Keras срещу Tensorflow: Трябва да знаете разликите!

Какво представлява тензорният поток?

TensorFlow е библиотека за дълбоко обучение с отворен код, разработена и поддържана от Google. Той предлага програмиране на потока данни, което изпълнява редица задачи за машинно обучение. Той е създаден да работи на множество процесори или графични процесори и дори мобилни операционни системи и има няколко обвивки на няколко езика като Python, C ++ или Java.

В този урок ще научите:

Какво е Keras?

ТРУДНО е библиотека с невронна мрежа с отворен код, написана на Python, която работи върху Theano или Tensorflow. Той е проектиран да бъде модулен, бърз и лесен за използване. Той е разработен от Франсоа Чолет, инженер на Google. Това е полезна библиотека за изграждане на всеки алгоритъм за дълбоко обучение.

Характеристики на Tensorflow

Ето важните характеристики на Tensorflow:

  • По -бързо отстраняване на грешки с инструменти на Python
  • Динамични модели с контролен поток на Python
  • Поддръжка за персонализирани и по-висок ред градиенти
  • TensorFlow предлага множество нива на абстракция, което ви помага да изграждате и обучавате модели.
  • TensorFlow ви позволява бързо да обучавате и внедрявате вашия модел, без значение какъв език или платформа използвате.
  • TensorFlow осигурява гъвкавост и контрол с функции като функционален API и модел на Keras
  • Добре документиран, толкова лесен за разбиране
  • Вероятно най -популярният лесен за използване с Python

Характеристики на Keras

Ето важни характеристики на Keras:

  • Фокусирайте се върху потребителското изживяване.
  • Мулти-бекенд и мулти-платформа.
  • Лесно производство на модели
  • Позволява лесно и бързо прототипиране
  • Поддръжка на конволюционни мрежи
  • Поддръжка на повтарящи се мрежи
  • Keras е изразителен, гъвкав и подходящ за иновативни изследвания.
  • Keras е базирана на Python рамка, която улеснява отстраняването на грешки и изследването.
  • Библиотека с много модулни невронни мрежи, написана на Python
  • Разработен с фокус върху позволява бързо експериментиране

Разлика между TensorFlow и Keras

Тук има важни разлики между Kera и Tensorflow

Трудно TensorFlow
Keras е API на високо ниво, което работи над TensorFlow, CNTK и Theano.TensorFlow е рамка, която предлага както високо, така и ниско ниво API.
Keras е лесен за използване, ако знаете езика на Python.Трябва да научите синтаксиса за използване на различни функции Tensorflow.
Перфектен за бърза реализация.Идеален за изследване на дълбоко обучение, сложни мрежи.
Използва друг инструмент за отстраняване на грешки в API като TFDBG.Можете да използвате инструменти за визуализация на платка Tensor за отстраняване на грешки.
Започнато е от Франсоа Чолет по проект и е разработено от група хора.Той е разработен от екипа на Google Brain.
Написано на Python, обвивка за Theano, TensorFlow и CNTKПисано предимно на C ++, CUDA и Python.
Keras има проста архитектура, която е четлива и кратка.Tensorflow не е много лесен за използване.
В рамките на Keras има много по -рядка нужда от отстраняване на грешки в прости мрежи.Доста е предизвикателен за извършване на отстраняване на грешки в TensorFlow.
Keras обикновено се използва за малки набори от данни.TensorFlow се използва за високопроизводителни модели и големи набори от данни.
Подкрепата на общността е минимална.Той е подкрепен от голяма общност от технологични компании.
Може да се използва за модели с ниска производителност.Използва се за високопроизводителни модели.

Предимства на тензорния поток

Ето плюсовете/предимствата на Tensor flow

  • Предлага както Python, така и API, което улеснява работата
  • Трябва да се използва за обучение и обслужване на модели в режим на живо на реални клиенти.
  • Рамката TensorFlow поддържа както CPU, така и GPU изчислителни устройства
  • Той ни помага да изпълним подчаст на графика, която ви помага да извлечете дискретни данни
  • Предлага по -бързо време за компилиране в сравнение с други рамки за задълбочено обучение
  • Той осигурява възможности за автоматично диференциране, които се възползват от алгоритми за машинно обучение, базирани на градиент.

Предимства на Hard

Ето плюсовете/предимствата на Keras:

  • Той свежда до минимум броя на действията на потребителя, необходими за случаи на честа употреба
  • Предоставяне на обратна връзка при грешка на потребителя.
  • Keras предоставя прост, последователен интерфейс, оптимизиран за често използвани случаи.
  • Помага ви да пишете персонализирани градивни елементи, за да изразите нови идеи за изследване.
  • Създавайте нови слоеве, показатели и разработвайте най-съвременни модели.
  • Предложете лесно и бързо прототипиране

Недостатъци на тензорния поток

Ето кои са недостатъците/недостатъците на използването на тензорния поток:

  • TensorFlow не предлага скорост и използване в сравнение с други Python рамки.
  • Няма поддръжка на GPU за Nvidia и само езикова поддръжка:
  • Имате нужда от фундаментални познания за усъвършенствано смятане и линейна алгебра, заедно с опит в машинното обучение.
  • TensorFlow има уникална структура, така че е трудно да се намери грешка и е трудно да се отстранят грешки.
  • Това е много ниско ниво, тъй като предлага стръмна крива на обучение.

Недостатъци на Keras

Тук има недостатъци/недостатъци на използването на рамката Keras

  • Това е по -малко гъвкава и по -сложна рамка за използване
  • Няма RBM (ограничени машини на Boltzmann) например
  • По -малко проекти, достъпни онлайн от TensorFlow
  • Multi-GPU, не работи 100%

Коя рамка да изберете?

Ето някои критерии, които ви помагат да изберете конкретна рамка:

Цел на развитието Библиотека за избор
Вие сте доктор на науките. студент TensorFlow
Искате да използвате Deep Learning, за да получите повече функции Трудно
Работите в индустрия TensorFlow
Току-що сте започнали двумесечния си стаж Трудно
Искате да дадете практическа работа на студентите Трудно
Дори не познавате Python Трудно

КЛЮЧОВИ РАЗЛИКИ:

  • Keras е API на високо ниво, което работи над TensorFlow, CNTK и Theano, докато TensorFlow е рамка, която предлага както API на високо, така и на ниско ниво.
  • Keras е идеален за бързи внедрения, докато Tensorflow е идеален за изследване на дълбоко обучение, сложни мрежи.
  • Keras използва инструмент за отстраняване на грешки в API като TFDBG, от друга страна, в Tensorflow можете да използвате инструменти за визуализация на Tensor борда за отстраняване на грешки.
  • Keras има проста архитектура, която е четлива и сбита, докато Tensorflow не е много лесен за използване.
  • Keras обикновено се използва за малки набори от данни, но TensorFlow се използва за високопроизводителни модели и големи набори от данни.
  • В Keras подкрепата на общността е минимална, докато в TensorFlow тя е подкрепена от голяма общност от технологични компании.
  • Keras може да се използва за модели с ниска производителност, докато TensorFlow може да се използва за модели с висока производителност.