TensorFlow vs Keras [أيهما تختار]

يعد Keras VS TensorFlow أحد أكثر الموضوعات شيوعًا بين عشاق التعلم الآلي. كلتا المكتبتين منتشرة بين محترفي التعلم الآلي والتعلم العميق. في كثير من الأحيان ، يتم الخلط بين الناس حول أي واحد يجب عليهم اختياره لمشروع معين.

ومع ذلك ، سيكون من الأفضل ألا تقلق لأنه في هذه المقالة سنكتشف الفرق بين Keras و TensorFlow بالتفصيل. دعنا نتعمق في:

ما هو كراس؟

Keras هي واجهة برمجة تطبيقات مبنية على Python للشبكات العصبية العميقة. إنه يبسط بناء نماذج الشبكة العصبية وهو واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى. يدعم Keras أيضًا العديد من المحركات الخلفية لحسابات الشبكة العصبية.

ينصب تركيز Keras على اتباع أفضل الممارسات لتقليل العبء المعرفي. باستخدام Keras ، يمكنك إنشاء نماذج جديدة من خلال الجمع بين العديد من الوحدات المستقلة مثل المُحسِّن ووظائف التنشيط والطبقات العصبية وأنظمة التنظيم بالإضافة إلى وظائف التكلفة.

يتم تشغيله فوق CNTK و Theano و TensorFlow ، مما يسمح له بتقديم مزايا متعددة للمطورين.

مزايا Keras

تقدم Keras الفوائد التالية لمستخدميها:

تركز على المستخدم:

يعد تعلم Keras أمرًا سهلاً بسبب تركيبه البسيط ، وبصرف النظر عن ذلك ، فقد قام ببناء نموذج مبسط ، لذلك لا يتعين عليك بذل الكثير من الجهد في هذا الصدد. واجهته سهلة الاستخدام للغاية ، لذا يصبح تعلم تشغيلها أمرًا سهلاً للغاية أيضًا.

تمديد سهل:

يمكنك إنشاء كتل بناء مخصصة لمشاريعك الجارية باستخدام Keras ، وهي ميزة بارزة أخرى لهذه المكتبة.

قابلة للإنشاء والوحدات:

لبناء نموذج Keras ، عليك توصيل كتل بناء مختلفة. يبسط هذا المفهوم العمل مع Keras أكثر بكثير من التعقيد ويجعله أكثر قابلية للتكوين والوحدات. يمكنك العمل بكفاءة محسنة وقيود أقل.

بسيط:

لديها العديد من واجهات برمجة التطبيقات المتسقة التي تقلل من إجراءات المستخدم الضرورية لحالات الاستخدام الأساسية. يحتوي Keras على واجهات برمجة تطبيقات لتقديم الملاحظات التي تمس الحاجة إليها للمستخدم أيضًا ، والتي تنبهك إذا ارتكبت خطأ. هذا يجعل تصحيح أخطاء الكود أكثر راحة وأسرع مع تقليل احتمال حدوث أخطاء فنية إلى حد كبير.

ما هو TensorFlow؟

TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي. يتيح لك العمل على التعلم الآلي بمزيد من السرعة والكفاءة. إنه منتج من فريق Google Brain الذي أنشأه بشكل أساسي لتسريع البحث والنماذج الأولية. ومع ذلك ، منذ إنشائها ، أصبح TensorFlow أداة مهمة لتعزيز نماذج البحث ونشر منتجات التعلم الآلي بشكل أسرع.

يوفر واجهة برمجة تطبيقات أمامية يمكن الوصول إليها باستخدام Python حتى تتمكن من إنشاء التطبيقات بسرعة. لتقديم أداء عالي ، فإنه يستخدم C ++ لتنفيذ تلك التطبيقات. يمكن لـ TensorFlow تدريب وتشغيل الشبكات العصبية لتضمين الكلمات وتصنيف الأرقام و RNNs (الشبكات العصبية المتكررة) والتعرف على الصور و NLP (معالجة اللغة الطبيعية) وتطبيقات ML البارزة الأخرى.

