Hva er Tensor flow?
TensorFlow er et open source deep learning-bibliotek som er utviklet og vedlikeholdt av Google. Den tilbyr dataflytprogrammering som utfører en rekke maskinlæringsoppgaver. Den ble bygget for å kjøre på flere CPUer eller GPUer og til og med mobile operativsystemer, og den har flere innpakninger på flere språk som Python, C ++ eller Java.
I denne opplæringen lærer du:
- Hva er Tensor flow?
- Hva er Keras?
- Funksjoner i Tensorflow
- Funksjoner av Keras
- Forskjellen mellom TensorFlow og Keras
- Fordeler med Tensor flow
- Fordeler med Keras
- Ulemper med Tensor flow
- Ulemper med Keras
- Hvilket rammeverk å velge?
Hva er Keras?
KERAS er et Open Source Neural Network-bibliotek skrevet i Python som kjører på toppen av Theano eller Tensorflow. Den er designet for å være modulær, rask og enkel å bruke. Den ble utviklet av François Chollet, en Google-ingeniør. Det er et nyttig bibliotek for å konstruere hvilken som helst dyplæringsalgoritme.
Funksjoner i Tensorflow
Her er viktige funksjoner i Tensorflow:
- Raskere feilsøking med Python-verktøy
- Dynamiske modeller med Python-kontrollflyt
- Støtte for tilpassede og høyere ordensgraderinger
- TensorFlow tilbyr flere nivåer av abstraksjon, som hjelper deg med å bygge og trene modeller.
- TensorFlow lar deg trene og distribuere modellen din raskt, uansett hvilket språk eller hvilken plattform du bruker.
- TensorFlow gir fleksibilitet og kontroll med funksjoner som Keras Functional API og Model
- Godt dokumentert så lett å forstå
- Sannsynligvis den mest populære, enkle å bruke med Python
Funksjoner av Keras
Her er viktige trekk ved Keras:
- Fokuser på brukeropplevelse.
- Multi-backend og multi-plattform.
- Enkel produksjon av modeller
- Tillater enkel og rask prototyping
- Støtte for konvolusjonsnettverk
- Gjentatte nettverk støtter
- Keras er uttrykksfull, fleksibel og egnet til innovativ forskning.
- Keras er et Python-basert rammeverk som gjør det enkelt å feilsøke og utforske.
- Svært modulære nevrale nettverk bibliotek skrevet i Python
- Utviklet med fokus på tillater rask eksperimentering
Forskjellen mellom TensorFlow og Keras
Her er viktige forskjeller mellom Kera og Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras er et API på høyt nivå som kjører på toppen av TensorFlow, CNTK og Theano. | TensorFlow er et rammeverk som tilbyr både APIer på høyt og lavt nivå . |
| Keras er enkel å bruke hvis du kan Python-språket. | Du må lære syntaksen for å bruke forskjellige Tensorflow-funksjoner. |
| Perfekt for raske implementeringer. | Ideell for dyp læringsforskning, komplekse nettverk. |
| Bruker et annet API-feilsøkingsverktøy som TFDBG. | Du kan bruke visualiseringsverktøy for Tensor board for feilsøking. |
| Det startet av François Chollet fra et prosjekt og utviklet av en gruppe mennesker. | Den ble utviklet av Google Brain-teamet. |
| Skrevet i Python, en innpakning for Theano, TensorFlow og CNTK | Skrevet hovedsakelig i C ++, CUDA og Python. |
| Keras har en enkel arkitektur som er lesbar og kortfattet. | Tensorflow er ikke veldig lett å bruke. |
| I Keras-rammeverket er det et veldig sjeldent behov for å feilsøke enkle nettverk. | Det er ganske utfordrende å utføre feilsøking i TensorFlow. |
| Keras brukes vanligvis til små datasett. | TensorFlow brukes til høyytelsesmodeller og store datasett. |
| Samfunnsstøtte er minimal. | Det støttes av et stort samfunn av teknologibedrifter. |
| Den kan brukes til modeller med lav ytelse. | Den brukes til høyytelsesmodeller. |
Fordeler med Tensor flow
Her er fordeler / fordeler med Tensor flow
- Tilbyr både Python og API-er som gjør det lettere å jobbe med
- Bør brukes til å trene og betjene modeller i live-modus til ekte kunder.
- TensorFlow-rammeverket støtter både CPU- og GPU-databehandlingsenheter
- Det hjelper oss å utføre del av en graf som hjelper deg med å hente diskrete data
- Tilbyr raskere kompileringstid sammenlignet med andre dype læringsrammer
- Det gir automatiske differensieringsmuligheter som nyter gradientbaserte maskinlæringsalgoritmer.
Fordeler med Keras
Her er fordeler / fordeler med Keras:
- Det minimerer antallet brukerhandlinger som trengs for hyppige brukssaker
- Gi tilbakemelding om brukerfeil.
- Keras gir et enkelt, konsistent grensesnitt som er optimalisert for vanlige bruksområder.
- Det hjelper deg å skrive tilpassede byggesteiner for å uttrykke nye ideer for forskning.
- Lag nye lag, beregninger og utvikle toppmoderne modeller.
- Tilbyr en enkel og rask prototyping
Ulemper med Tensor flow
Her er ulemper / ulemper ved å bruke Tensor flow:
- TensorFlow tilbyr ikke hastighet og bruk sammenlignet med andre python-rammer.
- Ingen GPU-støtte for Nvidia og bare språkstøtte:
- Du trenger grunnleggende kunnskap om avansert kalkulus og lineær algebra, sammen med en erfaring med maskinlæring.
- TensorFlow har en unik struktur, så det er utfordrende å finne en feil og vanskelig å feilsøke.
- Det er et veldig lavt nivå da det gir en bratt læringskurve.
Ulemper med Keras
Her er ulemper / ulemper ved å bruke Keras framework
- Det er et mindre fleksibelt og mer komplekst rammeverk å bruke
- Ingen RBM (Restricted Boltzmann Machines) for eksempel
- Færre prosjekter tilgjengelig på nettet enn TensorFlow
- Multi-GPU, ikke 100% fungerer
Hvilket rammeverk å velge?
Her er noen kriterier som hjelper deg med å velge et bestemt rammeverk:
| Utviklingsformål | Bibliotek å velge |
| Du er en doktorgrad student | TensorFlow |
| Du vil bruke Deep Learning for å få flere funksjoner | Keras |
| Du jobber i en bransje | TensorFlow |
| Du har nettopp startet 2-måneders praksis | Keras |
| Du vil gi praksisarbeid til studenter | Keras |
| Du kjenner ikke engang Python | Keras |
HOVEDFORSKJELL:
- Keras er et API på høyt nivå som kjører på toppen av TensorFlow, CNTK og Theano, mens TensorFlow er et rammeverk som tilbyr både APIer på høyt og lavt nivå.
- Keras er perfekt for raske implementeringer mens Tensorflow er ideell for dype læringsforskning, komplekse nettverk.
- Keras bruker API-feilsøkingsverktøy som TFDBG derimot, i Tensorflow kan du bruke Tensor board visualiseringsverktøy for feilsøking.
- Keras har en enkel arkitektur som er lesbar og kortfattet mens Tensorflow ikke er veldig lett å bruke.
- Keras brukes vanligvis til små datasett, men TensorFlow brukes til høyytelsesmodeller og store datasett.
- I Keras er samfunnsstøtten minimal mens den i TensorFlow støttes av et stort samfunn av teknologibedrifter.
- Keras kan brukes til modeller med lav ytelse, mens TensorFlow kan brukes til modeller med høy ytelse.