Что такое Keras и TensorFlow

Если вы внимательно (или даже отдаленно) следили за развитием технологий, вы наверняка слышали термин «глубокое обучение». Это очень широко обсуждаемый термин – и это правильно.

Глубокое обучение произвело революцию в области искусственного интеллекта, помогая нам создавать машины и системы, о которых в прошлом можно было только мечтать. По сути, глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, в котором используются глубокие искусственные нейронные сети (на данный момент, если вы не понимаете, что такое нейронные сети, ознакомьтесь с нашей статьей о том же) для решения проблем Машинное обучение.

Глубокая нейронная сеть — это просто нейронная сеть со многими слоями, наложенными друг на друга — чем больше слоев, тем глубже сеть. Растущая потребность в глубоком обучении и, следовательно, в обучении глубоким нейронным сетям привела к появлению ряда библиотек и фреймворков, посвященных глубокому обучению.

В этом сообщении блога мы поговорим о двух таких фреймворках глубокого обучения. К концу этого сообщения в блоге у вас будет гораздо более четкое представление о том, что такое Keras, что такое TensorFlow, чем они отличаются и похожи ли они в каком-либо аспекте?

Но перед этим мы должны кратко обсудить их, чтобы вы знали, что вас ждет. Tensorflow — наиболее часто используемая библиотека, используемая при разработке моделей глубокого обучения. Сообщество TensorFlow чрезвычайно обширно и поддерживает, особенно потому, что это платформа с открытым исходным кодом. Количество коммитов и форков в репозитории TensorFlow на GitHub достаточно, чтобы вы могли понять широкую популярность фреймворка. Однако работать с ним не так просто.

Keras, с другой стороны, представляет собой высокоуровневый API, построенный поверх TensorFlow. Это чрезвычайно удобно и сравнительно проще, чем TensorFlow.

Прочитав вышеизложенный раздел, вы можете задать несколько вопросов:

• Если Keras построен поверх TF, в чем тогда разница между ними?
• Если Keras более удобен для пользователя, почему я должен использовать TF для создания моделей глубокого обучения?

В этой статье мы познакомим вас со сложностями обеих платформ и поможем ответить на вопросы.

В этой статье мы поговорим о двух из множества библиотек и фреймворков — TensorFlow и Keras.

Что такое ТензорФлоу?

TensorFlow — это подарок Google разработчикам, занимающимся машинным обучением. Это делает возможности глубокого обучения доступными для людей, которые ищут. У Google есть как начальный , так и продвинутый учебник, который знакомит вас с ML и TF одновременно для решения многофункциональной проблемы — распознавания символов. Кроме того, если вы хотите погрузиться в еще более технические аспекты этого, мы предлагаем вам ознакомиться с нашими курсами!

TensorFlow — это библиотека с открытым исходным кодом, доступная на GitHub . Это одна из самых известных библиотек, когда речь идет о глубоких нейронных сетях. Основной причиной популярности TensorFlow является простота создания и развертывания приложений с использованием TensorFlow. Примеры проектов, представленные в репозитории GitHub, не только эффективны, но и написаны в удобной для начинающих форме.
Итак, для чего используется TensorFlow?

TensorFlow отлично справляется с числовыми вычислениями, что имеет решающее значение для глубокого обучения. Он предоставляет API на большинстве основных языков и сред, необходимых для проектов глубокого обучения: Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, IOS, Mac OS, Windows, Linux и Raspberry Pi.

Более того, TensorFlow был создан с учетом ограничений вычислительной мощности. Это означает, что мы можем запускать эту библиотеку на всех типах компьютеров, независимо от их вычислительной мощности. Его можно запустить даже на смартфоне (да, даже на той дорогой штуке, которую вы держите в руках с надкушенным яблоком).

5 приложений обработки естественного языка для бизнеса в 2018 году

В настоящее время TensorFlow находится в версии 1.3 и работает практически на всех основных платформах, используемых сегодня, от мобильных устройств до настольных компьютеров, встроенных устройств, специализированных рабочих станций, распределенных кластеров серверов в облаке или локально. Эта распространенность, открытость и большое сообщество подтолкнули TensorFlow к решению реальных приложений, таких как анализ изображений, генерация данных, обработка естественного языка, интеллектуальные чат-боты, робототехника и многое другое.

Интересно, что TensorFlow используется широким кругом программистов для реализации языкового перевода и даже для раннего выявления рака кожи среди других случаев. Это действительно меняет способ взаимодействия разработчиков с технологией машинного обучения.

Приложения TensorFlow

Когда дело доходит до глубокого обучения, TensorFlow набрал гораздо больше оборотов, чем его конкуренты — Caffe, Theano, Torch и другие известные фреймворки. TensorFlow широко используется в распознавании голоса, текстовых приложениях, таких как Google Translate, распознавании изображений и обнаружении видео.

