TensorFlow против Keras [что выбрать]

Keras VS TensorFlow — одна из самых популярных тем среди энтузиастов машинного обучения. Обе эти библиотеки широко распространены среди специалистов по машинному обучению и глубокому обучению. Часто люди путаются в том, какой из них выбрать для конкретного проекта.

Однако было бы лучше, если бы вы не беспокоились, потому что в этой статье мы подробно узнаем разницу между Keras и TensorFlow. Давайте углубимся:

Что такое Керас?

Keras — это API на основе Python для глубоких нейронных сетей. Он упрощает создание моделей нейронных сетей и представляет собой высокоуровневый API. Keras также поддерживает множество серверных движков для вычислений в нейронных сетях.

Keras стремится следовать передовым методам снижения когнитивной нагрузки. С помощью Keras вы можете создавать новые модели, комбинируя несколько автономных модулей, таких как оптимизаторы, функции активации, нейронные слои, схемы регуляризации, а также функции затрат.

Он работает поверх CNTK, Theano и TensorFlow, что позволяет разработчикам предлагать множество преимуществ.

Преимущества Кераса

Keras предлагает своим пользователям следующие преимущества:

Ориентировано на пользователя:

Изучать Keras несложно из-за его простого синтаксиса, кроме того, он упростил построение модели, поэтому вам не нужно прилагать особых усилий в этом отношении. Его интерфейс очень удобен для пользователя, поэтому изучение его работы также становится очень простым.

Легкое расширение:

Вы можете создавать собственные строительные блоки для текущих проектов с помощью Keras, что является еще одним заметным преимуществом этой библиотеки.

Составные и модульные:

Чтобы построить модель Keras, вам нужно соединить разные строительные блоки. Эта концепция упрощает работу с Keras и делает ее более компонуемой и модульной. Вы можете работать с повышенной эффективностью и меньшими ограничениями.

Простой:

Он имеет несколько согласованных API-интерфейсов, которые сокращают количество необходимых действий пользователя для основных вариантов использования. У Keras есть API-интерфейсы, которые также предлагают пользователю столь необходимую обратную связь, которая предупреждает вас, если вы совершите ошибку. Это делает отладку кода намного удобнее и быстрее, при этом существенно снижая вероятность технических ошибок.

Что такое ТензорФлоу?

TensorFlow — это библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения. Это позволяет вам работать над машинным обучением с большей скоростью и эффективностью. Это продукт команды Google Brain Team, которая создала его в первую очередь для ускорения исследований и создания прототипов. Однако с момента своего создания TensorFlow стал важным инструментом для улучшения исследовательских прототипов и более быстрого развертывания продуктов машинного обучения.

Он предоставляет доступный интерфейсный API с использованием Python, поэтому вы можете быстро создавать приложения. Для обеспечения высокой производительности он использует C++ для выполнения этих приложений. TensorFlow может обучать и запускать нейронные сети для встраивания слов, классификации цифр, RNN (рекуррентные нейронные сети), распознавания изображений, НЛП (обработки естественного языка) и других известных приложений машинного обучения.

Преимущества ТензорФлоу

TensorFlow предлагает следующие преимущества:

Надежные эксперименты:

TensorFlow имеет множество функций и функций для надежных экспериментов, которые вам понадобятся во время исследовательского прототипирования. Наличие различных API-интерфейсов, таких как API-интерфейс создания подклассов моделей и Функциональный API-интерфейс Keras, расширяет возможности экспериментов.

Упрощенное построение модели:

Поскольку TensorFlow предоставляет вам различные уровни абстракции для создания и обучения моделей, эти задачи становятся намного проще и несложнее. Вам не нужно сосредотачиваться на конкретных деталях реализации алгоритма машинного обучения при работе с TensorFlow, и он позаботится обо всем этом.

Расширенная доступность:

TensorFlow позволяет обучать и развертывать модель машинного обучения на любой платформе с использованием любого языка программирования. Вы можете выбирать из Java, Python, R и многих известных языков программирования, что делает его более доступным для программистов машинного обучения.

Более простое развертывание:

Google добавил несколько функций в TensorFlow, чтобы улучшить его развертывание. Например, у TensorFlow есть онлайн-хаб, где люди могут делиться моделями, созданными с помощью TensorFlow. Он также имеет версию для мобильных устройств и версию для браузера, поэтому вы можете использовать его на разных устройствах.

Keras, с другой стороны, ограничен Python.

Keras VS TensorFlow: что выбрать?

Выбрать что-то одно из этих двух непросто. Однако следует отметить, что с момента выпуска TensorFlow 2.0 Keras стал частью TensorFlow. Таким образом, вопрос выбора уже не стоит так остро, как это было до 2017 года.

Это также означает, что Keras может предоставить вам преимущества использования TensorFlow наряду с его оригинальными преимуществами. То же самое и в случае с TensorFlow.

Тем не менее, основное различие между ними заключается в их направленности. TensorFlow фокусируется на задачах машинного обучения, тогда как Keras фокусируется в первую очередь на нейронных сетях. У Keras есть преимущество перед TensorFlow, потому что он основан на Python. Python делает Keras более удобным для пользователя, как мы обсуждали ранее.

Общим преимуществом обеих этих библиотек является доступность. Вы можете использовать Keras (или TensorFlow) и развернуть свою модель локально, в облаке или через веб-браузер.

Узнайте больше: что такое Keras и TensorFlow

Последние мысли

Мы подошли к концу нашего обсуждения Keras VS TensorFlow. Выбор одного из этих двух может быть сложным в некоторых случаях, а в других это может даже не понадобиться. Было бы лучше, если бы вы всегда выбирали библиотеку в соответствии с требованиями вашего проекта. И Keras, и TensorFlow предлагают своим пользователям массу преимуществ, поэтому вы должны иметь общее представление о том, какие преимущества вам нужны для конкретной задачи.

Если вы хотите узнать больше о TensorFlow, вот самые популярные проекты TensorFlow .

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.