TensorFlow กับ Keras [คุณควรเลือกอันไหน]

Keras VS TensorFlow เป็นหนึ่งในหัวข้อที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในหมู่ผู้ที่ชื่นชอบ ML ไลบรารีทั้งสองนี้แพร่หลายในหมู่การเรียนรู้ของเครื่องและผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้เชิงลึก หลายครั้งที่ผู้คนสับสนว่าควรเลือกอันไหนสำหรับโปรเจ็กต์เฉพาะ

อย่างไรก็ตาม จะเป็นการดีที่สุดถ้าคุณไม่กังวล เพราะในบทความนี้ เราจะหาข้อแตกต่างระหว่าง Keras และ TensorFlow โดยละเอียด มาดำน้ำกัน:

Keras คืออะไร?

Keras เป็น API ที่ใช้ Python สำหรับเครือข่ายประสาทเทียมระดับลึก ช่วยลดความยุ่งยากในการสร้างโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมและเป็น API ระดับสูง Keras ยังสนับสนุนเอ็นจิ้นแบ็คเอนด์จำนวนมากสำหรับการคำนวณเครือข่ายประสาทเทียม

จุดเน้นของ Keras คือการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อลดภาระทางปัญญา ด้วย Keras คุณสามารถสร้างโมเดลใหม่โดยการรวมโมดูลแบบสแตนด์อโลนหลายโมดูลเข้าด้วยกัน เช่น เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน เลเยอร์ประสาท โครงร่างการทำให้เป็นมาตรฐาน ตลอดจนฟังก์ชันต้นทุน

มันทำงานบน CNTK, Theano และ TensorFlow ซึ่งช่วยให้นักพัฒนามีข้อได้เปรียบหลายประการ

ข้อดีของ Keras

Keras ให้ประโยชน์ดังต่อไปนี้แก่ผู้ใช้:

เน้นผู้ใช้:

การเรียนรู้ Keras นั้นตรงไปตรงมาเนื่องจากมีรูปแบบไวยากรณ์ที่เรียบง่าย และยิ่งไปกว่านั้น ยังมีการสร้างแบบจำลองที่ง่ายขึ้น ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องพยายามมากในเรื่องนี้ อินเทอร์เฟซนั้นใช้งานง่ายมาก ดังนั้นการเรียนรู้การทำงานของมันจึงกลายเป็นเรื่องง่ายเช่นกัน

ส่วนขยายที่ง่าย:

คุณสามารถสร้างบล็อคส่วนประกอบที่กำหนดเองสำหรับโปรเจ็กต์ที่กำลังดำเนินการอยู่ได้โดยใช้ Keras ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่โดดเด่นอีกอย่างหนึ่งของไลบรารีนี้

ประกอบได้และโมดูลาร์:

ในการสร้างแบบจำลอง Keras คุณต้องเชื่อมต่อบล็อคส่วนประกอบต่างๆ แนวคิดนี้ช่วยลดความยุ่งยากในการทำงานกับ Keras ที่ไม่ซับซ้อน และทำให้สามารถประกอบและแยกส่วนได้มากขึ้น คุณจะได้ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นและมีข้อจำกัดน้อยลง

เรียบง่าย:

มี API ที่สอดคล้องกันหลายรายการซึ่งช่วยลดการดำเนินการของผู้ใช้ที่จำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานพื้นฐาน Keras มี API เพื่อให้ข้อเสนอแนะที่จำเป็นมากแก่ผู้ใช้เช่นกัน ซึ่งจะแจ้งเตือนคุณหากคุณทำผิดพลาด สิ่งนี้ทำให้การดีบักโค้ดสะดวกและรวดเร็วขึ้นมาก ในขณะที่ลดความเป็นไปได้ที่จะเกิดข้อผิดพลาดทางเทคนิคลงอย่างมาก

TensorFlow คืออะไร?

TensorFlow เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้คุณทำงานกับการเรียนรู้ของเครื่องด้วยความเร็วและประสิทธิภาพที่มากขึ้น เป็นผลิตภัณฑ์ของทีม Google Brain ซึ่งสร้างขึ้นเพื่อเร่งการวิจัยและการสร้างต้นแบบเป็นหลัก อย่างไรก็ตาม ตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง TensorFlow ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการปรับปรุงต้นแบบการวิจัยและปรับใช้การผลิตแมชชีนเลิร์นนิงได้เร็วขึ้น

มี API ฟรอนต์เอนด์ที่เข้าถึงได้โดยใช้ Python เพื่อให้คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันได้อย่างรวดเร็ว เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูง จะใช้ C++ เพื่อรันแอปพลิเคชันเหล่านั้น TensorFlow สามารถฝึกและเรียกใช้โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการฝังคำ การจำแนกตัวเลข RNN (โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ) การจดจำภาพ NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) และแอปพลิเคชัน ML ที่โดดเด่นอื่นๆ

