TensorFlow vs Keras [¿Cuál debería elegir?]

Keras VS TensorFlow es fácilmente uno de los temas más populares entre los entusiastas de ML. Ambas bibliotecas prevalecen entre los profesionales del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Muchas veces, las personas se confunden sobre cuál deben elegir para un proyecto en particular.

Sin embargo, sería mejor que no te preocuparas porque en este artículo descubriremos en detalle la diferencia entre Keras y TensorFlow. Vamos a sumergirnos:

¿Qué es Keras?

Keras es una API basada en Python para redes neuronales profundas. Simplifica la construcción de modelos de redes neuronales y es una API de alto nivel. Keras también es compatible con numerosos motores de back-end para cálculos de redes neuronales.

El enfoque de Keras es seguir las mejores prácticas para reducir la carga cognitiva. Con Keras, puede crear nuevos modelos combinando varios módulos independientes, como optimizadores, funciones de activación, capas neuronales, esquemas de regularización y funciones de costos.

Se ejecuta sobre CNTK, Theano y TensorFlow, lo que le permite ofrecer múltiples ventajas a los desarrolladores.

Ventajas de Keras

Keras ofrece los siguientes beneficios a sus usuarios:

Centrado en el usuario:

Aprender Keras es sencillo debido a su sintaxis simple, y aparte de eso, ha simplificado la construcción de modelos, por lo que no tiene que esforzarse mucho en ese sentido. Su interfaz es muy fácil de usar, por lo que aprender su funcionamiento también se vuelve muy fácil.

Extensión fácil:

Puede crear bloques de construcción personalizados para sus proyectos en curso utilizando Keras, que es otra ventaja destacada de esta biblioteca.

Componibles y Modulares:

Para construir un modelo de Keras, debe conectar diferentes bloques de construcción. Este concepto simplifica mucho más el trabajo con Keras y lo hace más componible y modular. Puede trabajar con mayor eficiencia y menos restricciones.

Sencillo:

Tiene múltiples API consistentes que reducen las acciones de usuario necesarias para casos de uso fundamentales. Keras también tiene API para ofrecer comentarios muy necesarios al usuario, que lo alertan si comete un error. Esto hace que la depuración del código sea mucho más cómoda y rápida, al tiempo que reduce sustancialmente la posibilidad de errores técnicos.

¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático. Le permite trabajar en el aprendizaje automático con más velocidad y eficiencia. Es un producto del Google Brain Team que lo creó principalmente para acelerar la investigación y la creación de prototipos. Sin embargo, desde sus inicios, TensorFlow se ha convertido en una herramienta fundamental para mejorar los prototipos de investigación e implementar producciones de aprendizaje automático con mayor rapidez.

Proporciona una API front-end accesible mediante el uso de Python para que pueda crear aplicaciones rápidamente. Para ofrecer un alto rendimiento, utiliza C++ para ejecutar esas aplicaciones. TensorFlow puede entrenar y ejecutar redes neuronales para incrustaciones de palabras, clasificación de dígitos, RNN (redes neuronales recurrentes), reconocimiento de imágenes, NLP (procesamiento del lenguaje natural) y otras aplicaciones destacadas de ML.

Ventajas de TensorFlow

TensorFlow ofrece los siguientes beneficios:

Experimentación robusta:

TensorFlow tiene múltiples características y funcionalidades para una experimentación sólida, que deberá realizar durante la creación de prototipos de investigación. La disponibilidad de diferentes API, como Model Subclassing API y Keras Functional API, agrega más potencia a sus capacidades de experimentación.

Construcción de modelos simplificados:

Como TensorFlow le brinda varios niveles de abstracción para crear y entrenar modelos, estas tareas se vuelven mucho más fáciles y sencillas. No tiene que concentrarse en los detalles específicos de la implementación de un algoritmo ML mientras trabaja con TensorFlow, y se encargará de todo eso.

Accesibilidad mejorada:

TensorFlow le permite entrenar e implementar su modelo de aprendizaje automático en cualquier plataforma mientras usa cualquier lenguaje de programación. Puede elegir entre Java, Python, R y muchos lenguajes de programación destacados, lo que lo hace más accesible para los programadores de ML.

Implementación más fácil:

Google ha agregado múltiples funciones a TensorFlow para mejorar su implementación. Por ejemplo, TensorFlow tiene un centro en línea donde las personas pueden compartir modelos que crearon con TensorFlow. También tiene versiones compatibles con dispositivos móviles y en el navegador, por lo que puede usarlo a través de diferentes dispositivos.

Keras, por otro lado, se limita a Python.

Keras VS TensorFlow: ¿Cuál debería elegir?

Elegir uno de estos dos es un desafío. Sin embargo, debe tener en cuenta que, desde el lanzamiento de TensorFlow 2.0, Keras se ha convertido en parte de TensorFlow. Entonces, la cuestión de elegir uno ya no es tan importante como antes de 2017.

Esto también significa que Keras puede brindarle las ventajas de usar TensorFlow junto con los originales. Lo mismo ocurre con TensorFlow.

Sin embargo, la principal diferencia entre los dos es su enfoque. TensorFlow se enfoca en tareas de aprendizaje automático, mientras que Keras se enfoca principalmente en redes neuronales. Keras tiene una ventaja sobre TensorFlow porque está basado en Python. Python hace que Keras sea mucho más fácil de usar, como hemos discutido anteriormente.

Una ventaja común de ambas bibliotecas es la accesibilidad. Puede usar Keras (o TensorFlow) e implementar su modelo localmente, en la nube o a través de su navegador web.

Saber más: El qué es qué de Keras y TensorFlow

Pensamientos finales

Hemos llegado al final de nuestra discusión sobre Keras VS TensorFlow. Elegir uno entre estos dos puede ser un desafío en algunos casos, mientras que en otros, puede que ni siquiera sea necesario. Sería mejor si siempre eligiera una biblioteca de acuerdo con los requisitos de su proyecto. Tanto Keras como TensorFlow ofrecen un montón de ventajas a sus usuarios, por lo que debe tener una comprensión general de los beneficios que necesita para una tarea en particular.

Si desea obtener más información sobre TensorFlow, estos son los proyectos de TensorFlow más populares .

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