Co to jest przepływ Tensor?
TensorFlow to biblioteka do głębokiego uczenia o otwartym kodzie źródłowym, opracowana i utrzymywana przez Google. Oferuje programowanie przepływu danych, które wykonuje szereg zadań uczenia maszynowego. Został zbudowany do działania na wielu procesorach lub procesorach graficznych, a nawet na mobilnych systemach operacyjnych i ma kilka opakowań w kilku językach, takich jak Python, C ++ lub Java.
W tym samouczku dowiesz się:
- Co to jest przepływ Tensor?
- Co to jest Keras?
- Funkcje Tensorflow
- Funkcje Keras
- Różnica między TensorFlow i Keras
- Zalety przepływu Tensor
- Zalety Keras
- Wady przepływu Tensor
- Wady Keras
- Którą platformę wybrać?
Co to jest Keras?
KERAS to biblioteka sieci neuronowych typu open source napisana w języku Python, która działa na platformie Theano lub Tensorflow. Został zaprojektowany jako modułowy, szybki i łatwy w użyciu. Został opracowany przez François Chollet, inżyniera Google. Jest to przydatna biblioteka do konstruowania dowolnego algorytmu uczenia głębokiego.
Funkcje Tensorflow
Oto ważne cechy Tensorflow:
- Szybsze debugowanie dzięki narzędziom Python
- Dynamiczne modele z przepływem sterowania w języku Python
- Obsługa gradientów niestandardowych i wyższych rzędów
- TensorFlow oferuje wiele poziomów abstrakcji, co ułatwia tworzenie i trenowanie modeli.
- TensorFlow umożliwia szybkie trenowanie i wdrażanie modelu, niezależnie od używanego języka lub platformy.
- TensorFlow zapewnia elastyczność i kontrolę dzięki funkcjom, takim jak funkcjonalny interfejs API i model Keras
- Dobrze udokumentowane, więc łatwe do zrozumienia
- Prawdopodobnie najpopularniejszy łatwy w użyciu w Pythonie
Funkcje Keras
Oto ważne cechy Keras:
- Skoncentruj się na wrażeniach użytkownika.
- Wiele backendów i wielu platform.
- Łatwa produkcja modeli
- Pozwala na łatwe i szybkie prototypowanie
- Obsługa sieci konwolucyjnych
- Obsługa powtarzających się sieci
- Keras jest ekspresyjny, elastyczny i zdolny do innowacyjnych badań.
- Keras to platforma oparta na języku Python, która ułatwia debugowanie i eksplorację.
- Wysoce modułowa biblioteka sieci neuronowych napisana w Pythonie
- Opracowany z myślą o szybkim eksperymentowaniu
Różnica między TensorFlow i Keras
Tutaj są ważne różnice między Kerą a Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras to interfejs API wysokiego poziomu, który działa na TensorFlow, CNTK i Theano. | TensorFlow to platforma oferująca interfejsy API wysokiego i niskiego poziomu . |
| Keras jest łatwy w użyciu, jeśli znasz język Python. | Musisz nauczyć się składni korzystania z różnych funkcji Tensorflow. |
| Idealny do szybkich wdrożeń. | Idealny do badań głębokiego uczenia, złożonych sieci. |
| Używa innego narzędzia do debugowania interfejsu API, takiego jak TFDBG. | Do debugowania można użyć narzędzi do wizualizacji tablicy Tensor. |
| Zaczęło się od François Cholleta z projektu i zostało opracowane przez grupę ludzi. | Został opracowany przez zespół Google Brain. |
| Napisany w Pythonie, opakowanie dla Theano, TensorFlow i CNTK | Napisany głównie w C ++, CUDA i Pythonie. |
| Keras ma prostą, czytelną i zwięzłą architekturę. | Tensorflow nie jest łatwy w użyciu. |
| We frameworku Keras bardzo rzadsza jest potrzeba debugowania prostych sieci. | Wykonywanie debugowania w TensorFlow jest dość trudne . |
| Keras jest zwykle używany w przypadku małych zbiorów danych. | TensorFlow używany do modeli o wysokiej wydajności i dużych zbiorów danych. |
| Wsparcie społeczności jest minimalne. | Jest wspierany przez dużą społeczność firm technologicznych. |
| Może być stosowany w modelach o niskiej wydajności. | Służy do modeli o wysokiej wydajności. |
Zalety przepływu Tensor
Oto zalety / zalety przepływu Tensor
- Oferuje zarówno Python, jak i API, które ułatwiają pracę
- Powinien być używany do szkolenia i obsługi modeli w trybie na żywo dla prawdziwych klientów.