Интересно, что НАСА разрабатывает прогностическую модель объектов, сближающихся с Землей, с помощью TensorFlow и Deep Learning. По словам людей из НАСА, TensorFlow может помочь разработать многоуровневую модель, которая сможет распознавать и классифицировать потенциал ОСЗ. TensorFlow используется некоторыми из крупнейших компаний по обработке данных в мире, такими как Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat и Uber.
Некоторые из основных приложений TensorFlow:

• • Tensorflow успешно реализован в DeepDream — программном обеспечении для автоматизированного создания субтитров к изображениям, которое использует TensorFlow.
  • RankBrain от Google , поддерживаемый TensorFlow , обрабатывает значительное количество запросов каждую минуту и ​​эффективно заменил традиционный поиск на основе статического алгоритма.
  • Если вы использовали приложение Allo, вы, должно быть, видели функцию, похожую на папку «Входящие» Google — вы можете ответить на последнее сообщение из нескольких настраиваемых параметров. Все благодаря машинному обучению с TensorFlow. Другая функция анализирует отправленные вам изображения, чтобы предложить соответствующий ответ.

Что такое Керас?

Keras — это высокоуровневая библиотека, созданная поверх Theano или TensorFlow. Он предоставляет API типа scikit-learn (написанный на Python) для построения нейронных сетей. Разработчики могут использовать Keras для быстрого создания нейронных сетей, не беспокоясь о математических аспектах тензорной алгебры, численных методах и методах оптимизации.

Ключевой идеей разработки Keras является облегчение экспериментов за счет быстрого прототипирования. Способность перейти от идеи к результату с минимально возможной задержкой является ключом к хорошему исследованию.

Это дает огромное преимущество как ученым, так и начинающим разработчикам, поскольку они могут сразу же погрузиться в глубокое обучение, не загрязняя руки низкоуровневыми вычислениями. Рост спроса на глубокое обучение привел к увеличению спроса на специалистов в области глубокого обучения.

Каждая организация пытается так или иначе внедрить Deep Learning, и Keras предлагает очень простой в использовании, а также достаточно интуитивно понятный API, который, по сути, помогает вам тестировать и создавать приложения Deep Learning с минимальными усилиями. Это хорошо, потому что исследования глубокого обучения сейчас очень горячая тема, и ученым нужен инструмент, чтобы опробовать свои идеи, не тратя время на сборку модели нейронной сети.

Отличительные особенности Кераса

• • Keras — это высокоуровневый интерфейс, использующий Theano или Tensorflow в качестве серверной части.
  • Он работает гладко как на процессоре, так и на графическом процессоре.
  • Keras поддерживает почти все модели нейронной сети — полносвязные, сверточные, объединенные, рекуррентные, встраиваемые и т. д. Кроме того, эти модели можно комбинировать для создания более сложных моделей.
  • Keras, будучи модульным по своей природе, невероятно выразителен, гибок и подходит для инновационных исследований.
  • Keras — это фреймворк, полностью основанный на Python, который упрощает отладку и изучение.

Keras против TensorFlow: как они сравниваются?

Keras — это высокоуровневая библиотека нейронных сетей, написанная на Python, что делает ее чрезвычайно простой и интуитивно понятной в использовании. Он работает как оболочка для низкоуровневых библиотек, таких как TensorFlow или высокоуровневая библиотека нейронных сетей Theano, написанная на Python, которая работает как оболочка для TensorFlow или Theano. В этом смысле сравнение не имеет особого смысла, потому что сам Keras использует TensorFlow для серверной части.
Но, если мы должны, мы должны.

Keras очень прост для понимания и реализации — использование Keras очень похоже на работу с блоками Lego. Он был создан, чтобы помочь разработчикам выполнять быстрые тесты, POC и эксперименты, прежде чем перейти к полномасштабному использованию. Keras позволяет использовать TensorFlow в бэкенде, избавляя от необходимости его изучать.

Keras был разработан с целью позволить людям писать свои собственные сценарии без необходимости подробного изучения бэкэнда. В конце концов, большинство пользователей не стали бы беспокоиться о производительности скриптов и деталях алгоритмов.

Тем не менее, когда дело доходит до приложений машинного обучения, один размер не подходит для всех — истинная разница между Keras и TensorFlow заключается в том, что Keras не будет работать, если вам нужно внести низкоуровневые изменения в вашу модель. Для этого вам нужен TensorFlow. Хотя это сложно понять, как только вы освоите синтаксис, вы сможете создавать свои модели в кратчайшие сроки.

Так что, как и все, все сводится к вашим требованиям. Если вы хотите поиграть с Deep Neural Networks или просто хотите создать прототип, Keras — ваше призвание. Однако, если вам нравится погружаться глубже и получать контроль над низкоуровневыми функциями, вам следует потратить некоторое время на изучение TensorFlow.
Анализ настроений: что это такое и зачем он нужен?

Завершение…
Мир стремительно движется к автоматизации, когда глубокое обучение берет все под свой контроль. Нельзя отрицать тот факт, что в ближайшие дни использование Deep Neural Networks будет только расти, а вместе с этим будет расти и потребность в квалифицированных кадрах. Итак, если вы считаете, что глубокое обучение — это ваше призвание, начните с изучения Keras или TensorFlow как можно скорее!

Повысьте свою карьеру, пройдя продвинутый курс по машинному обучению и искусственному интеллекту в IIIT-B и Ливерпульском университете Джона Мура.