Mi a Tensor flow?
A TensorFlow egy nyílt forráskódú mély tanulási könyvtár, amelyet a Google fejlesztett és tart fenn. Adatfolyam-programozást kínál, amely számos gépi tanulási feladatot hajt végre. Úgy építették, hogy több CPU-n vagy GPU-n, sőt mobil operációs rendszeren is fusson, és több burkolóval rendelkezik több nyelven, például Python, C ++ vagy Java.
Ebben az oktatóanyagban megtudhatja:
- Mi a Tensor flow?
- Mi az a Keras?
- A Tensorflow jellemzői
- A Keras jellemzői
- Különbség a TensorFlow és a Keras között
- A tenzor áramlásának előnyei
- A Keras előnyei
- A tenzor áramlásának hátrányai
- Keras hátrányai
- Melyik keretet válassza?
Mi az a Keras?
A KERAS egy Pythonban írt, nyílt forráskódú neurális hálózati könyvtár, amely a Theano vagy a Tensorflow tetején fut. Úgy tervezték, hogy moduláris, gyors és könnyen használható legyen. François Chollet, a Google mérnöke fejlesztette ki. Hasznos könyvtár bármely mély tanulási algoritmus elkészítéséhez.
A Tensorflow jellemzői
A Tensorflow fontos jellemzői:
- Gyorsabb hibakeresés Python eszközökkel
- Dinamikus modellek Python vezérlő folyamattal
- Támogatás egyedi és magasabb rendű színátmenetekhez
- A TensorFlow többféle absztrakciót kínál, ami segít modellek felépítésében és betanításában.
- A TensorFlow lehetővé teszi a modell gyors betanítását és telepítését, függetlenül attól, hogy milyen nyelvet vagy platformot használ.
- A TensorFlow biztosítja a rugalmasságot és az irányítást olyan funkciókkal, mint a Keras Functional API és a Model
- Jól dokumentált, könnyen érthető
- Valószínűleg a legnépszerűbb, a Python használatával könnyen használható
A Keras jellemzői
Itt vannak a Keras fontos jellemzői:
- Összpontosítson a felhasználói élményre.
- Multi-backend és multi-platform.
- Könnyű modellgyártás
- Könnyű és gyors prototípus készítést tesz lehetővé
- Konvolúciós hálózatok támogatják
- Ismétlődő hálózatok támogatása
- Keras kifejező, rugalmas és alkalmas az innovatív kutatásra.
- A Keras egy Python-alapú keretrendszer, amely megkönnyíti a hibakeresést és a felfedezést.
- Nagyon moduláris neurális hálózatok könyvtár Pythonban írva
- Fejlesztve a hangsúlyt lehetővé teszi a gyors kísérletezést
Különbség a TensorFlow és a Keras között
Itt vannak a Kera és a Tensorflow közötti fontos különbségek
| Keras | TensorFlow |
| A Keras egy magas szintű API, amely a TensorFlow, a CNTK és a Theano tetején fut. | A TensorFlow egy olyan keretrendszer, amely magas és alacsony szintű API - kat egyaránt kínál . |
| A Keras könnyen használható, ha ismeri a Python nyelvét. | Meg kell tanulnia a különféle Tensorflow függvények használatának szintaxisát. |
| Tökéletes a gyors megvalósításhoz. | Ideális mély tanulási kutatáshoz, komplex hálózatokhoz. |
| Egy másik API hibakereső eszközt használ, például a TFDBG-t. | A hibakereséshez használhatja a Tensor tábla megjelenítő eszközeit. |
| François Chollet indította el egy projektből, és egy embercsoport fejlesztette ki. | A Google Brain csapata fejlesztette ki. |
| Pythonban írva, a Theano, a TensorFlow és a CNTK burkolója | Leginkább C ++, CUDA és Python nyelven íródott. |
| A Keras egyszerű felépítésű, olvasható és tömör. | A Tensorflow használata nem túl egyszerű. |
| A Keras keretrendszerben nagyon ritkán van szükség egyszerű hálózatok hibakeresésére. | Elég kihívást jelent a hibakeresés végrehajtása a TensorFlow-ban. |
| A Keras-t általában kis adatkészletekhez használják. | A TensorFlow nagy teljesítményű modellekhez és nagy adatkészletekhez használható. |
| A közösségi támogatás minimális. | Technológiai vállalatok nagy közössége támogatja. |
| Alacsony teljesítményű modellekhez használható. | Nagy teljesítményű modellekhez használható. |
A tenzor áramlásának előnyei
Itt vannak a Tensor flow előnyei / előnyei
- A Python és az API-kat egyaránt megkönnyíti a munka
- Használni kell a modellek valós módban történő kiképzésére és kiszolgálására valós ügyfelek számára.
