Wat is tensorstroom?
TensorFlow is een open-source deep learning-bibliotheek die is ontwikkeld en onderhouden door Google. Het biedt dataflow-programmering die een reeks machine learning-taken uitvoert. Het is gebouwd om op meerdere CPU's of GPU's en zelfs mobiele besturingssystemen te draaien, en het heeft verschillende wrappers in verschillende talen zoals Python, C ++ of Java.
In deze tutorial leer je:
- Wat is tensorstroom?
- Wat is Keras?
- Eigenschappen van Tensorflow
- Eigenschappen van Keras
- Verschil tussen TensorFlow en Keras
- Voordelen van Tensorflow
- Voordelen van Keras
- Nadelen van tensorstroom
- Nadelen van Keras
- Welk kader om te selecteren?
Wat is Keras?
KERAS is een Open Source Neural Network-bibliotheek geschreven in Python die bovenop Theano of Tensorflow draait. Het is ontworpen om modulair, snel en gebruiksvriendelijk te zijn. Het is ontwikkeld door François Chollet, een Google-ingenieur. Het is een nuttige bibliotheek om elk algoritme voor diep leren te construeren.
Eigenschappen van Tensorflow
Hier zijn belangrijke kenmerken van Tensorflow:
- Sneller debuggen met Python-tools
- Dynamische modellen met Python-besturingsstroom
- Ondersteuning voor aangepaste en hogere gradiënten
- TensorFlow biedt meerdere abstractieniveaus, waarmee u modellen kunt bouwen en trainen.
- Met TensorFlow kunt u uw model snel trainen en implementeren, ongeacht de taal of het platform dat u gebruikt.
- TensorFlow biedt de flexibiliteit en controle met functies zoals de Keras Functional API en Model
- Goed gedocumenteerd, dus gemakkelijk te begrijpen
- Waarschijnlijk de meest populaire gebruiksvriendelijke versie met Python
Eigenschappen van Keras
Hier zijn belangrijke kenmerken van Keras:
- Focus op gebruikerservaring.
- Multi-backend en multi-platform.
- Gemakkelijke productie van modellen
- Maakt eenvoudige en snelle prototyping mogelijk
- Convolutionele netwerken ondersteunen
- Ondersteuning voor terugkerende netwerken
- Keras is expressief, flexibel en geschikt voor innovatief onderzoek.
- Keras is een op Python gebaseerd framework dat het gemakkelijk maakt om fouten op te sporen en te verkennen.
- Zeer modulaire neurale netwerkbibliotheek geschreven in Python
- Ontwikkeld met de nadruk op snelle experimenten
Verschil tussen TensorFlow en Keras
Hier zijn belangrijke verschillen tussen Kera en Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras is een API op hoog niveau die wordt uitgevoerd bovenop TensorFlow, CNTK en Theano. | TensorFlow is een raamwerk dat zowel hoge als lage API's biedt. |
| Keras is gemakkelijk te gebruiken als je de Python-taal kent. | U moet de syntaxis van het gebruik van verschillende Tensorflow-functies leren. |
| Perfect voor snelle implementaties. | Ideaal voor diepgaand leeronderzoek, complexe netwerken. |
| Gebruikt een ander API-foutopsporingsprogramma zoals TFDBG. | U kunt visualisatietools van het Tensor-bord gebruiken voor foutopsporing. |
| Het begon door François Chollet vanuit een project en ontwikkeld door een groep mensen. | Het is ontwikkeld door het Google Brain-team. |
| Geschreven in Python, een wrapper voor Theano, TensorFlow en CNTK | Meestal geschreven in C ++, CUDA en Python. |
| Keras heeft een eenvoudige architectuur die leesbaar en beknopt is. | Tensorflow is niet erg gemakkelijk te gebruiken. |
| In het Keras-framework is er een veel minder frequente behoefte om eenvoudige netwerken te debuggen. | Het is een behoorlijke uitdaging om foutopsporing uit te voeren in TensorFlow. |
| Keras wordt meestal gebruikt voor kleine datasets. | TensorFlow wordt gebruikt voor krachtige modellen en grote datasets. |
| Ondersteuning door de gemeenschap is minimaal. | Het wordt ondersteund door een grote gemeenschap van technologiebedrijven. |
| Het kan worden gebruikt voor modellen met een laag prestatievermogen. | Het wordt gebruikt voor krachtige modellen. |
Voordelen van Tensorflow
Hier zijn de voor- / voordelen van Tensor-flow
- Biedt zowel Python als API's die het gemakkelijker maken om aan te werken
- Moet worden gebruikt om modellen in de live-modus te trainen en aan echte klanten te dienen.
