TensorFlow vs Keras [你應該選擇哪一個]

Keras VS TensorFlow 很容易成為 ML 愛好者中最熱門的話題之一。 這兩個庫在機器學習和深度學習專業人士中都很流行。 很多時候，人們對應該為特定項目選擇哪一個感到困惑。

但是，最好不要擔心，因為在本文中，我們將詳細了解 Keras 和 TensorFlow 之間的區別。 讓我們深入了解：

什麼是 Keras？

Keras 是一個基於 Python 的深度神經網絡 API。 它簡化了構建神經網絡模型並且是一個高級 API。 Keras 還支持眾多用於神經網絡計算的後端引擎。

Keras 的重點是遵循最佳實踐來減少認知負荷。 使用 Keras，您可以通過組合多個獨立模塊（例如優化器、激活函數、神經層、正則化方案以及成本函數）來創建新模型。

它運行在 CNTK、Theano 和 TensorFlow 之上，這使其能夠為開發人員提供多種優勢。

Keras 的優勢

Keras 為其用戶提供以下好處：

以用戶為中心：

學習 Keras 很簡單，因為它語法簡單，除此之外，它還簡化了模型構建，因此您不必在這方面付出太多努力。 它的界面非常人性化，因此學習它的操作也變得非常容易。

輕鬆擴展：

您可以使用 Keras 為您正在進行的項目創建自定義構建塊，這是該庫的另一個突出優勢。

可組合和模塊化：

要構建 Keras 模型，您必須連接不同的構建塊。 這個概念簡化了 Keras 的工作，更加簡單，並使其更加可組合和模塊化。 您可以以更高的效率和更少的限制工作。

簡單的：

它具有多個一致的 API，可減少基本用例的必要用戶操作。 Keras 也有 API 可以向用戶提供急需的反饋，如果你犯了錯誤，它會提醒你。 這使得調試代碼更加舒適和快速，同時大大降低了技術錯誤的可能性。

什麼是 TensorFlow？

TensorFlow 是一個用於機器學習的開源庫。 它使您能夠以更快的速度和效率進行機器學習。 它是 Google Brain 團隊的產品，創建它主要是為了加速研究和原型設計。 然而，自成立以來，TensorFlow 已成為增強研究原型和更快地部署機器學習產品的關鍵工具。

它使用 Python 提供了可訪問的前端 API，因此您可以快速構建應用程序。 為了提供高性能，它使用 C++ 來執行這些應用程序。 TensorFlow 可以為詞嵌入、數字分類、RNN（循環神經網絡）、圖像識別、NLP（自然語言處理）和其他著名的機器學習應用程序訓練和運行神經網絡。

TensorFlow 的優勢

TensorFlow 提供以下優勢：

穩健的實驗：

TensorFlow 具有多種特性和功能，可用於進行穩健的實驗，您需要在研究原型設計期間執行這些功能。 模型子類化 API 和 Keras 函數式 API 等不同 API 的可用性為其實驗能力增添了更多力量。

簡化模型構建：

由於 TensorFlow 為您提供了各種抽象級別來創建和訓練模型，因此這些任務變得更加容易和簡單。 在使用 TensorFlow 時，您不必專注於實現 ML 算法的具體細節，它會處理所有這些。

增強的可訪問性：

TensorFlow 允許您在使用任何編程語言的同時在任何平台上訓練和部署您的機器學習模型。 您可以從 Java、Python、R 和許多著名的編程語言中進行選擇，這使得 ML 程序員更容易使用它。

更容易部署：

谷歌為 TensorFlow 添加了多項功能以增強其部署。 例如，TensorFlow 有一個在線中心，人們可以在其中分享他們使用 TensorFlow 創建的模型。 它還具有適合移動設備的版本和瀏覽器版本，因此您可以通過不同的設備使用它。

另一方面，Keras 僅限於 Python。

Keras VS TensorFlow：你應該選擇哪一個？

選擇這兩者之一是具有挑戰性的。 但是，您應該注意，自從 TensorFlow 2.0 發布以來，Keras 已經成為 TensorFlow 的一部分。 因此，選擇一個的問題不再像 2017 年之前那樣突出。

這也意味著 Keras 可以為您提供使用 TensorFlow 及其原始優勢的優勢。 TensorFlow 也是如此。

但是，兩者之間的主要區別在於它們的重點。 TensorFlow 專注於機器學習任務，而 Keras 主要專注於神經網絡。 Keras 比 TensorFlow 有優勢，因為它基於 Python。 正如我們之前討論的那樣，Python 使 Keras 更加用戶友好。

這兩個庫的一個共同優點是可訪問性。 您可以使用 Keras（或 TensorFlow）並在本地、雲端或通過 Web 瀏覽器部署您的模型。

了解更多： Keras 和 TensorFlow 是什麼

最後的想法

我們已經結束了關於 Keras VS TensorFlow 的討論。 在某些情況下，從這兩者中選擇一個可能具有挑戰性，而在其他情況下，甚至可能沒有必要。 如果您始終根據項目要求選擇庫，那將是最好的。 Keras 和 TensorFlow 都為其用戶提供了大量優勢，因此您必須大致了解特定任務所需的優勢。

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