- Struktura TensorFlow obsługuje zarówno urządzenia obliczeniowe z procesorem CPU, jak i GPU
- Pomaga nam wykonać część wykresu, która pomaga odzyskać dane dyskretne
- Oferuje szybszy czas kompilacji w porównaniu z innymi platformami uczenia głębokiego
- Zapewnia funkcje automatycznego różnicowania, które są korzystne dla algorytmów uczenia maszynowego opartych na gradientach.
Zalety Keras
Oto zalety / zalety Keras:
- Minimalizuje liczbę działań użytkownika potrzebnych do częstych przypadków użycia
- Przekazuj przydatne informacje zwrotne w przypadku błędu użytkownika.
- Keras zapewnia prosty, spójny interfejs zoptymalizowany pod kątem typowych zastosowań.
- Pomaga w pisaniu niestandardowych bloków konstrukcyjnych, aby wyrazić nowe pomysły dotyczące badań.
- Twórz nowe warstwy, metryki i twórz najnowocześniejsze modele.
- Oferuj łatwe i szybkie prototypowanie
Wady przepływu Tensor
Oto wady / wady korzystania z Tensor flow:
- TensorFlow nie oferuje szybkości i użytkowania w porównaniu z innymi frameworkami Pythona.
- Brak obsługi GPU dla Nvidii i tylko obsługa języków:
- Potrzebujesz podstawowej wiedzy na temat zaawansowanego rachunku różniczkowego i algebry liniowej, a także doświadczenia w uczeniu maszynowym.
- TensorFlow ma unikalną strukturę, więc znalezienie błędu i debugowanie jest trudne.
- Jest to bardzo niski poziom, ponieważ oferuje stromą krzywą uczenia się.
Wady Keras
Oto wady / wady korzystania z frameworka Keras
- Jest to mniej elastyczna i bardziej złożona w użyciu struktura
- Na przykład brak RBM (Restricted Boltzmann Machines)
- Mniej projektów dostępnych online niż TensorFlow
- Multi-GPU, nie działa w 100%
Którą platformę wybrać?
Oto kilka kryteriów, które pomogą Ci wybrać konkretną strukturę:
| Cel rozwoju | Biblioteka do wyboru |
| Jesteś doktorem student | TensorFlow |
| Chcesz skorzystać z Deep Learning, aby uzyskać więcej funkcji | Keras |
| Pracujesz w branży | TensorFlow |
| Właśnie rozpocząłeś dwumiesięczny staż | Keras |
| Chcesz dać uczniom ćwiczenia praktyczne | Keras |
| Nie znasz nawet Pythona | Keras |
KLUCZOWE RÓŻNICE:
- Keras to interfejs API wysokiego poziomu, który działa na TensorFlow, CNTK i Theano, podczas gdy TensorFlow to platforma oferująca interfejsy API wysokiego i niskiego poziomu.
- Keras jest idealny do szybkich wdrożeń, a Tensorflow jest idealny do badań głębokiego uczenia, złożonych sieci.
- Keras używa narzędzia do debugowania interfejsu API, takiego jak TFDBG, z drugiej strony w Tensorflow można używać narzędzi do wizualizacji płytki Tensor do debugowania.
- Keras ma prostą architekturę, która jest czytelna i zwięzła, podczas gdy Tensorflow nie jest łatwy w użyciu.
- Keras jest zwykle używany w przypadku małych zestawów danych, ale TensorFlow jest używany w przypadku modeli o wysokiej wydajności i dużych zestawów danych.
- W Keras wsparcie społeczności jest minimalne, podczas gdy w TensorFlow Jest ono wspierane przez dużą społeczność firm technologicznych.
- Keras może być używany w modelach o niskiej wydajności, natomiast TensorFlow może być używany w modelach o wysokiej wydajności.