TensorFlow vs Keras [你应该选择哪一个]

Keras VS TensorFlow 很容易成为 ML 爱好者中最热门的话题之一。 这两个库在机器学习和深度学习专业人士中都很流行。 很多时候，人们对应该为特定项目选择哪一个感到困惑。

但是，最好不要担心，因为在本文中，我们将详细了解 Keras 和 TensorFlow 之间的区别。 让我们深入了解：

什么是 Keras？

Keras 是一个基于 Python 的深度神经网络 API。 它简化了构建神经网络模型并且是一个高级 API。 Keras 还支持众多用于神经网络计算的后端引擎。

Keras 的重点是遵循最佳实践来减少认知负荷。 使用 Keras，您可以通过组合多个独立模块（例如优化器、激活函数、神经层、正则化方案以及成本函数）来创建新模型。

它运行在 CNTK、Theano 和 TensorFlow 之上，这使其能够为开发人员提供多种优势。

Keras 的优势

Keras 为其用户提供以下好处：

以用户为中心：

学习 Keras 很简单，因为它语法简单，除此之外，它还简化了模型构建，因此您不必在这方面付出太多努力。 它的界面非常人性化，因此学习它的操作也变得非常容易。

轻松扩展：

您可以使用 Keras 为您正在进行的项目创建自定义构建块，这是该库的另一个突出优势。

可组合和模块化：

要构建 Keras 模型，您必须连接不同的构建块。 这个概念简化了 Keras 的工作，更加简单，并使其更加可组合和模块化。 您可以以更高的效率和更少的限制工作。

简单的：

它具有多个一致的 API，可减少基本用例的必要用户操作。 Keras 也有 API 可以向用户提供急需的反馈，如果你犯了错误，它会提醒你。 这使得调试代码更加舒适和快速，同时大大降低了技术错误的可能性。

什么是 TensorFlow？

TensorFlow 是一个用于机器学习的开源库。 它使您能够以更快的速度和效率进行机器学习。 它是 Google Brain 团队的产品，创建它主要是为了加速研究和原型设计。 然而，自成立以来，TensorFlow 已成为增强研究原型和更快地部署机器学习产品的关键工具。

它使用 Python 提供了可访问的前端 API，因此您可以快速构建应用程序。 为了提供高性能，它使用 C++ 来执行这些应用程序。 TensorFlow 可以为词嵌入、数字分类、RNN（循环神经网络）、图像识别、NLP（自然语言处理）和其他著名的机器学习应用程序训练和运行神经网络。

TensorFlow 的优势

TensorFlow 提供以下优势：

稳健的实验：

TensorFlow 具有多种特性和功能，可用于进行稳健的实验，您需要在研究原型设计期间执行这些功能。 模型子类化 API 和 Keras 函数式 API 等不同 API 的可用性为其实验能力增添了更多力量。

简化模型构建：

由于 TensorFlow 为您提供了各种抽象级别来创建和训练模型，因此这些任务变得更加容易和简单。 在使用 TensorFlow 时，您不必专注于实现 ML 算法的具体细节，它会处理所有这些。

增强的可访问性：

TensorFlow 允许您在使用任何编程语言的同时在任何平台上训练和部署您的机器学习模型。 您可以从 Java、Python、R 和许多著名的编程语言中进行选择，这使得 ML 程序员更容易使用它。

更容易部署：

谷歌为 TensorFlow 添加了多项功能以增强其部署。 例如，TensorFlow 有一个在线中心，人们可以在其中分享他们使用 TensorFlow 创建的模型。 它还具有适合移动设备的版本和浏览器版本，因此您可以通过不同的设备使用它。

另一方面，Keras 仅限于 Python。

Keras VS TensorFlow：你应该选择哪一个？

选择这两者之一是具有挑战性的。 但是，您应该注意，自从 TensorFlow 2.0 发布以来，Keras 已经成为 TensorFlow 的一部分。 因此，选择一个的问题不再像 2017 年之前那样突出。

这也意味着 Keras 可以为您提供使用 TensorFlow 及其原始优势的优势。 TensorFlow 也是如此。

但是，两者之间的主要区别在于它们的重点。 TensorFlow 专注于机器学习任务，而 Keras 主要专注于神经网络。 Keras 比 TensorFlow 有优势，因为它基于 Python。 正如我们之前讨论的那样，Python 使 Keras 更加用户友好。

这两个库的一个共同优点是可访问性。 您可以使用 Keras（或 TensorFlow）并在本地、云端或通过 Web 浏览器部署您的模型。

了解更多： Keras 和 TensorFlow 是什么

最后的想法

我们已经结束了关于 Keras VS TensorFlow 的讨论。 在某些情况下，从这两者中选择一个可能具有挑战性，而在其他情况下，甚至可能没有必要。 如果您始终根据项目要求选择库，那将是最好的。 Keras 和 TensorFlow 都为其用户提供了大量优势，因此您必须大致了解特定任务所需的优势。

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