TensorFlow kontra Keras [Który wybrać]

Keras VS TensorFlow to jeden z najpopularniejszych tematów wśród entuzjastów ML. Obie te biblioteki są powszechne wśród profesjonalistów zajmujących się uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem. Wiele razy ludzie nie wiedzą, który z nich wybrać do konkretnego projektu.

Jednak najlepiej byłoby, gdybyś się nie martwił, ponieważ w tym artykule szczegółowo dowiemy się, czym różni się Keras od TensorFlow. Zanurzmy się w:

Co to jest Keras?

Keras to oparte na Pythonie API dla głębokich sieci neuronowych. Upraszcza budowanie modeli sieci neuronowych i jest interfejsem API wysokiego poziomu. Keras obsługuje również liczne silniki zaplecza do obliczeń sieci neuronowych.

Keras koncentruje się na przestrzeganiu najlepszych praktyk w celu zmniejszenia obciążenia poznawczego. Keras umożliwia tworzenie nowych modeli poprzez łączenie wielu samodzielnych modułów, takich jak optymalizatory, funkcje aktywacji, warstwy neuronowe, schematy regularyzacji oraz funkcje kosztów.

Działa na CNTK, Theano i TensorFlow, co pozwala oferować wiele korzyści programistom.

Zalety Keras

Keras oferuje swoim użytkownikom następujące korzyści:

Skupiony na użytkowniku:

Nauka Keras jest prosta ze względu na prostą składnię, a poza tym ma uproszczone budowanie modeli, więc nie musisz w tym zakresie wkładać wiele wysiłku. Jego interfejs jest bardzo przyjazny dla użytkownika, więc nauka jego obsługi również staje się bardzo łatwa.

Łatwe rozszerzenie:

Korzystając z Keras, możesz tworzyć niestandardowe bloki konstrukcyjne dla bieżących projektów, co jest kolejną istotną zaletą tej biblioteki.

Komponowalne i modułowe:

Aby zbudować model Keras, musisz połączyć różne klocki. Ta koncepcja znacznie upraszcza pracę z Keras i czyni ją bardziej komponowaną i modułową. Możesz pracować z większą wydajnością i mniejszymi ograniczeniami.

Prosty:

Ma wiele spójnych interfejsów API, które redukują niezbędne działania użytkownika w podstawowych przypadkach użycia. Keras ma również interfejsy API, które oferują użytkownikom bardzo potrzebne informacje zwrotne, które ostrzegają, jeśli popełnisz błąd. To sprawia, że ​​debugowanie kodu jest znacznie wygodniejsze i szybsze, a jednocześnie znacznie zmniejsza możliwość wystąpienia błędów technicznych.

Co to jest TensorFlow?

TensorFlow to biblioteka typu open source do uczenia maszynowego. Pozwala pracować nad uczeniem maszynowym z większą szybkością i wydajnością. To produkt zespołu Google Brain Team, który stworzył go przede wszystkim w celu przyspieszenia badań i prototypowania. Jednak od samego początku TensorFlow stał się kluczowym narzędziem do ulepszania prototypów badawczych i szybszego wdrażania produkcji opartych na uczeniu maszynowym.

Zapewnia dostępny interfejs API typu front-end przy użyciu języka Python, dzięki czemu można szybko tworzyć aplikacje. Aby zapewnić wysoką wydajność, do wykonywania tych aplikacji używa C++. TensorFlow może trenować i uruchamiać sieci neuronowe pod kątem osadzania słów, klasyfikacji cyfr, RNN (rekurencyjnych sieci neuronowych), rozpoznawania obrazów, NLP (przetwarzania języka naturalnego) i innych znanych aplikacji ML.

Zalety TensorFlow

TensorFlow oferuje następujące korzyści:

Solidne eksperymenty:

TensorFlow ma wiele funkcji i funkcji umożliwiających solidne eksperymentowanie, które trzeba wykonać podczas prototypowania badań. Dostępność różnych interfejsów API, takich jak Model Subclassing API i Keras Functional API, zwiększa możliwości eksperymentowania.

Uproszczone budowanie modelu:

Ponieważ TensorFlow zapewnia różne poziomy abstrakcji do tworzenia i trenowania modeli, zadania te stają się znacznie łatwiejsze i nieskomplikowane. Nie musisz skupiać się na konkretnych szczegółach implementacji algorytmu ML podczas pracy z TensorFlow, a on o to wszystko zadba.

Ulepszona dostępność:

TensorFlow umożliwia trenowanie i wdrażanie modelu uczenia maszynowego na dowolnej platformie przy użyciu dowolnego języka programowania. Możesz wybierać spośród Java, Python, R i wielu znanych języków programowania, dzięki czemu jest bardziej dostępny dla programistów ML.

Łatwiejsze wdrażanie:

Google dodał wiele funkcji do TensorFlow, aby usprawnić jego wdrażanie. Na przykład TensorFlow ma centrum online, w którym ludzie mogą udostępniać modele, które stworzyli za pomocą TensorFlow. Ma również wersje przyjazną dla urządzeń mobilnych i w przeglądarce, dzięki czemu można z niego korzystać na różnych urządzeniach.

Z drugiej strony Keras ogranicza się do Pythona.

Keras VS TensorFlow: Który wybrać?

Wybór jednego z tych dwóch jest trudny. Należy jednak pamiętać, że od czasu wydania TensorFlow 2.0 Keras stał się częścią TensorFlow. Tak więc kwestia wyboru nie jest już tak widoczna, jak przed 2017 rokiem.

Oznacza to również, że Keras może zapewnić Ci korzyści płynące z używania TensorFlow wraz ze swoimi oryginalnymi. To samo dotyczy TensorFlow.

Jednak podstawową różnicą między nimi jest ich skupienie. TensorFlow skupia się na zadaniach uczenia maszynowego, podczas gdy Keras skupia się przede wszystkim na sieciach neuronowych. Keras ma przewagę nad TensorFlow, ponieważ jest oparty na Pythonie. Python sprawia, że ​​Keras jest bardzo przyjazny dla użytkownika, o czym mówiliśmy wcześniej.

Wspólną zaletą obu tych bibliotek jest dostępność. Możesz użyć Keras (lub TensorFlow) i wdrożyć swój model lokalnie, w chmurze lub za pośrednictwem przeglądarki internetowej.

Dowiedz się więcej: Co to jest Keras i TensorFlow

Końcowe przemyślenia

Dotarliśmy do końca naszej dyskusji na temat Keras VS TensorFlow. Wybranie jednego z tych dwóch może w niektórych przypadkach być trudne, podczas gdy w innych może nawet nie być konieczne. Najlepiej byłoby, gdybyś zawsze wybierał bibliotekę zgodnie z wymaganiami Twojego projektu. Zarówno Keras, jak i TensorFlow oferują swoim użytkownikom mnóstwo korzyści, więc musisz mieć ogólne pojęcie o tym, jakich korzyści potrzebujesz do konkretnego zadania.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o TensorFlow, oto najpopularniejsze projekty TensorFlow .

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.