- Het TensorFlow-framework ondersteunt zowel CPU- als GPU-computerapparatuur
- Het helpt ons bij het uitvoeren van een subdeel van een grafiek waarmee u discrete gegevens kunt ophalen
- Biedt een snellere compilatietijd in vergelijking met andere deep learning-frameworks
- Het biedt automatische differentiatiemogelijkheden die ten goede komen aan op gradiënt gebaseerde algoritmen voor machine learning.
Voordelen van Keras
Hier zijn de voor- / voordelen van Keras:
- Het minimaliseert het aantal gebruikersacties dat nodig is voor veelvuldig gebruik
- Geef bruikbare feedback bij gebruikersfouten.
- Keras biedt een eenvoudige, consistente interface die is geoptimaliseerd voor veelvoorkomende gebruiksscenario's.
- Het helpt je om aangepaste bouwstenen te schrijven om nieuwe ideeën voor onderzoek uit te drukken.
- Creëer nieuwe lagen, statistieken en ontwikkel state-of-the-art modellen.
- Bied een gemakkelijke en snelle prototyping aan
Nadelen van tensorstroom
Hier zijn de nadelen / nadelen van het gebruik van Tensor-stroom:
- TensorFlow biedt geen snelheid en gebruik in vergelijking met andere python-frameworks.
- Geen GPU-ondersteuning voor Nvidia en alleen taalondersteuning:
- Je hebt een fundamentele kennis nodig van geavanceerde calculus en lineaire algebra, samen met ervaring met machine learning.
- TensorFlow heeft een unieke structuur, dus het is een uitdaging om een fout te vinden en moeilijk te debuggen.
- Het is een erg laag niveau omdat het een steile leercurve biedt.
Nadelen van Keras
Hier zijn nadelen / nadeel van het gebruik van Keras-framework
- Het is een minder flexibel en complexer kader om te gebruiken
- Geen RBM (Restricted Boltzmann Machines) bijvoorbeeld
- Er zijn minder projecten online beschikbaar dan TensorFlow
- Multi-GPU, niet 100% werkend
Welk kader om te selecteren?
Hier zijn enkele criteria die u helpen bij het selecteren van een specifiek raamwerk:
| Ontwikkelingsdoel | Bibliotheek om uit te kiezen |
| U bent een Ph.D. leerling | TensorFlow |
| U wilt Deep Learning gebruiken om meer functies te krijgen | Keras |
| Je werkt in een branche | TensorFlow |
| Je bent net begonnen met je stage van 2 maanden | Keras |
| Je wilt studenten oefenwerken geven | Keras |
| Je kent Python niet eens | Keras |
BELANGRIJKSTE VERSCHILLEN:
- Keras is een API op hoog niveau die wordt uitgevoerd bovenop TensorFlow, CNTK en Theano, terwijl TensorFlow een framework is dat zowel API's op hoog als laag niveau biedt.
- Keras is perfect voor snelle implementaties, terwijl Tensorflow ideaal is voor diepgaand leeronderzoek en complexe netwerken.
- Keras gebruikt API-foutopsporingstool zoals TFDBG aan de andere kant, in Tensorflow kunt u visualisatietools van Tensor-kaarten gebruiken voor foutopsporing.
- Keras heeft een eenvoudige architectuur die leesbaar en beknopt is, terwijl Tensorflow niet erg gemakkelijk te gebruiken is.
- Keras wordt meestal gebruikt voor kleine datasets, maar TensorFlow wordt gebruikt voor krachtige modellen en grote datasets.
- In Keras is de gemeenschapsondersteuning minimaal, terwijl het in TensorFlow wordt ondersteund door een grote gemeenschap van technologiebedrijven.
- Keras kan worden gebruikt voor modellen met lage prestaties, terwijl TensorFlow kan worden gebruikt voor modellen met hoge prestaties.