مزايا TensorFlow

يقدم TensorFlow المزايا التالية:

تجربة قوية:

يحتوي TensorFlow على العديد من الميزات والوظائف لإجراء تجارب قوية ، والتي ستحتاج إلى تنفيذها أثناء البحث عن النماذج الأولية. إن توفر واجهات برمجة التطبيقات المختلفة مثل Model Subclassing API و Keras Functional API يضيف المزيد من القوة إلى قدرات التجريب الخاصة به.

بناء نموذج مبسط:

نظرًا لأن TensorFlow يوفر لك مستويات تجريد مختلفة لإنشاء النماذج وتدريبها ، تصبح هذه المهام أسهل بكثير وغير معقدة. لا يتعين عليك التركيز على التفاصيل المحددة لتنفيذ خوارزمية ML أثناء العمل مع TensorFlow ، وسوف تهتم بكل ذلك.

إمكانية الوصول المحسّنة:

يسمح لك TensorFlow بتدريب ونشر نموذج التعلم الآلي الخاص بك على أي نظام أساسي أثناء استخدام أي لغة برمجة. يمكنك الاختيار من بين Java و Python و R والعديد من لغات البرمجة البارزة ، مما يجعل الوصول إليها أكثر سهولة لمبرمجي ML.

انتشار أسهل:

أضافت Google ميزات متعددة إلى TensorFlow لتحسين نشرها. على سبيل المثال ، يحتوي TensorFlow على مركز عبر الإنترنت حيث يمكن للأشخاص مشاركة النماذج التي قاموا بإنشائها باستخدام TensorFlow. يحتوي أيضًا على إصدارات متوافقة مع الجوّال وداخل المستعرض ، بحيث يمكنك استخدامها من خلال أجهزة مختلفة.

من ناحية أخرى ، تقتصر Keras على Python.

Keras VS TensorFlow: أيهما تختار؟

يعد اختيار أحد هذين الأمرين أمرًا صعبًا. ومع ذلك ، يجب أن تلاحظ أنه منذ إصدار TensorFlow 2.0 ، أصبحت Keras جزءًا من TensorFlow. لذا ، فإن مسألة اختيار الشخص لم تعد بارزة كما كانت قبل عام 2017.

هذا يعني أيضًا أن Keras يمكن أن توفر لك مزايا استخدام TensorFlow مع مزاياها الأصلية. هذا هو الحال مع TensorFlow.

ومع ذلك ، فإن الاختلاف الأساسي بين الاثنين هو تركيزهم. يركز TensorFlow على مهام التعلم الآلي ، بينما يركز Keras بشكل أساسي على الشبكات العصبية. تتمتع Keras بميزة على TensorFlow لأنها مقرها بايثون. Python تجعل Keras سهلة الاستخدام كما ناقشنا سابقًا.

الميزة الشائعة لكل من هاتين المكتبتين هي إمكانية الوصول. يمكنك استخدام Keras (أو TensorFlow) ونشر النموذج الخاص بك في مكان العمل أو في السحابة أو من خلال متصفح الويب الخاص بك.

تعرف على المزيد: The What What of Keras و TensorFlow

افكار اخيرة

لقد وصلنا إلى نهاية مناقشتنا حول Keras VS TensorFlow. قد يكون اختيار واحد من هذين الأمرين أمرًا صعبًا في بعض الحالات ، بينما في حالات أخرى ، قد لا يكون ذلك ضروريًا. سيكون من الأفضل أن تختار دائمًا مكتبة وفقًا لمتطلبات مشروعك. يقدم كل من Keras و TensorFlow الكثير من المزايا لمستخدميهما ، لذلك يجب أن يكون لديك فهم عام للفوائد التي تحتاجها لمهمة معينة.

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن TensorFlow ، فإليك أكثر مشاريع TensorFlow شيوعًا .

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.