Что такое тензорный поток?
TensorFlow - это библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная и поддерживаемая Google. Он предлагает программирование потока данных, которое выполняет ряд задач машинного обучения. Он был создан для работы на нескольких процессорах или графических процессорах и даже в мобильных операционных системах и имеет несколько оболочек на нескольких языках, таких как Python, C ++ или Java.
В этом руководстве вы узнаете:
- Что такое тензорный поток?
- Что такое Керас?
- Особенности Tensorflow
- Особенности Кераса
- Разница между TensorFlow и Keras
- Преимущества тензорного потока
- Преимущества Кераса
- Недостатки тензорного потока
- Недостатки Кераса
- Какой фреймворк выбрать?
Что такое Керас?
KERAS - это библиотека нейронной сети с открытым исходным кодом, написанная на Python, которая работает поверх Theano или Tensorflow. Он разработан, чтобы быть модульным, быстрым и простым в использовании. Его разработал Франсуа Шоле, инженер Google. Это полезная библиотека для построения любого алгоритма глубокого обучения.
Особенности Tensorflow
Вот важные особенности Tensorflow:
- Более быстрая отладка с помощью инструментов Python
- Динамические модели с потоком управления Python
- Поддержка настраиваемых градиентов и градиентов более высокого порядка
- TensorFlow предлагает несколько уровней абстракции, которые помогают создавать и обучать модели.
- TensorFlow позволяет быстро обучать и развертывать вашу модель независимо от того, какой язык или платформу вы используете.
- TensorFlow обеспечивает гибкость и контроль с помощью таких функций, как функциональный API и модель Keras.
- Хорошо задокументировано, так что легко понять
- Вероятно, самый популярный, простой в использовании с Python
Особенности Кераса
Вот важные особенности Keras:
- Сосредоточьтесь на опыте пользователя.
- Мультибэкенд и мультиплатформенность.
- Легкое изготовление моделей
- Позволяет легко и быстро создавать прототипы
- Поддержка сверточных сетей
- Поддержка рекуррентных сетей
- Керас выразителен, гибок и склонен к новаторским исследованиям.
- Keras - это фреймворк на основе Python, который упрощает отладку и изучение.
- Библиотека высокомодульных нейронных сетей, написанная на Python
- Разработано с упором на возможность быстрого экспериментирования
Разница между TensorFlow и Keras
Вот важные различия между Kera и Tensorflow.
| Керас | TensorFlow |
| Keras - это высокоуровневый API, работающий поверх TensorFlow, CNTK и Theano. | TensorFlow - это платформа, которая предлагает API как высокого, так и низкого уровня . |
| Keras прост в использовании, если вы знаете язык Python. | Вам необходимо изучить синтаксис использования различных функций Tensorflow. |
| Идеально подходит для быстрого внедрения. | Идеально подходит для глубокого изучения сложных сетей. |
| Использует другой инструмент отладки API, такой как TFDBG. | Вы можете использовать инструменты визуализации тензорной платы для отладки. |
| Все началось Франсуа Шоле с проекта, разработанного группой людей. | Он был разработан командой Google Brain. |
| Написано на Python, оболочке для Theano, TensorFlow и CNTK. | Написано в основном на C ++, CUDA и Python. |
| Keras имеет простую архитектуру, удобочитаемую и лаконичную. | Tensorflow не очень прост в использовании. |
| Во фреймворке Keras отладка простых сетей возникает гораздо реже. | Выполнить отладку в TensorFlow довольно сложно . |
| Keras обычно используется для небольших наборов данных. | TensorFlow используется для высокопроизводительных моделей и больших наборов данных. |
| Поддержка сообщества минимальна. | Его поддерживает большое сообщество технологических компаний. |
| Его можно использовать для малоэффективных моделей. | Используется для высокопроизводительных моделей. |
Преимущества тензорного потока
Вот плюсы / преимущества Tensor Flow
- Предлагает как Python, так и API, что упрощает работу над
- Следует использовать для обучения и обслуживания моделей в режиме реального времени для реальных клиентов.
- Платформа TensorFlow поддерживает вычислительные устройства как с ЦП, так и с графическим процессором.
- Это помогает нам выполнять часть графика, которая помогает вам извлекать дискретные данные.
- Предлагает более быстрое время компиляции по сравнению с другими платформами глубокого обучения
- Он предоставляет возможности автоматического дифференцирования, которые используются в алгоритмах машинного обучения на основе градиентов.
Преимущества Кераса
Вот плюсы / преимущества Keras:
- Он сводит к минимуму количество действий пользователя, необходимых для частых случаев использования.
- Предоставьте практическую обратную связь при ошибке пользователя.
- Keras предоставляет простой, согласованный интерфейс, оптимизированный для распространенных случаев использования.
- Это помогает вам писать собственные строительные блоки для выражения новых идей для исследования.
- Создавайте новые слои, показатели и разрабатывайте современные модели.
- Предложите легкое и быстрое прототипирование
Недостатки тензорного потока
Вот минусы / недостатки использования Tensor Flow:
- TensorFlow не предлагает скорость и использование по сравнению с другими фреймворками Python.
- Нет поддержки GPU для Nvidia и поддерживается только язык:
- Вам необходимы фундаментальные знания в области сложного исчисления и линейной алгебры, а также опыт машинного обучения.
- TensorFlow имеет уникальную структуру, поэтому найти ошибку и отладить сложно.
- Это очень низкий уровень, так как он требует крутого обучения.
Недостатки Кераса
Вот минусы / недостатки использования фреймворка Keras
- Это менее гибкий и более сложный фреймворк для использования.
- Например, без RBM (ограниченные машины Больцмана)
- В сети доступно меньше проектов, чем у TensorFlow
- Мульти-GPU, не на 100% работает
Какой фреймворк выбрать?
Вот несколько критериев, которые помогут вам выбрать конкретный фреймворк:
| Цель развития | Библиотека на выбор |
| Вы доктор философии. ученик | TensorFlow |
| Вы хотите использовать Deep Learning, чтобы получить больше возможностей | Керас |
| Вы работаете в индустрии | TensorFlow |
| Вы только начали свою двухмесячную стажировку | Керас |
| Вы хотите дать студентам практические работы | Керас |
| Вы даже не знаете Python | Керас |
КЛЮЧЕВЫЕ ОТЛИЧИЯ:
- Keras - это высокоуровневый API, работающий поверх TensorFlow, CNTK и Theano, тогда как TensorFlow - это фреймворк, который предлагает как высокоуровневые, так и низкоуровневые API.
- Keras идеально подходит для быстрого внедрения, в то время как Tensorflow идеально подходит для глубокого изучения сложных сетей.
- Keras использует инструмент отладки API, такой как TFDBG, с другой стороны, в Tensorflow вы можете использовать инструменты визуализации платы Tensor для отладки.
- Keras имеет простую архитектуру, удобочитаемую и лаконичную, в то время как Tensorflow не очень прост в использовании.
- Keras обычно используется для небольших наборов данных, но TensorFlow используется для высокопроизводительных моделей и больших наборов данных.
- В Keras поддержка сообщества минимальна, в то время как в TensorFlow ее поддерживает большое сообщество технологических компаний.
- Keras можно использовать для моделей с низкой производительностью, тогда как TensorFlow можно использовать для моделей с высокой производительностью.