TensorFlow vsKeras[どちらを選択する必要があります]

Keras VS TensorFlowは、ML愛好家の間で最も人気のあるトピックの1つです。 これらのライブラリは両方とも、機械学習と深層学習の専門家の間で普及しています。 多くの場合、人々は特定のプロジェクトのためにどれを選ぶべきかについて混乱します。

ただし、この記事ではKerasとTensorFlowの違いについて詳しく説明するので、心配しないでください。 飛び込みましょう：

Kerasとは何ですか？

Kerasは、ディープニューラルネットワーク用のPythonベースのAPIです。 ニューラルネットワークモデルの構築を簡素化し、高レベルのAPIです。 Kerasは、ニューラルネットワーク計算用の多数のバックエンドエンジンもサポートしています。

Kerasの焦点は、認知的負荷を軽減するためのベストプラクティスに従うことです。 Kerasを使用すると、オプティマイザー、活性化関数、ニューラルレイヤー、正則化スキーム、コスト関数などの複数のスタンドアロンモジュールを組み合わせて新しいモデルを作成できます。

CNTK、Theano、TensorFlowの上で実行されるため、開発者に複数の利点を提供できます。

Kerasの利点

Kerasは、ユーザーに次の利点を提供します。

ユーザー重視：

Kerasの学習は、構文が単純であるため簡単です。それ以外は、モデルの構築が簡素化されているため、その点で多くの労力を費やす必要はありません。 そのインターフェースは非常にユーザーフレンドリーなので、その操作を学ぶことも非常に簡単になります。

簡単な拡張：

このライブラリのもう1つの顕著な利点である、Kerasを使用して、進行中のプロジェクト用のカスタムビルディングブロックを作成できます。

コンポーザブルでモジュラー：

Kerasモデルを構築するには、さまざまなビルディングブロックを接続する必要があります。 この概念により、Kerasでの作業がはるかに簡単になり、より構成可能でモジュール化されます。 効率が向上し、制限が少なくなります。

単純：

複数の一貫したAPIがあり、基本的なユースケースに必要なユーザーアクションを削減します。 Kerasには、ユーザーに非常に必要なフィードバックを提供するAPIがあり、エラーが発生した場合に警告を発します。 これにより、コードのデバッグがはるかに快適かつ高速になり、技術的なエラーの可能性が大幅に減少します。

TensorFlowとは何ですか？

TensorFlowは、機械学習用のオープンソースライブラリです。 これにより、より高速かつ効率的に機械学習に取り組むことができます。 これは、主に研究とプロトタイピングを加速するために作成したGoogleBrainTeamの製品です。 ただし、TensorFlowは、その開始以来、研究プロトタイプを強化し、機械学習プロダクションをより迅速に展開するための重要なツールになりました。

Pythonを使用してアクセス可能なフロントエンドAPIを提供するため、アプリケーションをすばやく構築できます。 高性能を実現するために、C++を使用してこれらのアプリケーションを実行します。 TensorFlowは、単語の埋め込み、数字の分類、RNN（リカレントニューラルネットワーク）、画像認識、NLP（自然言語処理）、およびその他の著名なMLアプリケーション用のニューラルネットワークをトレーニングおよび実行できます。

TensorFlowの利点

TensorFlowには次の利点があります。

堅牢な実験：

TensorFlowには、研究のプロトタイピング中に実行する必要がある堅牢な実験のための複数の機能があります。 ModelSubclassingAPIやKerasFunctionalAPIなどのさまざまなAPIを利用できるため、実験機能がさらに強化されます。

簡略化されたモデル構築：

TensorFlowは、モデルを作成およびトレーニングするためのさまざまな抽象化レベルを提供するため、これらのタスクははるかに簡単で複雑ではなくなります。 TensorFlowを使用しているときに、MLアルゴリズムの実装に関する特定の詳細に焦点を当てる必要はなく、すべてを処理します。

アクセシビリティの向上：

TensorFlowを使用すると、任意のプログラミング言語を使用しながら、任意のプラットフォームで機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイできます。 Java、Python、R、および多くの著名なプログラミング言語から選択できるため、MLプログラマーにとってよりアクセスしやすくなります。

より簡単な展開：

Googleは、展開を強化するためにTensorFlowに複数の機能を追加しました。 たとえば、TensorFlowには、TensorFlowで作成したモデルを共有できるオンラインハブがあります。 モバイル対応バージョンとブラウザ内バージョンもあるため、さまざまなデバイスで使用できます。

一方、KerasはPythonに限定されています。

Keras VS TensorFlow：どちらを選択する必要がありますか？

これら2つのうちの1つを選択することは困難です。 ただし、TensorFlow 2.0のリリース以降、KerasはTensorFlowの一部になっていることに注意してください。 したがって、1つを選択する問題は、2017年以前ほど顕著ではなくなりました。

これは、KerasがTensorFlowを元のTensorFlowと一緒に使用する利点を提供できることも意味します。 TensorFlowの場合も同じです。

ただし、2つの主な違いはそれらの焦点です。 TensorFlowは機械学習タスクに焦点を当てていますが、Kerasは主にニューラルネットワークに焦点を当てています。 KerasはPythonをベースにしているため、TensorFlowよりも優れています。 Pythonは、前に説明したように、Kerasを非常にユーザーフレンドリーにします。

これらのライブラリの両方に共通する利点は、アクセシビリティです。 Keras（またはTensorFlow）を使用して、モデルをオンプレミス、クラウド、またはWebブラウザーからデプロイできます。

詳細： KerasとTensorFlowの概要

最終的な考え

KerasVSTensorFlowに関するディスカッションは終了しました。 これら2つから1つを選択するのは難しい場合もあれば、必要ない場合もあります。 プロジェクトの要件に応じて、常にライブラリを選択するのが最善です。 KerasとTensorFlowはどちらもユーザーに多くの利点を提供するため、特定のタスクに必要な利点を一般的に理解する必要があります。

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