TensorFlow vs Keras [Lequel devriez-vous choisir]

Keras VS TensorFlow est facilement l'un des sujets les plus populaires parmi les amateurs de ML. Ces deux bibliothèques sont répandues parmi les professionnels de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur. Souvent, les gens ne savent pas lequel choisir pour un projet particulier.

Cependant, il serait préférable que vous ne vous inquiétiez pas, car dans cet article, nous découvrirons en détail la différence entre Keras et TensorFlow. Plongeons-nous :

Qu'est-ce que Keras ?

Keras est une API basée sur Python pour les réseaux de neurones profonds. Il simplifie la création de modèles de réseaux neuronaux et constitue une API de haut niveau. Keras prend également en charge de nombreux moteurs back-end pour les calculs de réseaux neuronaux.

L'objectif de Keras est de suivre les meilleures pratiques pour réduire la charge cognitive. Avec Keras, vous pouvez créer de nouveaux modèles en combinant plusieurs modules autonomes tels que des optimiseurs, des fonctions d'activation, des couches neuronales, des schémas de régularisation ainsi que des fonctions de coût.

Il fonctionne au-dessus de CNTK, Theano et TensorFlow, ce qui lui permet d'offrir de multiples avantages aux développeurs.

Avantages de Keras

Keras offre les avantages suivants à ses utilisateurs :

Axé sur l'utilisateur :

Apprendre Keras est simple en raison de sa syntaxe simple, et en dehors de cela, il a simplifié la construction de modèles, vous n'avez donc pas à faire beaucoup d'efforts à cet égard. Son interface est très conviviale, ce qui facilite également l'apprentissage de son fonctionnement.

Prolongation facile :

Vous pouvez créer des blocs de construction personnalisés pour vos projets en cours en utilisant Keras, qui est un autre avantage important de cette bibliothèque.

Composable et modulaire :

Pour construire un modèle Keras, vous devez connecter différents blocs de construction. Ce concept simplifie le travail avec le Keras beaucoup plus simple et le rend plus composable et modulaire. Vous travaillez avec une efficacité accrue et moins de restrictions.

Simple:

Il dispose de plusieurs API cohérentes qui réduisent les actions nécessaires de l'utilisateur pour les cas d'utilisation fondamentaux. Keras dispose d'API pour offrir également des commentaires indispensables à l'utilisateur, qui vous alerte si vous faites une erreur. Cela rend le débogage du code beaucoup plus confortable et plus rapide tout en réduisant considérablement la possibilité d'erreurs techniques.

Qu'est-ce que TensorFlow ?

TensorFlow est une bibliothèque open source pour l'apprentissage automatique. Il vous permet de travailler sur l'apprentissage automatique avec plus de rapidité et d'efficacité. C'est un produit de la Google Brain Team qui l'avait créé principalement pour accélérer la recherche et le prototypage. Cependant, depuis sa création, TensorFlow est devenu un outil crucial pour améliorer les prototypes de recherche et déployer plus rapidement les productions d'apprentissage automatique.

Il fournit une API frontale accessible en utilisant Python afin que vous puissiez créer des applications rapidement. Pour offrir des performances élevées, il utilise C++ pour exécuter ces applications. TensorFlow peut former et exécuter des réseaux de neurones pour les intégrations de mots, la classification des chiffres, les RNN (réseaux de neurones récurrents), la reconnaissance d'images, le NLP (traitement du langage naturel) et d'autres applications ML importantes.

Avantages de TensorFlow

TensorFlow offre les avantages suivants :

Expérimentation robuste :

TensorFlow dispose de plusieurs caractéristiques et fonctionnalités pour une expérimentation robuste, que vous auriez besoin d'effectuer lors du prototypage de recherche. La disponibilité de différentes API telles que l'API Model Subclassing et l'API fonctionnelle Keras ajoute plus de puissance à ses capacités d'expérimentation.

Modélisation simplifiée :

Comme TensorFlow vous fournit différents niveaux d'abstraction pour créer et former des modèles, ces tâches deviennent beaucoup plus faciles et simples. Vous n'avez pas à vous concentrer sur les détails spécifiques de la mise en œuvre d'un algorithme ML lorsque vous travaillez avec TensorFlow, et il s'occupera de tout cela.

Accessibilité améliorée :

TensorFlow vous permet d'entraîner et de déployer votre modèle d'apprentissage automatique sur n'importe quelle plate-forme tout en utilisant n'importe quel langage de programmation. Vous pouvez choisir parmi Java, Python, R et de nombreux langages de programmation de premier plan, ce qui le rend plus accessible aux programmeurs ML.

Déploiement simplifié :

Google a ajouté plusieurs fonctionnalités à TensorFlow pour améliorer son déploiement. Par exemple, TensorFlow dispose d'un hub en ligne où les utilisateurs peuvent partager des modèles qu'ils ont créés avec TensorFlow. Il propose également des versions adaptées aux mobiles et au navigateur, vous pouvez donc l'utiliser sur différents appareils.

Keras, en revanche, est limité à Python.

Keras VS TensorFlow : lequel choisir ?

Choisir l'un de ces deux est difficile. Cependant, vous devez noter que depuis la sortie de TensorFlow 2.0, Keras fait désormais partie de TensorFlow. Ainsi, la question d'en choisir un n'est plus aussi importante qu'avant 2017.

Cela signifie également que Keras peut vous offrir les avantages de l'utilisation de TensorFlow avec ses originaux. Il en va de même avec TensorFlow.

Cependant, la principale différence entre les deux est leur objectif. TensorFlow se concentre sur les tâches d'apprentissage automatique, tandis que Keras se concentre principalement sur les réseaux de neurones. Keras a un avantage sur TensorFlow car il est basé sur Python. Python rend Keras beaucoup plus convivial comme nous l'avons vu précédemment.

Un avantage commun de ces deux bibliothèques est l'accessibilité. Vous pouvez utiliser Keras (ou TensorFlow) et déployer votre modèle sur site, dans le cloud ou via votre navigateur Web.

En savoir plus : Le What's What de Keras et TensorFlow

Dernières pensées

Nous avons atteint la fin de notre discussion sur Keras VS TensorFlow. Choisir un parmi ces deux peut être difficile dans certains cas, alors que dans d'autres, cela peut même ne pas être nécessaire. Il serait préférable que vous choisissiez toujours une bibliothèque en fonction des exigences de votre projet. Keras et TensorFlow offrent tous deux une tonne d'avantages à leurs utilisateurs, vous devez donc avoir une compréhension générale des avantages dont vous avez besoin pour une tâche particulière.

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