Какво представлява Tensor flow?
TensorFlow е библиотека за дълбоко обучение с отворен код, която се разработва и поддържа от Google. Той предлага програмиране на потока от данни, което изпълнява редица задачи за машинно обучение. Той е създаден да работи на множество процесори или графични процесори и дори мобилни операционни системи и има няколко обвивки на няколко езика като Python, C ++ или Java.
В този урок ще научите:
- Какво представлява Tensor flow?
- Какво е Keras?
- Характеристики на Tensorflow
- Характеристики на Keras
- Разлика между TensorFlow и Keras
- Предимства на Tensor flow
- Предимства на Keras
- Недостатъци на тензорния поток
- Недостатъци на Keras
- Коя рамка да изберете?
Какво е Keras?
KERAS е библиотека на невронната мрежа с отворен код, написана на Python, която работи върху Theano или Tensorflow. Той е проектиран да бъде модулен, бърз и лесен за използване. Той е разработен от Франсоа Шоле, инженер на Google. Полезна библиотека е да се изгради всеки алгоритъм за дълбоко обучение.
Характеристики на Tensorflow
Ето важните характеристики на Tensorflow:
- По-бързо отстраняване на грешки с инструменти на Python
- Динамични модели с контролен поток на Python
- Поддръжка за персонализирани и по-високи градиенти
- TensorFlow предлага множество нива на абстракция, което ви помага да изграждате и обучавате модели.
- TensorFlow ви позволява да обучавате и внедрявате вашия модел бързо, без значение какъв език или платформа използвате.
- TensorFlow осигурява гъвкавост и контрол с функции като Keras Functional API и модел
- Добре документирани, толкова лесни за разбиране
- Може би най-популярният лесен за използване с Python
Характеристики на Keras
Ето важните характеристики на Keras:
- Фокусирайте се върху потребителския опит.
- Мулти-бекенд и мулти-платформа.
- Лесно производство на модели
- Позволява лесно и бързо прототипиране
- Поддръжка на конволюционни мрежи
- Поддръжка на повтарящи се мрежи
- Keras е изразителен, гъвкав и подходящ за иновативни изследвания.
- Keras е базирана на Python рамка, която улеснява отстраняването на грешки и изследването.
- Силно модулна библиотека от невронни мрежи, написана на Python
- Разработено с фокус върху позволява бързо експериментиране
Разлика между TensorFlow и Keras
Тук има важни разлики между Kera и Tensorflow
| Керас | TensorFlow |
| Keras е API на високо ниво, който работи върху TensorFlow, CNTK и Theano. | TensorFlow е рамка, която предлага API на високо и ниско ниво . |
| Keras е лесен за използване, ако знаете езика Python. | Трябва да научите синтаксиса на използването на различни функции Tensorflow. |
| Перфектен за бързи внедрения. | Идеален за дълбоки научни изследвания, сложни мрежи. |
| Използва друг инструмент за отстраняване на грешки на API като TFDBG. | Можете да използвате инструментите за визуализация на платката Tensor за отстраняване на грешки. |
| Стартира от Франсоа Шоле от проект и разработен от група хора. | Той е разработен от екипа на Google Brain. |
| Написано на Python, обвивка за Theano, TensorFlow и CNTK | Написано предимно на C ++, CUDA и Python. |
| Keras има проста архитектура, която е четлива и кратка. | Tensorflow не е много лесен за използване. |
| В рамката на Keras има много по-рядка нужда от отстраняване на грешки в прости мрежи. | Доста е предизвикателство да извършите отстраняване на грешки в TensorFlow. |
| Keras обикновено се използва за малки набори от данни. | TensorFlow, използван за високопроизводителни модели и големи масиви от данни. |
| Подкрепата от общността е минимална. | Подкрепена е от голяма общност от технологични компании. |
| Може да се използва за модели с ниска производителност. | Използва се за високопроизводителни модели. |
Предимства на Tensor flow
Тук има плюсове / ползи от Tensor flow
- Предлага както Python, така и API, което улеснява работата
- Трябва да се използва за обучение и обслужване на модели в режим на живо на реални клиенти.
- Рамката TensorFlow поддържа както CPU, така и GPU изчислителни устройства
- Помага ни да изпълним подчаст на графика, която ви помага да извличате дискретни данни
- Предлага по-бързо време за компилация в сравнение с други рамки за дълбоко обучение
- Той осигурява възможности за автоматична диференциация, които се възползват от градиентни алгоритми за машинно обучение.
Предимства на Keras
Ето плюсовете / предимствата на Keras:
- Той минимизира броя на потребителските действия, необходими за чести случаи на употреба
- Осигурете полезна обратна връзка при грешка на потребителя.
- Keras предоставя прост, последователен интерфейс, оптимизиран за често използвани случаи.
- Помага ви да пишете персонализирани градивни елементи, за да изразите нови идеи за изследвания.
- Създавайте нови слоеве, показатели и разработвайте съвременни модели.
- Предложете лесно и бързо прототипиране
Недостатъци на тензорния поток
Тук има минуси / недостатъци от използването на Tensor flow:
- TensorFlow не предлага скорост и използване в сравнение с други рамки на python.
- Няма поддръжка на графичен процесор за Nvidia и само езикова поддръжка:
- Нуждаете се от основни познания за напреднало смятане и линейна алгебра, заедно с опит в машинното обучение.
- TensorFlow има уникална структура, така че е трудно да се намери грешка и е трудно за отстраняване на грешки.
- Това е много ниско ниво, тъй като предлага стръмна крива на обучение.
Недостатъци на Keras
Тук има минуси / недостатъци от използването на Keras framework
- Това е по-малко гъвкава и по-сложна рамка за използване
- Например няма RBM (ограничени машини на Boltzmann)
- По-малко проекти са достъпни онлайн от TensorFlow
- Multi-GPU, не работи 100%
Коя рамка да изберете?
Ето някои критерии, които ви помагат да изберете конкретна рамка:
| Цел на развитието | Библиотека за избор |
| Вие сте доктор на науките студент | TensorFlow |
| Искате да използвате Deep Learning, за да получите повече функции | Керас |
| Работите в индустрия | TensorFlow |
| Току-що започнахте 2-месечния си стаж | Керас |
| Искате да дадете практически работи на студенти | Керас |
| Дори не познавате Python | Керас |
КЛЮЧОВИ РАЗЛИКИ:
- Keras е API на високо ниво, който работи на върха на TensorFlow, CNTK и Theano, докато TensorFlow е рамка, която предлага API на високо и ниско ниво.
- Keras е идеален за бързи внедрения, докато Tensorflow е идеален за дълбоки изследвания, сложни мрежи.
- Keras използва инструмента за отстраняване на грешки на API като TFDBG, от друга страна, в, Tensorflow можете да използвате инструменти за визуализация на платката Tensor за отстраняване на грешки.
- Keras има проста архитектура, която е четлива и кратка, докато Tensorflow не е много лесен за използване.
- Keras обикновено се използва за малки набори от данни, но TensorFlow се използва за високопроизводителни модели и големи набори от данни.
- В Keras подкрепата на общността е минимална, докато в TensorFlow се подкрепя от голяма общност от технологични компании.
- Keras може да се използва за модели с ниска производителност, докато TensorFlow може да се използва за модели с висока производителност.