Keras ve PyTorch: Keras ve PyTorch Arasındaki Fark

Bu makaleyi okuyorsanız, muhtemelen Derin Öğrenme alanına adım attınız ve muhtemelen ilk Derin Öğrenme Projenizi oluşturma yolundasınız. Derin Öğrenme için mevcut olan çok sayıda çerçeve ve kitaplık hakkında kafanız karışmış olabilir - en popüler olanlar arasında Keras, PyTorch, Tensorflow, FastAPI.

Derin Öğrenme için Çeşitli Çerçeveler

Bu makalede, Derin Öğrenme için en çok aranan iki API/çerçeve olan Keras ve PyTorch arasındaki karşılaştırmaya bakacağız. Bir sonraki Derin Öğrenme Projenizi oluşturmak için ikisi arasında hangisinin daha iyi olduğunu da öğreneceğiz.

Karşılaştırma aşağıdaki faktörlere dayalı olacaktır:

• ortaya çıkış
• Kullanım kolaylığı
• hata ayıklama
• Verim
• Popülerlik
• Sonuç: Neyi ne zaman ve neden kullanmalı?

ortaya çıkış

Keras, Derin Öğrenme üst düzey API'sidir. Tensorflow'un (Google'ın bir başka popüler Derin Öğrenme çerçevesi) üzerine inşa edilmiş, Tensorflow kodunun yazılmasını ve yürütülmesini çok daha kolay hale getiren açık kaynaklı bir kitaplıktır. Keras, bir geliştiricinin çok fazla karmaşıklık olmadan Derin Öğrenme Modelleri oluşturabilmesi gerektiği misyonuyla 2015 yılında Francois Chollet tarafından geliştirildi. Kullanım kolaylığı ve sözdizimsel basitliği nedeniyle son derece popüler hale geldi.

PyTorch, Python Derin Öğrenme düşük seviyeli çerçevesidir (Tensorflow gibi). Torch Kitaplığına dayalı açık kaynaklı bir kitaplıktır. PyTorch, 2016 yılında Facebook'un AI Araştırma Ekibi tarafından geliştirildi. PyTorch, Keras'ın aksine yeni başlayanlar için çok kolay olmayabilir. Ancak PyTorch'un sunduğu şey, büyük gerçek dünya veri kümeleri için üstün esneklik ve ışık hızında yürütmedir.

Kazanan: Beraberlik

Ayrıca Okuyun: Tensorflow ve PyTorch

Kullanım kolaylığı

Keras, PyTorch'a kıyasla Derin Öğrenmeyi öğrenmek için tercih edilen çerçeve olmuştur. Daha önce de belirtildiği gibi, Keras, sözdizimsel olarak kolay olması gerektiği akılda tutularak geliştirilmiştir. Yani Derin Öğrenme Modeli hazırlarken yaptığınız temel adımlar: Verilerin Yüklenmesi, Modelin Tanımlanması, Modelin Derlenmesi, Modelin Eğitimi ve son olarak Değerlendirmedir. Yukarıdaki adımların tümü, yalnızca son derece az sayıda kod satırında yapılabilir. Örneğin, basit bir Sinir Ağı Modeli tanımlamak için Keras ile yapabilecekleriniz:

Model Tanımı

Görüyorsunuz, sadece birkaç hiper parametre ile model.add(…) kullanarak, Sinir Ağı Modelinize katmanlar ekleyebilirsiniz. Başka bir model.add(…) ve Boom! Başka bir Katman! Bu kadar kolay.

Şimdi, Model Tanımlama ve Derleme'den sonra, modelinizi bazı Veri Kümeleri üzerinde eğitmeniz gerekiyor.

Şey, Keras ile, çocuk oyuncağı. Sadece giriş ve çıkış verilerinden ve bazı hiper parametrelerden bahseden model.fit(…) kullanın ve işte! Modeliniz eğitim sürecini başarıyla başlatacaktır (Sadece 1 satır kod).

Bu basit, özlü ve okunabilir sözdizimi, Keras'ı Derin Öğrenmeye Yeni Başlayanlar ve Geliştiriciler arasında çok popüler bir dil yapar.

Öte yandan PyTorch, biraz daha az özlüdür ve bu da onu daha karmaşık hale getirir. PyTorch'u kullanarak, bir Derin Öğrenme Modelini yürütmek için tüm temel adımları açıkça atmanız gerekir. Yalnızca modelinizi eğitmek için şunları yapmanız gerekir: her eğitim grubunun başlangıcında ağırlıkları başlatma, ileri ve geri geçişleri çalıştırma, kaybı hesaplama ve ağırlıkları buna göre güncelleme.

Yalnızca PyTorch Eğitimi bölümü

PyTorch ile tüm temel ayrıntılara alışmanız gerektiğinden, bunun Derin Öğrenme alanına yeni giren ve PyTorch ile ilerleyen yeni başlayanlar için Herkül bir görev olabileceğini anlayabilirsiniz.

Kazanan: Keras

hata ayıklama

Hata ayıklama, işlerin ilginçleştiği yerdir.