- A TensorFlow keretrendszer támogatja a CPU és a GPU számítástechnikai eszközöket is
- Ez segít egy olyan grafikon egy részének végrehajtásában, amely segít diszkrét adatok lekérésében
- Gyorsabb fordítási időt kínál más mély tanulási keretekhez képest
- Automatikus differenciálási képességeket biztosít, amelyek a gradiens alapú gépi tanulási algoritmusok javát szolgálják.
A Keras előnyei
Itt vannak a Keras előnyei / előnyei:
- Minimalizálja a gyakori használathoz szükséges felhasználói műveletek számát
- Adjon visszajelzést a felhasználói hiba esetén.
- A Keras egy egyszerű, következetes felületet kínál, amelyet a szokásos használatra optimalizáltak.
- Segít egyedi építőkockák megírásában, hogy új ötleteket fejezzen ki a kutatáshoz.
- Hozzon létre új rétegeket, mutatókat, és dolgozzon ki korszerű modelleket.
- Könnyű és gyors prototípus készítés
A tenzor áramlásának hátrányai
Itt vannak hátrányai / hátrányai a Tensor flow használatának:
- A TensorFlow nem kínál sebességet és használatot más python keretrendszerekhez képest.
- Nincs GPU-támogatás az Nvidia számára, és csak nyelvi támogatás:
- Szüksége van a fejlett számítás és a lineáris algebra alapvető ismereteire, valamint a gépi tanulás tapasztalatára.
- A TensorFlow egyedi felépítésű, ezért kihívást jelent hibát találni és nehéz hibakeresni.
- Nagyon alacsony szintű, mivel meredek tanulási görbét kínál.
Keras hátrányai
A Keras keretrendszer használatának hátrányai / hátrányai
- Ez egy kevésbé rugalmas és összetettebb keretrendszer
- Nincs például RBM (korlátozott Boltzmann gépek)
- Kevesebb online elérhető projekt elérhető, mint a TensorFlow
- Multi-GPU, nem 100% -osan működik
Melyik keretet válassza?
Íme néhány kritérium, amely segít kiválasztani egy adott keretet:
| Fejlesztési cél | Választható könyvtár |
| Ön Ph.D. diák | TensorFlow |
| Több funkció eléréséhez a Deep Learning szolgáltatást szeretné használni | Keras |
| Ön egy iparban dolgozik | TensorFlow |
| Most kezdte meg a 2 hónapos szakmai gyakorlatát | Keras |
| Gyakorlati munkákat szeretne adni a hallgatóknak | Keras |
| Nem is ismered a Pythont | Keras |
Főbb különbségek:
- A Keras egy magas szintű API, amely a TensorFlow, a CNTK és a Theano tetején fut, míg a TensorFlow egy olyan keretrendszer, amely magas és alacsony szintű API-kat is kínál.
- A Keras tökéletes a gyors megvalósításhoz, míg a Tensorflow ideális a mélyreható tanuláshoz, összetett hálózatokhoz.
- A Keras viszont olyan API hibakereső eszközt használ, mint például a TFDBG, a Tensorflow-ban pedig a Tensor kártya megjelenítő eszközeit használhatja a hibakereséshez.
- A Keras egyszerű felépítésű, olvasható és tömör, míg a Tensorflow használata nem túl egyszerű.
- A Keras-t általában kis, de a TensorFlow-t nagy teljesítményű modellekhez és nagy adatkészletekhez használják.
- Kerasban a közösségi támogatás minimális, míg a TensorFlow-ban azt egy nagy technológiai társaságok támogatják.
- A Keras használható alacsony teljesítményű modellekhez, míg a TensorFlow nagy teljesítményű modellekhez.