Vad är Tensor flow?
TensorFlow är ett djupt lärande bibliotek med öppen källkod som utvecklas och underhålls av Google. Det erbjuder dataflödesprogrammering som utför en rad maskininlärningsuppgifter. Den byggdes för att köras på flera processorer eller GPU: er och till och med mobila operativsystem, och den har flera omslag på flera språk som Python, C ++ eller Java.
I den här handledningen lär du dig:
- Vad är Tensor flow?
- Vad är Keras?
- Funktioner i Tensorflow
- Funktioner i Keras
- Skillnaden mellan TensorFlow och Keras
- Fördelar med Tensor flow
- Fördelar med Keras
- Nackdelar med Tensorflöde
- Nackdelar med Keras
- Vilket ramverk ska man välja?
Vad är Keras?
KERAS är ett Open Source Neural Network-bibliotek skrivet i Python som körs ovanpå Theano eller Tensorflow. Den är utformad för att vara modulär, snabb och enkel att använda. Det utvecklades av François Chollet, en Google-ingenjör. Det är ett användbart bibliotek för att konstruera vilken djupinlärningsalgoritm som helst.
Funktioner i Tensorflow
Här är viktiga funktioner i Tensorflow:
- Snabbare felsökning med Python-verktyg
- Dynamiska modeller med Python-kontrollflöde
- Stöd för anpassade graderingar och högre ordning
- TensorFlow erbjuder flera abstraktionsnivåer, vilket hjälper dig att bygga och träna modeller.
- Med TensorFlow kan du träna och distribuera din modell snabbt, oavsett vilket språk eller vilken plattform du använder.
- TensorFlow ger flexibilitet och kontroll med funktioner som Keras Functional API och Model
- Väl dokumenterad så lätt att förstå
- Förmodligen den mest populära lättanvända med Python
Funktioner i Keras
Här är viktiga funktioner i Keras:
- Fokusera på användarupplevelse.
- Multi-backend och multi-platform.
- Enkel produktion av modeller
- Tillåter enkel och snabb prototyping
- Stöd för konvolutionsnätverk
- Stöd för återkommande nätverk
- Keras är uttrycksfull, flexibel och lämplig för innovativ forskning.
- Keras är ett Python-baserat ramverk som gör det enkelt att felsöka och utforska.
- Mycket modulärt neuralt nätverksbibliotek skrivet i Python
- Utvecklat med fokus på möjliggör snabba experiment
Skillnaden mellan TensorFlow och Keras
Här är viktiga skillnader mellan Kera och Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras är ett API på hög nivå som körs ovanpå TensorFlow, CNTK och Theano. | TensorFlow är ett ramverk som erbjuder både API: er på hög och låg nivå . |
| Keras är lätt att använda om du känner till Python-språket. | Du måste lära dig syntaxen för att använda olika Tensorflow-funktioner. |
| Perfekt för snabba implementeringar. | Perfekt för forskning om djupinlärning, komplexa nätverk. |
| Använder ett annat API-felsökningsverktyg som TFDBG. | Du kan använda Tensor-kort visualiseringsverktyg för felsökning. |
| Det startade av François Chollet från ett projekt och utvecklat av en grupp människor. | Det utvecklades av Google Brain-teamet. |
| Skrivet i Python, ett omslag för Theano, TensorFlow och CNTK | Skrivs mestadels i C ++, CUDA och Python. |
| Keras har en enkel arkitektur som är läsbar och koncis. | Tensorflow är inte så lätt att använda. |
| I Keras-ramverket finns det ett mycket mindre frekvent behov av att felsöka enkla nätverk. | Det är ganska utmanande att utföra felsökning i TensorFlow. |
| Keras används vanligtvis för små datamängder. | TensorFlow används för högpresterande modeller och stora datamängder. |
| Gemenskapsstöd är minimalt. | Det stöds av en stor grupp tekniska företag. |
| Den kan användas för modeller med låg prestanda. | Den används för högpresterande modeller. |
Fördelar med Tensor flow
Här är fördelar / fördelar med Tensor-flöde
- Erbjuder både Python och API: er som gör det lättare att arbeta med
- Bör användas för att träna och betjäna modeller i live-läge till riktiga kunder.
- TensorFlow-ramverket stöder både CPU- och GPU-datorenheter
- Det hjälper oss att utföra en del av ett diagram som hjälper dig att hämta diskreta data
- Erbjuder snabbare sammanställningstid jämfört med andra ramar för djupinlärning
- Det ger automatiska differentieringsfunktioner som gynnar gradientbaserade maskininlärningsalgoritmer.
Fördelar med Keras
Här är fördelar / fördelar med Keras:
- Det minimerar antalet användaråtgärder som behövs för frekventa användningsfall
- Ge användbar feedback vid användarfel.
- Keras erbjuder ett enkelt, konsekvent gränssnitt optimerat för vanliga användningsfall.
- Det hjälper dig att skriva anpassade byggstenar för att uttrycka nya idéer för forskning.
- Skapa nya lager, mått och utveckla toppmoderna modeller.
- Erbjud en enkel och snabb prototyping
Nackdelar med Tensorflöde
Här är nackdelar / nackdelar med att använda Tensor-flöde:
- TensorFlow erbjuder inte hastighet och användning jämfört med andra pythonramar.
- Inget GPU-stöd för Nvidia och endast språkstöd:
- Du behöver en grundläggande kunskap om avancerad kalkyl och linjär algebra, tillsammans med en erfarenhet av maskininlärning.
- TensorFlow har en unik struktur, så det är utmanande att hitta ett fel och svårt att felsöka.
- Det är en mycket låg nivå eftersom den erbjuder en brant inlärningskurva.
Nackdelar med Keras
Här är nackdelar / nackdelar med att använda Keras framework
- Det är ett mindre flexibelt och mer komplext ramverk att använda
- Ingen RBM (Restricted Boltzmann Machines) till exempel
- Färre projekt tillgängliga online än TensorFlow
- Multi-GPU, inte 100% fungerar
Vilket ramverk ska man välja?
Här är några kriterier som hjälper dig att välja ett specifikt ramverk:
| Utvecklingsändamål | Bibliotek att välja |
| Du är doktorsexamen studerande | TensorFlow |
| Du vill använda Deep Learning för att få fler funktioner | Keras |
| Du arbetar i en bransch | TensorFlow |
| Du har precis börjat din praktikplats på två månader | Keras |
| Du vill ge studenter övningsarbeten | Keras |
| Du känner inte ens Python | Keras |
VÄSENTLIGA SKILLNADER:
- Keras är ett API på hög nivå som körs ovanpå TensorFlow, CNTK och Theano medan TensorFlow är ett ramverk som erbjuder både API: er på hög och låg nivå.
- Keras är perfekt för snabba implementeringar medan Tensorflow är perfekt för djupinlärningsforskning, komplexa nätverk.
- Keras använder API-felsökningsverktyg som TFDBG å andra sidan, i Tensorflow kan du använda Tensor-kortvisualiseringsverktyg för felsökning.
- Keras har en enkel arkitektur som är läsbar och koncis medan Tensorflow inte är så lätt att använda.
- Keras används vanligtvis för små datamängder men TensorFlow används för högpresterande modeller och stora datamängder.
- I Keras är gemenskapsstöd minimalt medan det i TensorFlow stöds av en stor grupp tekniska företag.
- Keras kan användas för modeller med låg prestanda medan TensorFlow kan användas för modeller med hög prestanda.