Ce este fluxul tensorului?
TensorFlow este o bibliotecă open-source de învățare profundă, dezvoltată și întreținută de Google. Oferă programarea fluxului de date care efectuează o serie de sarcini de învățare automată. A fost construit pentru a rula pe mai multe procesoare sau GPU-uri și chiar sisteme de operare mobile și are mai multe împachetări în mai multe limbi, cum ar fi Python, C ++ sau Java.
În acest tutorial, veți învăța:
- Ce este fluxul tensorului?
- Ce este Keras?
- Caracteristicile Tensorflow
- Caracteristicile Keras
- Diferența dintre TensorFlow și Keras
- Avantajele fluxului tensorului
- Avantajele Keras
- Dezavantaje ale fluxului tensorului
- Dezavantaje ale Keras
- Ce cadru să selectați?
Ce este Keras?
KERAS este o bibliotecă Open Source Neural Network scrisă în Python care rulează deasupra Theano sau Tensorflow. Este proiectat pentru a fi modular, rapid și ușor de utilizat. A fost dezvoltat de François Chollet, inginer Google. Este o bibliotecă utilă pentru a construi orice algoritm de învățare profundă.
Caracteristicile Tensorflow
Iată câteva caracteristici importante ale Tensorflow:
- Depanare mai rapidă cu instrumentele Python
- Modele dinamice cu flux de control Python
- Suport pentru gradiente personalizate și de ordin superior
- TensorFlow oferă mai multe niveluri de abstractizare, ceea ce vă ajută să construiți și să antrenați modele.
- TensorFlow vă permite să vă antrenați și să vă implementați rapid modelul, indiferent de limba sau platforma pe care o utilizați.
- TensorFlow oferă flexibilitate și control cu funcții precum API-ul și modelul Keras Functional
- Bine documentat, atât de ușor de înțeles
- Probabil cel mai popular ușor de utilizat cu Python
Caracteristicile Keras
Iată câteva caracteristici importante ale Keras:
- Concentrați-vă pe experiența utilizatorului.
- Multi-backend și multi-platformă.
- Producție ușoară de modele
- Permite realizarea de prototipuri ușoare și rapide
- Suport pentru rețele convoluționale
- Suport pentru rețele recurente
- Keras este expresiv, flexibil și apt pentru cercetări inovatoare.
- Keras este un cadru bazat pe Python care îl face ușor de depanat și explorat.
- Bibliotecă de rețele neuronale foarte modulare scrise în Python
- Dezvoltat cu accent pe permite experimentarea rapidă
Diferența dintre TensorFlow și Keras
Aici sunt diferențe importante între Kera și Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras este un API de nivel înalt care rulează pe TensorFlow, CNTK și Theano. | TensorFlow este un cadru care oferă atât API - uri de nivel înalt, cât și de nivel scăzut . |
| Keras este ușor de utilizat dacă cunoașteți limba Python. | Trebuie să învățați sintaxa utilizării diferitelor funcții Tensorflow. |
| Perfect pentru implementări rapide. | Ideal pentru cercetare de învățare profundă, rețele complexe. |
| Folosește un alt instrument de depanare API, cum ar fi TFDBG. | Puteți utiliza instrumentele de vizualizare a plăcii Tensor pentru depanare. |
| A început de François Chollet dintr-un proiect și a fost dezvoltat de un grup de oameni. | A fost dezvoltat de echipa Google Brain. |
| Scris în Python, un wrapper pentru Theano, TensorFlow și CNTK | Scris mai ales în C ++, CUDA și Python. |
| Keras are o arhitectură simplă, lizibilă și concisă. | Tensorflow nu este foarte ușor de utilizat. |
| În cadrul Keras, este foarte puțin frecventă necesitatea depanării rețelelor simple. | Este destul de dificil să efectuați depanarea în TensorFlow. |
| Keras este de obicei folosit pentru seturi de date mici. | TensorFlow utilizat pentru modele performante și seturi de date mari. |
| Sprijinul comunitar este minim. | Este susținut de o mare comunitate de companii de tehnologie. |
| Poate fi folosit pentru modele cu performanțe reduse. | Este utilizat pentru modele performante. |
Avantajele fluxului tensorului
Iată care sunt avantajele / beneficiile fluxului tensorial
- Oferă atât Python, cât și API-uri, care facilitează lucrul
- Ar trebui să fie folosit pentru a antrena și servi modele în modul live clienților reali.
