TensorFlow vs Keras [Mana Yang Harus Anda Pilih]

Diterbitkan: 2020-07-14

Keras VS TensorFlow dengan mudah menjadi salah satu topik paling populer di kalangan penggemar ML. Kedua perpustakaan ini lazim di kalangan profesional pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Sering kali, orang menjadi bingung mana yang harus mereka pilih untuk proyek tertentu.

Namun, akan lebih baik jika Anda tidak khawatir karena dalam artikel ini kita akan mengetahui perbedaan antara Keras dan TensorFlow secara detail. Mari selami:

Daftar isi

Apa itu Keras?

Keras adalah API berbasis Python untuk jaringan saraf dalam. Ini menyederhanakan pembuatan model jaringan saraf dan merupakan API tingkat tinggi. Keras juga mendukung banyak mesin back-end untuk komputasi jaringan saraf.

Fokus Keras adalah mengikuti praktik terbaik untuk mengurangi beban kognitif. Dengan Keras, Anda dapat membuat model baru dengan menggabungkan beberapa modul mandiri seperti pengoptimal, fungsi aktivasi, lapisan saraf, skema regularisasi, serta fungsi biaya.

Ini berjalan di atas CNTK, Theano, dan TensorFlow, yang memungkinkannya menawarkan banyak keuntungan kepada pengembang.

Kelebihan Keras

Keras menawarkan manfaat berikut untuk penggunanya:

Berfokus pada pengguna:

Mempelajari Keras sangat mudah karena sintaksnya yang sederhana, dan Selain itu, ia telah menyederhanakan pembuatan model, jadi Anda tidak perlu berusaha keras dalam hal itu. Antarmukanya sangat ramah pengguna sehingga mempelajari pengoperasiannya juga menjadi sangat mudah.

Ekstensi Mudah:

Anda dapat membuat blok penyusun khusus untuk proyek Anda yang sedang berjalan dengan menggunakan Keras, yang merupakan keuntungan menonjol lainnya dari perpustakaan ini.

Dapat dikomposisi dan Modular:

Untuk membangun model Keras, Anda harus menghubungkan blok bangunan yang berbeda. Konsep ini menyederhanakan bekerja dengan Keras jauh lebih tidak rumit dan membuatnya lebih dapat dikomposisi dan modular. Anda mulai bekerja dengan efisiensi yang ditingkatkan dan batasan yang lebih sedikit.

Sederhana:

Ini memiliki beberapa API konsisten yang mengurangi tindakan pengguna yang diperlukan untuk kasus penggunaan mendasar. Keras memiliki API untuk menawarkan umpan balik yang sangat dibutuhkan pengguna juga, yang memperingatkan Anda jika Anda membuat kesalahan. Ini membuat debugging kode jauh lebih nyaman dan lebih cepat sekaligus mengurangi kemungkinan kesalahan teknis secara substansial.

Apa itu TensorFlow?

TensorFlow adalah library open-source untuk machine learning. Ini memungkinkan Anda mengerjakan pembelajaran mesin dengan lebih cepat dan efisien. Ini adalah produk dari Tim Google Brain yang telah menciptakannya terutama untuk mempercepat penelitian dan pembuatan prototipe. Namun, sejak awal, TensorFlow telah menjadi alat penting untuk menyempurnakan prototipe penelitian dan menerapkan produksi pembelajaran mesin lebih cepat.

Ini menyediakan API front-end yang dapat diakses dengan menggunakan Python sehingga Anda dapat membangun aplikasi dengan cepat. Untuk memberikan kinerja tinggi, ia menggunakan C++ untuk menjalankan aplikasi tersebut. TensorFlow dapat melatih dan menjalankan jaringan saraf untuk penyematan kata, klasifikasi digit, RNN (jaringan saraf berulang), pengenalan gambar, NLP (pemrosesan bahasa alami), dan aplikasi ML terkemuka lainnya.

Keuntungan TensorFlow

TensorFlow menawarkan manfaat berikut:

Eksperimen yang Kuat:

TensorFlow memiliki banyak fitur dan fungsi untuk eksperimen yang andal, yang perlu Anda lakukan selama pembuatan prototipe penelitian. Ketersediaan berbagai API seperti Model Subclassing API dan Keras Functional API menambahkan lebih banyak kekuatan pada kemampuan eksperimennya.

Pembuatan Model Sederhana:

Karena TensorFlow memberi Anda berbagai tingkat abstraksi untuk membuat dan melatih model, tugas ini menjadi lebih mudah dan tidak rumit. Anda tidak perlu fokus pada detail spesifik penerapan algoritme ML saat bekerja dengan TensorFlow, dan TensorFlow akan menangani semua itu.

Aksesibilitas yang Ditingkatkan:

TensorFlow memungkinkan Anda melatih dan men-deploy model machine learning di platform apa pun saat menggunakan bahasa pemrograman apa pun. Anda dapat memilih dari Java, Python, R, dan banyak bahasa pemrograman terkemuka, yang membuatnya lebih mudah diakses oleh programmer ML.

Penerapan yang Lebih Mudah:

Google telah menambahkan beberapa fitur ke TensorFlow untuk meningkatkan penerapannya. Misalnya, TensorFlow memiliki hub online tempat orang dapat berbagi model yang mereka buat dengan TensorFlow. Ini memiliki versi ramah seluler dan dalam browser juga, sehingga Anda dapat menggunakannya melalui perangkat yang berbeda.

Keras, di sisi lain, terbatas pada Python.

Keras VS TensorFlow: Mana yang harus Anda pilih?

Memilih salah satu dari dua ini adalah tantangan. Namun, Anda harus memperhatikan bahwa sejak TensorFlow 2.0 dirilis, Keras telah menjadi bagian dari TensorFlow. Jadi, isu memilih salah satu tidak lagi mengemuka seperti dulu sebelum 2017.

Ini juga berarti bahwa Keras dapat memberi Anda keuntungan menggunakan TensorFlow bersama dengan yang asli. Sama halnya dengan TensorFlow.

Namun, perbedaan utama antara keduanya adalah fokus mereka. TensorFlow berfokus pada tugas pembelajaran mesin, sedangkan Keras berfokus terutama pada jaringan saraf. Keras memiliki keunggulan dibandingkan TensorFlow karena berbasis Python. Python membuat Keras lebih ramah pengguna seperti yang telah kita bahas sebelumnya.

Keuntungan umum dari kedua perpustakaan ini adalah aksesibilitas. Anda dapat menggunakan Keras (atau TensorFlow) dan menerapkan model Anda di lokasi, di cloud, atau melalui browser web Anda.

Ketahui lebih banyak: Apa itu Keras dan TensorFlow

Pikiran Akhir

Kami telah mencapai akhir diskusi kami tentang Keras VS TensorFlow. Memilih salah satu di antara keduanya dapat menjadi tantangan dalam beberapa kasus, sementara dalam kasus lain, bahkan mungkin tidak diperlukan. Akan lebih baik jika Anda selalu memilih perpustakaan sesuai dengan kebutuhan proyek Anda. Keras dan TensorFlow menawarkan banyak keuntungan bagi penggunanya, jadi Anda harus memiliki pemahaman umum tentang manfaat yang Anda perlukan untuk tugas tertentu.

Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang TensorFlow, berikut adalah proyek TensorFlow paling populer .

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.

Pimpin Revolusi Teknologi Berbasis AI

DIPLOMA PG DALAM PEMBELAJARAN MESIN DAN KECERDASAN BUATAN DARI IIIT BANGALORE
Daftar Hari Ini