TensorFlow vs Keras [Pe care ar trebui să-l alegeți]

Keras VS TensorFlow este cu ușurință unul dintre cele mai populare subiecte printre pasionații de ML. Ambele biblioteci sunt predominante printre profesioniștii învățării automate și a învățării profunde. De multe ori, oamenii devin confuzi cu privire la care ar trebui să aleagă pentru un anumit proiect.

Cu toate acestea, cel mai bine ar fi să nu vă faceți griji pentru că în acest articol vom afla diferența dintre Keras și TensorFlow în detaliu. Să ne scufundăm în:

Ce este Keras?

Keras este un API bazat pe Python pentru rețele neuronale profunde. Simplifică construirea modelelor de rețele neuronale și este un API de nivel înalt. Keras acceptă, de asemenea, numeroase motoare back-end pentru calculele rețelelor neuronale.

Obiectivul Keras este de a urma cele mai bune practici pentru a reduce sarcina cognitivă. Cu Keras, puteți crea modele noi combinând mai multe module autonome, cum ar fi optimizatoare, funcții de activare, straturi neuronale, scheme de regularizare, precum și funcții de cost.

Funcționează pe CNTK, Theano și TensorFlow, ceea ce îi permite să ofere mai multe avantaje dezvoltatorilor.

Avantajele Keras

Keras oferă utilizatorilor săi următoarele beneficii:

Axat pe utilizator:

Învățarea Keras este simplă datorită sintaxei sale simple și, în afară de asta, are simplificat construirea modelelor, astfel încât nu trebuie să depuneți prea mult efort în acest sens. Interfața sa este foarte ușor de utilizat, așa că învățarea funcționării acesteia devine și foarte ușoară.

Extensie ușoară:

Puteți crea blocuri personalizate pentru proiectele dvs. în derulare utilizând Keras, care este un alt avantaj proeminent al acestei biblioteci.

Composabil și modular:

Pentru a construi un model Keras, trebuie să conectați diferite blocuri de construcție. Acest concept simplifică lucrul cu Keras mult mai simplu și îl face mai compus și mai modular. Te apuci de lucru cu o eficiență sporită și mai puține restricții.

Simplu:

Are mai multe API-uri consistente care reduc acțiunile necesare ale utilizatorului pentru cazurile de utilizare fundamentale. Keras are API-uri pentru a oferi și utilizatorului feedback foarte necesar, care vă avertizează dacă faceți o eroare. Acest lucru face ca depanarea codului să fie mult mai confortabilă și mai rapidă, reducând în același timp posibilitatea apariției erorilor tehnice în mod substanțial.

Ce este TensorFlow?

TensorFlow este o bibliotecă open-source pentru învățarea automată. Vă permite să lucrați la învățarea automată cu mai multă viteză și eficiență. Este un produs al echipei Google Brain, care l-a creat în primul rând pentru a accelera cercetarea și crearea de prototipuri. Cu toate acestea, de la începuturile sale, TensorFlow a devenit un instrument crucial pentru a îmbunătăți prototipurile de cercetare și a implementa producțiile de învățare automată mai rapid.

Oferă un API front-end accesibil prin utilizarea Python, astfel încât să puteți construi rapid aplicații. Pentru a oferi performanțe ridicate, folosește C++ pentru a executa acele aplicații. TensorFlow poate antrena și rula rețele neuronale pentru încorporarea de cuvinte, clasificarea cifrelor, RNN-uri (rețele neuronale recurente), recunoașterea imaginilor, NLP (procesarea limbajului natural) și alte aplicații proeminente ML.

Avantajele TensorFlow

TensorFlow oferă următoarele beneficii:

Experimentare robustă:

TensorFlow are multiple caracteristici și funcționalități pentru o experimentare robustă, pe care ar trebui să le efectuați în timpul prototipării cercetării. Disponibilitatea diferitelor API-uri, cum ar fi Model Subclassing API și Keras Functional API adaugă mai multă putere capacităților sale de experimentare.

Construire model simplificată:

Deoarece TensorFlow vă oferă diferite niveluri de abstractizare pentru a crea și a antrena modele, aceste sarcini devin mult mai ușoare și necomplicate. Nu trebuie să vă concentrați asupra detaliilor specifice implementării unui algoritm ML în timp ce lucrați cu TensorFlow și se va ocupa de toate acestea.

Accesibilitate îmbunătățită:

TensorFlow vă permite să vă instruiți și să implementați modelul de învățare automată pe orice platformă în timp ce utilizați orice limbaj de programare. Puteți alege dintre Java, Python, R și multe limbaje de programare proeminente, ceea ce îl face mai accesibil pentru programatorii ML.

Implementare mai ușoară:

Google a adăugat mai multe funcții la TensorFlow pentru a-și îmbunătăți implementarea. De exemplu, TensorFlow are un hub online unde oamenii pot partaja modelele pe care le-au creat cu TensorFlow. Are și versiuni pentru dispozitive mobile și în browser, astfel încât să îl puteți utiliza prin diferite dispozitive.

Keras, pe de altă parte, este limitat la Python.

Keras VS TensorFlow: pe care ar trebui să-l alegi?

Alegerea unuia dintre aceste două este o provocare. Cu toate acestea, ar trebui să rețineți că de la lansarea TensorFlow 2.0, Keras a devenit parte a TensorFlow. Deci, problema alegerii unuia nu mai este atât de importantă ca înainte de 2017.

Aceasta înseamnă, de asemenea, că Keras vă poate oferi avantajele utilizării TensorFlow împreună cu cele originale. La fel este și cazul TensorFlow.

Cu toate acestea, diferența principală dintre cele două este concentrarea lor. TensorFlow se concentrează pe sarcinile de învățare automată, în timp ce Keras se concentrează în primul rând pe rețelele neuronale. Keras are un avantaj față de TensorFlow, deoarece este bazat pe Python. Python face Keras mult mai ușor de utilizat, așa cum am discutat anterior.

Un avantaj comun al ambelor biblioteci este accesibilitatea. Puteți să utilizați Keras (sau TensorFlow) și să vă implementați modelul on-premise, în cloud sau prin browserul dvs. web.

Aflați mai multe: Ce este despre Keras și TensorFlow

Gânduri finale

Am ajuns la finalul discuției noastre despre Keras VS TensorFlow. Alegerea unuia dintre aceste două poate fi o provocare în unele cazuri, în timp ce în altele, s-ar putea să nu fie nici măcar necesar. Cel mai bine ar fi să alegeți întotdeauna o bibliotecă conform cerințelor proiectului dumneavoastră. Atât Keras, cât și TensorFlow oferă o mulțime de avantaje utilizatorilor lor, așa că trebuie să aveți o înțelegere generală a beneficiilor de care aveți nevoie pentru o anumită sarcină.

Dacă doriți să aflați mai multe despre TensorFlow, iată cele mai populare proiecte TensorFlow .

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.