TensorFlow vs Keras [quale dovresti scegliere]

Keras VS TensorFlow è facilmente uno degli argomenti più popolari tra gli appassionati di ML. Entrambe queste librerie sono prevalenti tra i professionisti dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo. Molte volte, le persone si confondono su quale scegliere per un particolare progetto.

Tuttavia, sarebbe meglio se non ti preoccupassi perché in questo articolo scopriremo in dettaglio la differenza tra Keras e TensorFlow. Entriamo in:

Cos'è Keras?

Keras è un'API basata su Python per reti neurali profonde. Semplifica la creazione di modelli di rete neurale ed è un'API di alto livello. Keras supporta anche numerosi motori di back-end per i calcoli della rete neurale.

L'obiettivo di Keras è seguire le migliori pratiche per ridurre il carico cognitivo. Con Keras, puoi creare nuovi modelli combinando più moduli standalone come ottimizzatori, funzioni di attivazione, livelli neurali, schemi di regolarizzazione e funzioni di costo.

Funziona su CNTK, Theano e TensorFlow, il che gli consente di offrire molteplici vantaggi agli sviluppatori.

Vantaggi di Keras

Keras offre ai suoi utenti i seguenti vantaggi:

Incentrato sull'utente:

L'apprendimento di Keras è semplice grazie alla sua semplice sintassi e, a parte questo, ha semplificato la costruzione del modello, quindi non devi fare molti sforzi a tale riguardo. La sua interfaccia è molto intuitiva, quindi anche imparare il suo funzionamento diventa molto semplice.

Estensione facile:

Puoi creare blocchi predefiniti personalizzati per i tuoi progetti in corso utilizzando Keras, che è un altro importante vantaggio di questa libreria.

Componibili e Modulari:

Per costruire un modello Keras, devi collegare diversi elementi costitutivi. Questo concetto semplifica notevolmente il lavoro con il Keras e lo rende più componibile e modulare. Puoi lavorare con maggiore efficienza e meno restrizioni.

Semplice:

Dispone di più API coerenti che riducono le azioni utente necessarie per casi d'uso fondamentali. Keras ha API per offrire anche il feedback tanto necessario all'utente, che ti avvisa se commetti un errore. Ciò rende il debug del codice molto più comodo e veloce, riducendo sostanzialmente la possibilità di errori tecnici.

Cos'è TensorFlow?

TensorFlow è una libreria open source per l'apprendimento automatico. Ti consente di lavorare sull'apprendimento automatico con maggiore velocità ed efficienza. È un prodotto del Google Brain Team che lo aveva creato principalmente per accelerare la ricerca e la prototipazione. Tuttavia, sin dal suo inizio, TensorFlow è diventato uno strumento cruciale per migliorare i prototipi di ricerca e implementare più rapidamente le produzioni di machine learning.

Fornisce un'API front-end accessibile utilizzando Python in modo da poter creare rapidamente applicazioni. Per offrire prestazioni elevate, utilizza C++ per eseguire tali applicazioni. TensorFlow può addestrare ed eseguire reti neurali per incorporamenti di parole, classificazione delle cifre, RNN (reti neurali ricorrenti), riconoscimento di immagini, NLP (elaborazione del linguaggio naturale) e altre importanti applicazioni ML.

Vantaggi di TensorFlow

TensorFlow offre i seguenti vantaggi:

Sperimentazione robusta:

TensorFlow ha molteplici caratteristiche e funzionalità per una solida sperimentazione, che dovresti eseguire durante la prototipazione della ricerca. La disponibilità di diverse API come l'API Model Subclassing e l'API funzionale Keras aggiunge più potenza alle sue capacità di sperimentazione.

Costruzione del modello semplificata:

Poiché TensorFlow fornisce vari livelli di astrazione per creare e addestrare modelli, queste attività diventano molto più semplici e senza complicazioni. Non devi concentrarti sui dettagli specifici dell'implementazione di un algoritmo ML mentre lavori con TensorFlow e si occuperà di tutto questo.

Accessibilità migliorata:

TensorFlow ti consente di addestrare e distribuire il tuo modello di machine learning su qualsiasi piattaforma utilizzando qualsiasi linguaggio di programmazione. Puoi scegliere tra Java, Python, R e molti importanti linguaggi di programmazione, che lo rendono più accessibile ai programmatori ML.

Distribuzione più semplice:

Google ha aggiunto più funzionalità a TensorFlow per migliorarne l'implementazione. Ad esempio, TensorFlow dispone di un hub online in cui le persone possono condividere i modelli che hanno creato con TensorFlow. Ha anche versioni ottimizzate per dispositivi mobili e in-browser, quindi puoi usarlo su diversi dispositivi.

Keras, d'altra parte, è limitato a Python.

Keras VS TensorFlow: quale scegliere?

La scelta di uno di questi due è impegnativo. Tuttavia, dovresti notare che dal rilascio di TensorFlow 2.0, Keras è diventato parte di TensorFlow. Quindi, la questione della scelta di uno non è più così importante come prima del 2017.

Ciò significa anche che Keras può offrirti i vantaggi dell'utilizzo di TensorFlow insieme a quelli originali. Lo stesso è il caso di TensorFlow.

Tuttavia, la principale differenza tra i due è la loro messa a fuoco. TensorFlow si concentra sulle attività di apprendimento automatico, mentre Keras si concentra principalmente sulle reti neurali. Keras ha un vantaggio su TensorFlow perché è basato su Python. Python rende Keras molto user-friendly come abbiamo discusso in precedenza.

Un vantaggio comune di entrambe queste librerie è l'accessibilità. Puoi utilizzare Keras (o TensorFlow) e distribuire il tuo modello on-premise, nel cloud o tramite il tuo browser web.

Saperne di più: The What's What di Keras e TensorFlow

Pensieri finali

Abbiamo raggiunto la fine della nostra discussione su Keras VS TensorFlow. Scegliere uno tra questi due può essere difficile in alcuni casi, mentre in altri potrebbe non essere nemmeno necessario. Sarebbe meglio se scegliessi sempre una libreria in base ai requisiti del tuo progetto. Sia Keras che TensorFlow offrono un sacco di vantaggi ai loro utenti, quindi è necessario avere una comprensione generale di quali vantaggi sono necessari per una particolare attività.

Se vuoi saperne di più su TensorFlow, ecco i progetti TensorFlow più popolari .

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