TensorFlow vs. Keras [Welches sollten Sie wählen]

Keras VS TensorFlow ist mit Abstand eines der beliebtesten Themen unter ML-Enthusiasten. Beide Bibliotheken sind unter Experten für maschinelles Lernen und Deep Learning weit verbreitet. Oft sind die Leute verwirrt, welche sie für ein bestimmtes Projekt wählen sollten.

Es wäre jedoch am besten, wenn Sie sich keine Sorgen machen, denn in diesem Artikel erfahren wir den Unterschied zwischen Keras und TensorFlow im Detail. Tauchen wir ein:

Was ist Keras?

Keras ist eine Python-basierte API für tiefe neuronale Netze. Es vereinfacht das Erstellen neuronaler Netzwerkmodelle und ist eine High-Level-API. Keras unterstützt auch zahlreiche Back-End-Engines für neuronale Netzwerkberechnungen.

Der Fokus von Keras liegt darauf, Best Practices zu folgen, um die kognitive Belastung zu reduzieren. Mit Keras können Sie neue Modelle erstellen, indem Sie mehrere eigenständige Module wie Optimierer, Aktivierungsfunktionen, neuronale Schichten, Regularisierungsschemata sowie Kostenfunktionen kombinieren.

Es läuft auf CNTK, Theano und TensorFlow, wodurch es Entwicklern mehrere Vorteile bietet.

Vorteile von Keras

Keras bietet seinen Benutzern die folgenden Vorteile:

Benutzerorientiert:

Das Erlernen von Keras ist aufgrund seiner einfachen Syntax unkompliziert und außerdem hat es den Modellaufbau vereinfacht, sodass Sie sich diesbezüglich nicht viel Mühe geben müssen. Die Benutzeroberfläche ist sehr benutzerfreundlich, sodass auch das Erlernen der Bedienung sehr einfach wird.

Einfache Erweiterung:

Sie können benutzerdefinierte Bausteine ​​​​für Ihre laufenden Projekte erstellen, indem Sie Keras verwenden, was ein weiterer herausragender Vorteil dieser Bibliothek ist.

Zusammensetzbar und modular:

Um ein Keras-Modell zu bauen, müssen Sie verschiedene Bausteine ​​verbinden. Dieses Konzept vereinfacht das Arbeiten mit dem Keras wesentlich unkomplizierter und macht es kombinierbarer und modularer. Sie arbeiten effizienter und mit weniger Einschränkungen.

Einfach:

Es verfügt über mehrere konsistente APIs, die die erforderlichen Benutzeraktionen für grundlegende Anwendungsfälle reduzieren. Keras verfügt über APIs, um dem Benutzer auch dringend benötigtes Feedback zu geben, das Sie warnt, wenn Sie einen Fehler machen. Dies macht das Debuggen des Codes viel komfortabler und schneller, während die Möglichkeit technischer Fehler erheblich reduziert wird.

Was ist TensorFlow?

TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen. Es ermöglicht Ihnen, schneller und effizienter am maschinellen Lernen zu arbeiten. Es ist ein Produkt des Google Brain Teams, das es in erster Linie entwickelt hatte, um die Forschung und das Prototyping zu beschleunigen. Seit seiner Einführung hat sich TensorFlow jedoch zu einem entscheidenden Werkzeug entwickelt, um Forschungsprototypen zu verbessern und maschinelle Lernproduktionen schneller bereitzustellen.

Es bietet eine zugängliche Front-End-API mithilfe von Python, sodass Sie Anwendungen schnell erstellen können. Um eine hohe Leistung zu liefern, verwendet es C++, um diese Anwendungen auszuführen. TensorFlow kann neuronale Netze für Worteinbettungen, Ziffernklassifizierung, RNNs (rekurrente neuronale Netze), Bilderkennung, NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache) und andere bekannte ML-Anwendungen trainieren und ausführen.

Vorteile von TensorFlow

TensorFlow bietet die folgenden Vorteile:

Robustes Experimentieren:

TensorFlow verfügt über mehrere Features und Funktionalitäten für robuste Experimente, die Sie während des Forschungsprototypings durchführen müssten. Die Verfügbarkeit verschiedener APIs wie der Model Subclassing API und der Keras Functional API erweitert die Experimentiermöglichkeiten.

Vereinfachter Modellbau:

Da TensorFlow Ihnen verschiedene Abstraktionsebenen zum Erstellen und Trainieren von Modellen zur Verfügung stellt, werden diese Aufgaben viel einfacher und unkomplizierter. Sie müssen sich nicht auf die spezifischen Details der Implementierung eines ML-Algorithmus konzentrieren, während Sie mit TensorFlow arbeiten, und TensorFlow kümmert sich um all das.

Verbesserte Barrierefreiheit:

Mit TensorFlow können Sie Ihr maschinelles Lernmodell auf jeder Plattform trainieren und bereitstellen, während Sie eine beliebige Programmiersprache verwenden. Sie können aus Java, Python, R und vielen bekannten Programmiersprachen wählen, die es für ML-Programmierer zugänglicher machen.

Einfachere Bereitstellung:

Google hat TensorFlow mehrere Funktionen hinzugefügt, um seine Bereitstellung zu verbessern. Zum Beispiel hat TensorFlow einen Online-Hub, wo Leute Modelle teilen können, die sie mit TensorFlow erstellt haben. Es hat auch mobilfreundliche und In-Browser-Versionen, sodass Sie es auf verschiedenen Geräten verwenden können.

Keras hingegen ist auf Python beschränkt.

Keras VS TensorFlow: Welche sollten Sie wählen?

Sich für eines dieser beiden zu entscheiden, ist eine Herausforderung. Beachten Sie jedoch, dass Keras seit der Veröffentlichung von TensorFlow 2.0 ein Teil von TensorFlow geworden ist. Daher ist die Frage der Auswahl nicht mehr so ​​​​wichtig wie vor 2017.

Dies bedeutet auch, dass Keras Ihnen die Vorteile der Verwendung von TensorFlow zusammen mit seinen ursprünglichen bieten kann. Das gleiche gilt für TensorFlow.

Der Hauptunterschied zwischen den beiden ist jedoch ihr Fokus. TensorFlow konzentriert sich auf Aufgaben des maschinellen Lernens, während Keras sich hauptsächlich auf neuronale Netze konzentriert. Keras hat gegenüber TensorFlow einen Vorteil, da es auf Python basiert. Python macht Keras viel benutzerfreundlicher, wie wir bereits besprochen haben.

Ein gemeinsamer Vorteil dieser beiden Bibliotheken ist die Zugänglichkeit. Sie können Keras (oder TensorFlow) verwenden und Ihr Modell vor Ort, in der Cloud oder über Ihren Webbrowser bereitstellen.

Mehr wissen: Das What's What von Keras und TensorFlow

Abschließende Gedanken

Wir sind am Ende unserer Diskussion über Keras VS TensorFlow angelangt. Die Wahl zwischen diesen beiden kann in manchen Fällen schwierig sein, während es in anderen möglicherweise nicht einmal notwendig ist. Wählen Sie am besten immer eine Bibliothek nach Ihren Projektanforderungen aus. Sowohl Keras als auch TensorFlow bieten ihren Benutzern eine Menge Vorteile, daher müssen Sie ein allgemeines Verständnis dafür haben, welche Vorteile Sie für eine bestimmte Aufgabe benötigen.

Wenn Sie mehr über TensorFlow erfahren möchten, finden Sie hier die beliebtesten TensorFlow-Projekte .

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