Hvad er Tensor flow?
TensorFlow er et open source deep learning-bibliotek, der er udviklet og vedligeholdt af Google. Det tilbyder dataflow-programmering, der udfører en række maskinindlæringsopgaver. Det blev bygget til at køre på flere CPU'er eller GPU'er og endda mobile operativsystemer, og det har flere indpakninger på flere sprog som Python, C ++ eller Java.
I denne vejledning lærer du:
- Hvad er Tensor flow?
- Hvad er Keras?
- Funktioner i Tensorflow
- Funktioner i Keras
- Forskellen mellem TensorFlow og Keras
- Fordele ved Tensor flow
- Fordele ved Keras
- Ulemper ved Tensor flow
- Ulemper ved Keras
- Hvilken ramme skal du vælge?
Hvad er Keras?
KERAS er et Open Source Neural Network-bibliotek skrevet i Python, der kører oven på Theano eller Tensorflow. Den er designet til at være modulær, hurtig og nem at bruge. Det blev udviklet af François Chollet, en Google-ingeniør. Det er et nyttigt bibliotek til at konstruere enhver dyb læringsalgoritme.
Funktioner i Tensorflow
Her er vigtige funktioner i Tensorflow:
- Hurtigere debugging med Python-værktøjer
- Dynamiske modeller med Python-kontrolflow
- Support til brugerdefinerede og højere ordrer
- TensorFlow tilbyder flere niveauer af abstraktion, som hjælper dig med at opbygge og træne modeller.
- TensorFlow giver dig mulighed for at træne og implementere din model hurtigt, uanset hvilket sprog eller hvilken platform du bruger.
- TensorFlow giver fleksibilitet og kontrol med funktioner som Keras Functional API og Model
- Godt dokumenteret så let at forstå
- Sandsynligvis den mest populære nemme at bruge med Python
Funktioner i Keras
Her er vigtige funktioner i Keras:
- Fokus på brugeroplevelse.
- Multi-backend og multi-platform.
- Nem produktion af modeller
- Tillader nem og hurtig prototyping
- Understøttelse af konvolutionsnetværk
- Understøttelse af tilbagevendende netværk
- Keras er udtryksfuld, fleksibel og velegnet til innovativ forskning.
- Keras er en Python-baseret ramme, der gør det let at debugge og udforske.
- Meget modulært neuralt netværk bibliotek skrevet i Python
- Udviklet med fokus på tillader hurtig eksperimentering
Forskellen mellem TensorFlow og Keras
Her er vigtige forskelle mellem Kera og Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras er et API på højt niveau, der kører oven på TensorFlow, CNTK og Theano. | TensorFlow er en ramme, der tilbyder både API'er på højt og lavt niveau . |
| Keras er let at bruge, hvis du kender Python-sproget. | Du skal lære syntaksen for at bruge forskellige Tensorflow-funktioner. |
| Perfekt til hurtige implementeringer. | Ideel til dyb læringsforskning, komplekse netværk. |
| Bruger et andet API-fejlfindingsværktøj såsom TFDBG. | Du kan bruge Tensor-kortvisualiseringsværktøjer til debugging. |
| Det startede af François Chollet fra et projekt og udviklet af en gruppe mennesker. | Det blev udviklet af Google Brain-teamet. |
| Skrevet i Python, en indpakning til Theano, TensorFlow og CNTK | Skrevet mest i C ++, CUDA og Python. |
| Keras har en enkel arkitektur, der er læsbar og kortfattet. | Tensorflow er ikke særlig let at bruge. |
| I Keras-rammen er der et meget mindre hyppigt behov for at debugge enkle netværk. | Det er ret udfordrende at udføre fejlfinding i TensorFlow. |
| Keras bruges normalt til små datasæt. | TensorFlow bruges til højtydende modeller og store datasæt. |
| Fællesskabsstøtte er minimal. | Det understøttes af et stort samfund af teknologivirksomheder. |
| Det kan bruges til modeller med lav ydeevne. | Det bruges til højtydende modeller. |
Fordele ved Tensor flow
Her er fordele / fordele ved Tensor flow
- Tilbyder både Python og API'er, der gør det lettere at arbejde på
- Bør bruges til at træne og betjene modeller i live mode til rigtige kunder.
- TensorFlow-rammen understøtter både CPU- og GPU-computerenheder
- Det hjælper os med at udføre subpart af en graf, som hjælper dig med at hente diskrete data
- Tilbyder hurtigere kompileringstid sammenlignet med andre dybe læringsrammer
- Det giver automatiske differentieringsfunktioner, der gavner gradientbaserede maskinindlæringsalgoritmer.
Fordele ved Keras
Her er fordele / fordele ved Keras:
- Det minimerer antallet af brugerhandlinger, der er behov for hyppige brugssager
- Giv feedback, der kan handles, efter brugerfejl.
- Keras giver en enkel, konsistent grænseflade optimeret til almindelige brugssager.
- Det hjælper dig med at skrive tilpassede byggesten for at udtrykke nye ideer til forskning.
- Opret nye lag, metrics og udvikle avancerede modeller.
- Tilbyder en nem og hurtig prototyping
Ulemper ved Tensor flow
Her er ulemper / ulemper ved at bruge Tensor flow:
- TensorFlow tilbyder ikke hastighed og brug sammenlignet med andre python-rammer.
- Ingen GPU-understøttelse til Nvidia og kun sprogstøtte:
- Du har brug for en grundlæggende viden om avanceret beregning og lineær algebra sammen med en erfaring med maskinlæring.
- TensorFlow har en unik struktur, så det er udfordrende at finde en fejl og vanskelig at fejle.
- Det er et meget lavt niveau, da det giver en stejl indlæringskurve.
Ulemper ved Keras
Her er ulemper / ulempe ved at bruge Keras framework
- Det er en mindre fleksibel og mere kompleks ramme at bruge
- Ingen RBM (Restricted Boltzmann Machines) for eksempel
- Færre projekter tilgængelige online end TensorFlow
- Multi-GPU, ikke 100% fungerer
Hvilken ramme skal du vælge?
Her er nogle kriterier, der hjælper dig med at vælge en bestemt ramme:
| Udviklingsformål | Bibliotek at vælge |
| Du er en ph.d. studerende | TensorFlow |
| Du vil bruge Deep Learning til at få flere funktioner | Keras |
| Du arbejder i en branche | TensorFlow |
| Du er lige begyndt på din 2-måneders praktik | Keras |
| Du vil give øvelsesværker til studerende | Keras |
| Du kender ikke engang Python | Keras |
Nøgleforskelle:
- Keras er et API på højt niveau, der kører oven på TensorFlow, CNTK og Theano, mens TensorFlow er en ramme, der tilbyder både API'er på højt og lavt niveau.
- Keras er perfekt til hurtige implementeringer, mens Tensorflow er ideel til dyb læringsforskning, komplekse netværk.
- Keras bruger API-fejlfindingsværktøj såsom TFDBG på den anden side. I Tensorflow kan du bruge Tensor-kortvisualiseringsværktøjer til debugging.
- Keras har en enkel arkitektur, der er læselig og kortfattet, mens Tensorflow ikke er meget let at bruge.
- Keras bruges normalt til små datasæt, men TensorFlow bruges til højtydende modeller og store datasæt.
- I Keras er samfundsstøtte minimal, mens det i TensorFlow understøttes af et stort samfund af teknologivirksomheder.
- Keras kan bruges til modeller med lav ydeevne, mens TensorFlow kan bruges til modeller med høj ydeevne.