Hepinizin bildiği gibi, Keras'ın .fit(…), .compile(…) gibi birçok basit işlevi vardır ve bunlar bize kodları kolayca yazmamıza yardımcı olur. Bu nedenle Keras'ta hata yapma şansı zayıftır. Ancak kodunuzda hata yaptığınızda (ki bu tamamen normaldir), hata ayıklamak genellikle çok zordur. Bunun nedeni, aslında nerede yanlış yaptığınızı bulmak için tüm bu ayrıntıları görselleştirmeniz gereken çok sayıda ayrıntının çeşitli işlevlerde kapsüllenmiş olmasıdır.

Açıkça gösterilen PyTorch koduyla hata ayıklama çok daha kolay. Sinir ağınızın her ayrıntısı kodunuzda gösterilmiştir ve bu nedenle hatayı bulmak nispeten basit bir iştir. Ağırlıklarınızı, önyargılarınızı, ağ katmanlarınızı istediğiniz gibi değiştirebilir ve ardından modeli tekrar çalıştırmayı deneyebilirsiniz.

Kazanan: PyTorch

Verim

Performans açısından Keras, PyTorch'a kıyasla geride kalıyor.

Keras, sözdizimsel nedenlerle çok popüler olabilir, ancak büyük veri kümeleriyle uğraşırken genellikle tercih edilmez. Keras, hesaplamada yavaştır ve genellikle prototipler gibi bir model hakkında ilk fikir sahibi olunması gereken daha küçük veri kümeleri için kullanılır. Çok sayıda yeni başlayanlar tarafından ilk DL modeli olarak kullanılır çünkü bu modeller genellikle çok büyük veya çevrimiçi veri kümelerine sahip değildir.

PyTorch bu faktörde gerçekten parlıyor. PyTorch ve TensorFlow, bir kullanıcı büyük veri kümeleriyle uğraştığında çerçeveler olarak kullanılır. PyTorch, Keras'tan çok daha hızlıdır ve daha iyi belleğe ve optimizasyona sahiptir. Daha önce de belirtildiği gibi, PyTorch bize Derin Öğrenme Modelimizi tanımlama veya değiştirme esnekliği sağlama konusunda mükemmeldir. Bu nedenle PyTorch, ölçeklenebilir çözümler oluşturmak için kullanılır. Endüstri düzeyinde veri kümeleri PyTorch için bir sorun değildir ve modelleri büyük kolaylık ve hızla derleyip eğitebilir.

Kazanan: PyTorch

Mutlaka Okuyun: Açık Kaynak Derin Öğrenme Kitaplıkları

Popülerlik

Kaynak: Google Trendler 2020

İlk olarak, bir çerçevenin diğerinden daha popüler olması, araştırmacıların her zaman diğerinden daha popüler olan çerçeveyi kullandığı anlamına gelmediğini söylemek gerekir. Sorunlara göre çerçeveler arasında geçiş yapma eğilimindedirler.

Bununla birlikte, Google Trends 2020'nin yukarıdaki görselleştirmesinden de görebileceğiniz gibi , TensorFlow açıkça dünya çapında favori, ardından PyTorch ve Keras geliyor. Hemen hemen tüm görselleştirmelerde benzer türde sonuçlar gözlemlenir. Tensorflow, şüphesiz popülerlik açısından kazanandır. Ancak yerel Tensorflow veya yerel Keras, PyTorch ile karşılaştırılamaz. Gördüğümüz sonuçlar genellikle TensorFlow v/s PyTorch için bir API olarak Keras'tır.

Kazanan: Keras ile Tensorflow

Çözüm

Böylece, son soru ortaya çıkıyor. Hangisi daha iyi: Keras veya PyTorch?

Eh, cevap kullanıcıya bağlıdır. Bir kullanıcı olarak Derin Öğrenme alanına yeni girdiyseniz ve ilk Derin Öğrenme Modelinizi oluşturmaya çok hevesliyseniz, modelinizde Keras'ı TensorFlow için bir arayüz olarak uygulamalısınız. Son derece yeni başlayanlar için uygundur ve ayrıca harika bir yardımcı çevrimiçi topluluğa sahiptir. Keras'a Büyük Teşekkürler; Derin Öğrenmeyi öğretmek hiç bu kadar kolay olmamıştı.

Ancak, Derin Öğrenme konusunda nispeten deneyimliyseniz (bunu zaten biliyor olabilirsiniz), PyTorch elbette ikisi arasında daha iyi bir çerçevedir. PyTorch hızla popüler hale geliyor.

Derin Öğrenme Alanının öncüleri, yani Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, Stanford gibi en iyi üniversiteler performans, hız ve esneklikteki üstünlüğü nedeniyle PyTorch'a geçti. PyTorch ile Bilgisayarla Görme sorunlarını çözmek hiç bu kadar kolay olmamıştı.

Derin Öğrenme ve bununla ilişkili çeşitli çerçeveler hakkında daha fazla bilgi edinmek için upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede PG Sertifikasyonuna göz atın .