- Cadrul TensorFlow acceptă atât dispozitive de calcul CPU, cât și GPU
- Ne ajută să executăm subpartea unui grafic care vă ajută să preluați date discrete
- Oferă timp de compilare mai rapid în comparație cu alte cadre de învățare profundă
- Oferă capabilități de diferențiere automată care beneficiază de algoritmi de învățare automată pe bază de gradient.
Avantajele Keras
Iată care sunt avantajele / avantajele Keras:
- Minimizează numărul de acțiuni ale utilizatorilor necesare pentru cazuri de utilizare frecvente
- Oferiți feedback acționabil la eroarea utilizatorului.
- Keras oferă o interfață simplă și consistentă optimizată pentru cazurile de utilizare obișnuite.
- Vă ajută să scrieți blocuri personalizate pentru a exprima idei noi pentru cercetare.
- Creați straturi noi, valori și dezvoltați modele de ultimă generație.
- Oferiți o prototipare ușoară și rapidă
Dezavantaje ale fluxului tensorului
Iată, dezavantajele / dezavantajele utilizării fluxului tensorului:
- TensorFlow nu oferă viteză și utilizare în comparație cu alte cadre python.
- Nu există suport pentru GPU pentru Nvidia și numai suport pentru limbă:
- Aveți nevoie de o cunoaștere fundamentală a calculului avansat și algebră liniară, împreună cu o experiență de învățare automată.
- TensorFlow are o structură unică, deci este dificil să găsești o eroare și să fie greu de depanat.
- Este un nivel foarte scăzut, deoarece oferă o curbă de învățare abruptă.
Dezavantaje ale Keras
Aici, există dezavantaje / dezavantaje ale utilizării cadrului Keras
- Este un cadru mai puțin flexibil și mai complex de utilizat
- Fără RBM (Mașini Boltzmann restricționate) de exemplu
- Mai puține proiecte disponibile online decât TensorFlow
- Multi-GPU, nu funcționează 100%
Ce cadru să selectați?
Iată câteva criterii care vă ajută să selectați un cadru specific:
| Scopul dezvoltării | Biblioteca de ales |
| Ești doctorand student | TensorFlow |
| Doriți să utilizați Deep Learning pentru a obține mai multe funcții | Keras |
| Lucrați într-o industrie | TensorFlow |
| Tocmai ați început stagiul de 2 luni | Keras |
| Vrei să dai lucrări practice studenților | Keras |
| Nici măcar nu știi Python | Keras |
DIFERENȚE CHEIE:
- Keras este un API de nivel înalt care rulează pe TensorFlow, CNTK și Theano, în timp ce TensorFlow este un cadru care oferă atât API-uri de nivel înalt, cât și de nivel scăzut.
- Keras este perfect pentru implementări rapide, în timp ce Tensorflow este ideal pentru cercetări de învățare profundă, rețele complexe.
- Keras folosește instrumentul de depanare API, cum ar fi TFDBG, pe de altă parte, în Tensorflow puteți utiliza instrumentele de vizualizare a plăcii Tensor pentru depanare.
- Keras are o arhitectură simplă, lizibilă și concisă, în timp ce Tensorflow nu este foarte ușor de utilizat.
- Keras este de obicei folosit pentru seturi de date mici, dar TensorFlow este utilizat pentru modele performante și seturi de date mari.
- În Keras, sprijinul comunității este minim, în timp ce în TensorFlow Este susținut de o comunitate mare de companii de tehnologie.
- Keras poate fi utilizat pentru modele de performanță redusă, în timp ce TensorFlow poate fi utilizat pentru modele de înaltă performanță.