ข้อดีของ TensorFlow

TensorFlow มีประโยชน์ดังต่อไปนี้:

การทดลองที่แข็งแกร่ง:

TensorFlow มีคุณสมบัติและฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลายสำหรับการทดลองที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งคุณจะต้องดำเนินการในระหว่างการสร้างต้นแบบการวิจัย ความพร้อมใช้งานของ API ต่างๆ เช่น Model Subclassing API และ Keras Functional API ช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการทดลอง

การสร้างแบบจำลองอย่างง่าย:

เนื่องจาก TensorFlow มีระดับนามธรรมต่างๆ ให้คุณสร้างและฝึกโมเดล งานเหล่านี้จะง่ายขึ้นและไม่ซับซ้อน คุณไม่จำเป็นต้องเน้นรายละเอียดเฉพาะของการนำอัลกอริธึม ML ไปใช้ในขณะที่ทำงานกับ TensorFlow และมันจะดูแลทั้งหมดนั้นเอง

การเข้าถึงที่เพิ่มขึ้น:

TensorFlow ช่วยให้คุณฝึกและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนแพลตฟอร์มใดก็ได้ในขณะที่ใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมใดๆ คุณสามารถเลือกจาก Java, Python, R และภาษาการเขียนโปรแกรมที่โดดเด่นมากมาย ซึ่งทำให้โปรแกรมเมอร์ ML สามารถเข้าถึงได้มากขึ้น

การปรับใช้ที่ง่ายขึ้น:

Google ได้เพิ่มคุณสมบัติหลายอย่างให้กับ TensorFlow เพื่อปรับปรุงการใช้งาน ตัวอย่างเช่น TensorFlow มีศูนย์กลางออนไลน์ที่ผู้คนสามารถแบ่งปันแบบจำลองที่พวกเขาสร้างขึ้นด้วย TensorFlow มีเวอร์ชันที่เหมาะกับอุปกรณ์เคลื่อนที่และในเบราว์เซอร์ด้วย ดังนั้นคุณจึงสามารถใช้งานได้ผ่านอุปกรณ์ต่างๆ

ในทางกลับกัน Keras นั้น จำกัด อยู่ที่ Python

Keras VS TensorFlow: คุณควรเลือกอันไหน?

การเลือกหนึ่งในสองสิ่งนี้เป็นสิ่งที่ท้าทาย อย่างไรก็ตาม คุณควรทราบว่าตั้งแต่เปิดตัว TensorFlow 2.0 Keras ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของ TensorFlow ดังนั้น ประเด็นในการเลือกข้อใดข้อหนึ่งจึงไม่โดดเด่นเหมือนที่เคยเป็นก่อนปี 2560 อีกต่อไป

นอกจากนี้ยังหมายความว่า Keras สามารถมอบข้อดีของการใช้ TensorFlow ควบคู่ไปกับข้อดีของ Keras ดั้งเดิมได้ เช่นเดียวกับกรณีของ TensorFlow

อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างหลักระหว่างทั้งสองคือการมุ่งเน้น TensorFlow มุ่งเน้นไปที่งานการเรียนรู้ของเครื่อง ในขณะที่ Keras เน้นที่โครงข่ายประสาทเทียมเป็นหลัก Keras มีข้อได้เปรียบเหนือ TensorFlow เพราะมันใช้ภาษา Python Python ทำให้ Keras ใช้งานง่ายมากดังที่เราได้พูดคุยกันก่อนหน้านี้

ข้อดีทั่วไปของไลบรารีทั้งสองนี้คือการเข้าถึงได้ คุณสามารถใช้ Keras (หรือ TensorFlow) และปรับใช้โมเดลของคุณในองค์กร ในระบบคลาวด์ หรือผ่านเว็บเบราว์เซอร์ของคุณ

ข้อมูลเพิ่มเติม: Keras และ TensorFlow คืออะไร

ความคิดสุดท้าย

เรามาถึงจุดสิ้นสุดของการสนทนาเกี่ยวกับ Keras VS TensorFlow แล้ว การเลือกหนึ่งในสองสิ่งนี้อาจเป็นสิ่งที่ท้าทายในบางกรณี ในขณะที่บางตัวเลือกอาจไม่จำเป็นด้วยซ้ำ จะเป็นการดีที่สุดหากคุณเลือกห้องสมุดตามความต้องการของโครงการเสมอ ทั้ง Keras และ TensorFlow มอบข้อได้เปรียบมากมายให้กับผู้ใช้ ดังนั้นคุณต้องมีความเข้าใจโดยทั่วไปว่าคุณต้องการประโยชน์ใดสำหรับงานเฉพาะ

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ TensorFlow ต่อไปนี้คือ โครงการ TensorFlow ที่ได้รับความนิยมมาก ที่สุด

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