TensorFlow vs Keras [Qual deles você deve escolher]

Keras VS TensorFlow é facilmente um dos tópicos mais populares entre os entusiastas de ML. Ambas as bibliotecas são predominantes entre os profissionais de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Muitas vezes, as pessoas ficam confusas sobre qual escolher para um determinado projeto.

No entanto, seria melhor se você não se preocupasse, porque neste artigo descobriremos a diferença entre Keras e TensorFlow em detalhes. Vamos mergulhar:

O que é Keras?

Keras é uma API baseada em Python para redes neurais profundas. Ele simplifica a construção de modelos de rede neural e é uma API de alto nível. O Keras também oferece suporte a vários mecanismos de back-end para cálculos de rede neural.

O foco do Keras é seguir as melhores práticas para reduzir a carga cognitiva. Com Keras, você pode criar novos modelos combinando vários módulos autônomos, como otimizadores, funções de ativação, camadas neurais, esquemas de regularização e funções de custo.

Ele é executado em cima do CNTK, Theano e TensorFlow, o que permite oferecer várias vantagens aos desenvolvedores.

Vantagens do Keras

Keras oferece os seguintes benefícios aos seus usuários:

Foco no usuário:

Aprender Keras é direto por causa de sua sintaxe simples e, além disso, simplificou a construção de modelos, então você não precisa se esforçar muito nesse sentido. Sua interface é muito fácil de usar, portanto, aprender sua operação também se torna muito fácil.

Extensão fácil:

Você pode criar blocos de construção personalizados para seus projetos em andamento usando Keras, que é outra vantagem importante dessa biblioteca.

Componíveis e Modulares:

Para construir um modelo Keras, você precisa conectar diferentes blocos de construção. Este conceito simplifica o trabalho com o Keras muito mais descomplicado e o torna mais componível e modular. Você começa a trabalhar com maior eficiência e menos restrições.

Simples:

Possui várias APIs consistentes que reduzem as ações do usuário necessárias para casos de uso fundamentais. Keras tem APIs para oferecer feedback muito necessário ao usuário também, que o alerta se você cometer um erro. Isso torna a depuração do código muito mais confortável e rápida, reduzindo substancialmente a possibilidade de erros técnicos.

O que é TensorFlow?

O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina. Ele permite que você trabalhe no aprendizado de máquina com mais velocidade e eficiência. É um produto do Google Brain Team, que o criou principalmente para acelerar a pesquisa e a prototipagem. No entanto, desde a sua criação, o TensorFlow se tornou uma ferramenta crucial para aprimorar protótipos de pesquisa e implantar produções de aprendizado de máquina mais rapidamente.

Ele fornece uma API de front-end acessível usando Python para que você possa criar aplicativos rapidamente. Para oferecer alto desempenho, ele usa C++ para executar esses aplicativos. O TensorFlow pode treinar e executar redes neurais para incorporação de palavras, classificação de dígitos, RNNs (redes neurais recorrentes), reconhecimento de imagem, NLP (processamento de linguagem natural) e outros aplicativos de ML proeminentes.

Vantagens do TensorFlow

O TensorFlow oferece os seguintes benefícios:

Experimentação robusta:

O TensorFlow tem vários recursos e funcionalidades para uma experimentação robusta, que você precisaria realizar durante a prototipagem de pesquisa. A disponibilidade de diferentes APIs, como a API Model Subclassing e a Keras Functional API, adicionam mais poder aos seus recursos de experimentação.

Construção de modelo simplificado:

Como o TensorFlow oferece vários níveis de abstração para criar e treinar modelos, essas tarefas se tornam muito mais fáceis e descomplicadas. Você não precisa se concentrar nos detalhes específicos da implementação de um algoritmo de ML enquanto trabalha com o TensorFlow, e ele cuidará de tudo isso.

Acessibilidade aprimorada:

O TensorFlow permite que você treine e implante seu modelo de aprendizado de máquina em qualquer plataforma usando qualquer linguagem de programação. Você pode escolher entre Java, Python, R e muitas linguagens de programação proeminentes, o que o torna mais acessível para programadores de ML.

Implantação mais fácil:

O Google adicionou vários recursos ao TensorFlow para aprimorar sua implantação. Por exemplo, o TensorFlow tem um hub online onde as pessoas podem compartilhar modelos que criaram com o TensorFlow. Ele também possui versões compatíveis com dispositivos móveis e no navegador, para que você possa usá-lo em diferentes dispositivos.

Keras, por outro lado, é limitado ao Python.

Keras VS TensorFlow: qual você deve escolher?

Escolher um desses dois é um desafio. No entanto, você deve observar que, desde o lançamento do TensorFlow 2.0, o Keras se tornou parte do TensorFlow. Assim, a questão de escolher um não é mais tão proeminente como costumava ser antes de 2017.

Isso também significa que o Keras pode oferecer as vantagens de usar o TensorFlow junto com os originais. O mesmo acontece com o TensorFlow.

No entanto, a principal diferença entre os dois é o foco. O TensorFlow se concentra em tarefas de aprendizado de máquina, enquanto o Keras se concentra principalmente em redes neurais. Keras tem uma vantagem sobre o TensorFlow porque é baseado em Python. O Python torna o Keras muito fácil de usar, como discutimos anteriormente.

Uma vantagem comum de ambas as bibliotecas é a acessibilidade. Você pode usar Keras (ou TensorFlow) e implantar seu modelo no local, na nuvem ou por meio do navegador da web.

Saiba mais: O que é o Keras e o TensorFlow

Pensamentos finais

Chegamos ao fim de nossa discussão sobre Keras VS TensorFlow. Escolher um desses dois pode ser um desafio em alguns casos, enquanto em outros pode nem ser necessário. Seria melhor se você sempre escolhesse uma biblioteca de acordo com os requisitos do seu projeto. Tanto o Keras quanto o TensorFlow oferecem muitas vantagens para seus usuários, portanto, você deve ter uma compreensão geral dos benefícios necessários para uma tarefa específica.

Se você quiser saber mais sobre o TensorFlow, aqui estão os projetos mais populares do TensorFlow .

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