，另一方面，在 Tensorflow 中，您可以使用 Tensor board 可视化工具进行调试。
- Keras 的架构简单，可读性强，简洁，而 Tensorflow 不太容易使用。
- Keras 通常用于小型数据集，而 TensorFlow 用于高性能模型和大型数据集。
- 在 Keras 中，社区支持很少，而在 TensorFlow 中它得到了大量科技公司社区的支持。
- Keras 可用于低性能模型，而 TensorFlow 可用于高性能模型。
Tensorflow 的特点
以下是 Tensorflow 的重要特性：
- 更快的调试 Python 工具
- 动态模型 Python 控制流
- 支持自定义和高阶梯度
- TensorFlow 提供多层次的抽象，帮助您构建和训练模型。
- 无论您使用什么语言或平台，TensorFlow 都可以让您快速训练和部署模型。
- TensorFlow 通过 Keras Functional API 和模型等功能提供灵活性和控制力
- 记录详实，易于理解
- 可能是最受欢迎的易于使用 Python
Keras 的特点
以下是 Keras 的重要特性：
- 关注用户体验。
- 多后端和多平台。
- 轻松制作模型
- 可轻松快速地进行原型设计
- 卷积网络支持
- 循环网络支持
- Keras 富有表现力、灵活性，适合创新研究。
- Keras 是一个 Python基于框架，可以轻松调试和探索。
- 高度模块化的神经网络库 Python
- 开发重点是允许快速实验
TensorFlow 与 Keras：Keras 与 Tensorflow 之间的区别
以下是 Keras 和 Tensorflow 之间的重要区别
| Keras | TensorFlow |
|---|---|
| Keras 是一个在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 上运行的高级 API。 | TensorFlow 是一个提供高级和低级 API 的框架。 |
| 如果你了解 Python 语言。 | 您需要学习使用各种 Tensorflow 函数的语法。 |
| 非常适合快速实施。 | 非常适合深度学习研究、复杂网络。 |
| 使用另一个 API 调试工具，例如 TFDBG。 | 您可以使用 Tensor board 可视化工具进行调试。 |
| 它是由 François Chollet 从一个项目发起并由一群人开发。 | 它是由 Google Brain 团队开发的。 |
| 写入 Python，Theano、TensorFlow 和 CNTK 的包装器 | 主要写于 C++、CUDA 和 Python. |
| Keras 架构简单，可读性强，简洁易懂。 | Tensorflow 不太容易使用。 |
| 在Keras框架中，很少需要调试简单网络。 | 这是很 挑战 在 TensorFlow 中进行调试。 |
| Keras 通常用于小型数据集。 | TensorFlow 用于高性能模型和大型数据集。 |
| 社区支持极少。 | 它得到了众多科技公司的支持。 |
| 可用于低性能模型。 | 它适用于高性能模型。 |
Tensor Flow 的优势
以下是 Tensor Flow 的优点/好处
- 提供两者 Python 以及让工作更轻松的 API
- 应用于以实时模式训练模型并向真实客户提供服务。
- TensorFlow框架支持CPU和GPU计算设备
- 它可以帮助我们执行图表的子部分，从而帮助您检索离散数据
- 与其他深度学习框架相比，编译时间更快
- 它提供了自动区分功能，有利于基于梯度的 机器学习 算法。
Keras 的优点
以下是 Keras 的优点/好处：
- 它最大限度地减少了频繁使用情况下所需的用户操作次数
- 根据用户错误提供可操作的反馈。
- Keras 提供了一个简单、一致的界面，针对常见用例进行了优化。
- 它可以帮助您编写自定义构建块来表达新的研究想法。
- 创建新的层、指标并开发最先进的模型。
- 提供简单、快速的原型设计
Tensor Flow 的缺点
以下是使用 Tensor Flow 的缺点/不足之处：
- 与其他 Python 框架相比，TensorFlow 的速度和使用率并不高。
- 不支持 Nvidia GPU，仅支持语言：
- 您需要具备高等微积分和线性代数的基础知识，以及机器学习的经验。
- TensorFlow 具有独特的结构，因此查找错误很有挑战性并且很难调试。
- 这是一个非常低的水平，因为它的学习曲线很陡峭。
Keras 的缺点
以下是使用 Keras 框架的缺点
- 它是一个不太灵活且使用起来更复杂的框架
- 例如，没有 RBM（受限玻尔兹曼机）
- 网上可用的项目比 TensorFlow 少
- 多 GPU，无法 100% 工作
选择哪个框架？
以下有一些帮助您选择特定框架的标准：
| 开发目的 | 选择的图书馆 |
|---|---|
| 你是一名博士生 | TensorFlow |
| 你想使用深度学习来获得更多特征 | Keras |
| 你在一个行业工作 | TensorFlow |
| 你刚刚开始为期 2 个月的实习 | Keras |
| 你想给学生提供练习作品 | Keras |
| 你甚至不知道 Python | Keras |
