Keras 與 PyTorch：Keras 和 PyTorch 之間的區別
已發表: 2020-12-28如果您正在閱讀本文，那麼您很可能已經涉足深度學習領域，並且可能正在構建您的第一個深度學習項目。 您可能對深度學習可用的大量框架和庫感到困惑——Keras、PyTorch、Tensorflow、FastAPI 等最受歡迎的。
各種深度學習框架
在本文中，我們將研究 Keras 和 PyTorch 之間的比較——這兩個最受歡迎的深度學習 API/框架。 我們還將了解兩者中的哪一個更適合構建您的下一個深度學習項目。
比較將基於以下因素：
- 緊急情況
- 便於使用
- 調試
- 表現
- 人氣
- 結論：什麼時候用什麼，為什麼用？
目錄
緊急情況
Keras 是深度學習的高級 API。 它是一個建立在 Tensorflow（Google 的另一個流行的深度學習框架）之上的開源庫，使 Tensorflow 代碼更容易編寫和執行。 Keras 由 Francois Chollet 於 2015 年開發，其使命是開發人員應該能夠構建沒有太多複雜性的深度學習模型。 它因其易用性和語法簡單性而廣受歡迎。
PyTorch 是 Python 深度學習低級框架（如 Tensorflow）。 它是一個基於 Torch 庫的開源庫。 PyTorch 由 Facebook 的 AI 研究團隊於 2016 年開發。PyTorch 與 Keras 不同，對於初學者來說可能並不容易。 但是 PyTorch 提供的是卓越的靈活性和對大型現實世界數據集的極快執行。
獲勝者：平局
另請閱讀： Tensorflow 與 PyTorch
便於使用
毫無疑問，與 PyTorch 相比，Keras 一直是學習深度學習的首選框架。 如前所述，Keras 已經開發出來，記住它在語法上應該很簡單。 因此，在準備深度學習模型時，您要做的基本步驟是：加載數據、定義模型、編譯模型、訓練模型，最後是評估。 只需極少的幾行代碼即可完成上述所有步驟。 例如，要定義一個簡單的神經網絡模型，您可以使用 Keras 執行以下操作：
模型定義
所以你看，只需使用帶有幾個超參數的 model.add(...)，你就可以在你的神經網絡模型中插入層。 另一個 model.add(...) 和 Boom！ 另一層！ 就這麼容易。
現在，在模型定義和編譯之後，您需要在一些數據集上訓練您的模型。
好吧，對於 Keras，這是小菜一碟。 只需使用 model.fit(...) 提及輸入和輸出數據，以及一些超參數，瞧！ 您的模型將成功啟動訓練過程（只需 1 行代碼）。
這些簡單、簡潔、易讀的語法使 Keras 成為深度學習初學者和開發人員中非常流行的語言。
另一方面，PyTorch 不太簡潔，因此更加複雜。 使用 PyTorch，必須明確地完成執行深度學習模型的所有基本步驟。 對於僅訓練模型，您需要：在每批訓練開始時初始化權重，運行前向和後向傳遞，計算損失，並相應地更新權重。
只是 PyTorch 培訓部分
由於使用 PyTorch，您需要習慣所有細節，您可以意識到，對於剛剛進入深度學習領域的初學者來說，使用 PyTorch 前進可能是一項艱鉅的任務。
獲勝者：凱拉斯
調試
調試是事情變得有趣的地方。
眾所周知，Keras 有很多簡單的函數，例如 .fit(...)、.compile(...) 可以幫助我們輕鬆編寫代碼。 因此，在 Keras 中，出錯的可能性很小。 但是當你的代碼確實出錯時（這是完全正常的），通常很難調試。 原因是太多細節被封裝到各種函數中，你需要將所有這些細節可視化，以便找到你實際出錯的地方。
使用明確說明的 PyTorch 代碼，調試變得容易得多。 您的神經網絡的每個細節都已在您的代碼中進行了說明，因此找出錯誤是一項相對簡單的任務。 您可以根據需要更改權重、偏差、網絡層，然後再次嘗試運行模型。
獲勝者： PyTorch
表現
好吧，就性能而言，與 PyTorch 相比，Keras 落後了。
Keras 可能因其語法原因而非常受歡迎，但在處理大型數據集時通常不受歡迎。 Keras 的計算速度很慢，通常用於需要對原型等模型有初步想法的較小數據集。 大量初學者將其用作他們的第一個 DL 模型，因為這些模型通常沒有龐大或在線的數據集。
PyTorch 確實在這個因素上大放異彩。 當用戶處理大量數據集時，PyTorch 和 TensorFlow 被用作框架。 PyTorch 比 Keras 速度更快，內存和優化更好。 如前所述，PyTorch 在為我們提供定義或更改深度學習模型的靈活性方面非常出色。 因此 PyTorch 用於構建可擴展的解決方案。 工業級數據集對於 PyTorch 來說不是問題，它可以非常輕鬆快速地編譯和訓練模型。
獲勝者： PyTorch
必讀：開源深度學習庫
人氣
資料來源：2020 年谷歌趨勢
首先，需要說明的是，當一個框架比另一個更流行時，並不總是意味著研究人員總是使用那個更流行的框架而不是另一個。 他們傾向於根據問題切換框架。
話雖如此，從上面的Google Trends 2020可視化中可以看出，TensorFlow 顯然是全球最受歡迎的，其次是 PyTorch 和 Keras。 在幾乎所有的可視化中都觀察到了類似的結果。 就人氣而言，Tensorflow 無疑是贏家。 但原生 TensorFlow 或原生 Keras 無法與 PyTorch 相提並論。 我們看到的結果通常是 Keras 作為 TensorFlow v/s PyTorch 的 API。
獲勝者：使用 Keras 的 Tensorflow
結論
所以，最後一個問題出現了。 哪個更好：Keras 還是 PyTorch？
好吧，答案取決於用戶。 如果您作為用戶剛剛進入深度學習領域並且非常渴望構建您的第一個深度學習模型，那麼您顯然應該在模型中實現 Keras 作為 TensorFlow 的接口。 它對初學者非常友好，並且還有一個非常有用的在線社區。 非常感謝 Keras； 教授深度學習從未如此簡單。
但是，如果你在深度學習方面相對有經驗（你可能已經知道這一點），PyTorch 當然是兩者中更好的框架。 PyTorch 正在迅速流行起來。
深度學習領域的先驅，即 Ian Goodfellow、Andrej Karpathy、斯坦福等頂尖大學已經轉向 PyTorch，因為它在性能、速度和靈活性方面的優勢。 使用 PyTorch 解決計算機視覺問題從未如此簡單。
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