Što je protok tenzora?
TensorFlow je biblioteka za duboko učenje otvorenog koda koju razvija i održava Google. Nudi programiranje protoka podataka koje izvodi niz zadataka strojnog učenja. Izgrađen je za pokretanje na više CPU-a ili GPU-a, pa čak i na mobilnim operativnim sustavima, a ima nekoliko omota na nekoliko jezika poput Pythona, C ++ ili Java.
U ovom vodiču naučit ćete:
- Što je protok tenzora?
- Što je Keras?
- Značajke Tensorflowa
- Značajke Kerasa
- Razlika između TensorFlow-a i Kerasa
- Prednosti tenzorskog protoka
- Prednosti Kerasa
- Mane tenzorskog protoka
- Mane Kerasa
- Koji okvir odabrati?
Što je Keras?
KERAS je biblioteka neuronske mreže otvorenog koda napisana na Pythonu koja se izvodi na vrhu Theano ili Tensorflow. Dizajniran je tako da bude modularan, brz i jednostavan za upotrebu. Razvio ga je François Chollet, Googleov inženjer. Korisna je knjižnica za konstruiranje bilo kojeg algoritma dubokog učenja.
Značajke Tensorflowa
Ovdje su važne značajke Tensorflowa:
- Brže ispravljanje pogrešaka s Python alatima
- Dinamični modeli s Python upravljačkim protokom
- Podrška za prilagođavanje i gradijente višeg reda
- TensorFlow nudi više razina apstrakcije, što vam pomaže u izgradnji i treningu modela.
- TensorFlow omogućuje vam brzo treniranje i implementaciju vašeg modela, bez obzira na jezik ili platformu koju koristite.
- TensorFlow pruža fleksibilnost i kontrolu pomoću značajki poput Keras funkcionalnog API-ja i modela
- Dobro dokumentirano, tako lako razumljivo
- Vjerojatno najpopularniji jednostavan za korištenje s Pythonom
Značajke Kerasa
Ovdje su važne značajke Kerasa:
- Usredotočite se na korisničko iskustvo.
- Više pozadinskih i više platformi.
- Jednostavna izrada modela
- Omogućuje jednostavno i brzo izradu prototipova
- Podrška konvolucijskih mreža
- Podrška ponavljajućih mreža
- Keras je izražajan, fleksibilan i prikladan za inovativna istraživanja.
- Keras je okvir zasnovan na Pythonu koji olakšava otklanjanje pogrešaka i istraživanje.
- Visoko modularna biblioteka neuronskih mreža napisana na Pythonu
- Razvijen s naglaskom na omogućuje brzo eksperimentiranje
Razlika između TensorFlow-a i Kerasa
Ovdje su važne razlike između Kere i Tensorflowa
| Keras | TensorFlow |
| Keras je API visoke razine koji je pokrenut na vrhu TensorFlow, CNTK i Theano. | TensorFlow je okvir koji nudi API -je visoke i niske razine . |
| Keras je jednostavan za upotrebu ako poznajete jezik Python. | Morate naučiti sintaksu korištenja različitih funkcija Tensorflow. |
| Savršeno za brze implementacije. | Idealno za istraživanje dubokog učenja, složene mreže. |
| Koristi drugi alat za otklanjanje pogrešaka API-ja, poput TFDBG. | Za otklanjanje pogrešaka možete koristiti alate za vizualizaciju ploče Tensor. |
| Započeo ga je François Chollet iz projekta, a razvila ga je grupa ljudi. | Razvio ga je Googleov tim za mozak. |
| Napisano na Pythonu, omot za Theano, TensorFlow i CNTK | Napisano uglavnom na C ++, CUDA i Python. |
| Keras ima jednostavnu arhitekturu koja je čitljiva i sažeta. | Tensorflow nije vrlo jednostavan za upotrebu. |
| U okviru Kerasa postoji vrlo rjeđa potreba za otklanjanjem pogrešaka u jednostavnim mrežama. | Prilično je izazovno izvoditi pogreške u programu TensorFlow. |
| Keras se obično koristi za male skupove podataka. | TensorFlow koristi se za modele visokih performansi i velike skupove podataka. |
| Podrška zajednice je minimalna. | Podržava ga velika zajednica tehnoloških tvrtki. |
| Može se koristiti za modele s niskim performansama. | Koristi se za modele visokih performansi. |
Prednosti tenzorskog protoka
Evo prednosti / prednosti Tensor protoka
- Nudi Python i API-je koji olakšavaju rad
- Treba koristiti za obuku i posluživanje modela u stvarnom načinu rada stvarnim kupcima.
- Okvir TensorFlow podržava i CPU i GPU računalne uređaje
- Pomaže nam u izvršavanju dijela grafikona koji vam pomaže da dohvatite diskretne podatke
- Nudi brže vrijeme kompilacije u usporedbi s drugim okvirima dubokog učenja
- Pruža mogućnosti automatske diferencijacije koje pogoduju algoritmima strojnog učenja temeljenim na gradijentu.
Prednosti Kerasa
Evo prednosti / prednosti Kerasa:
- Smanjuje broj korisničkih radnji potrebnih za česte slučajeve korištenja
- Pružite djelotvorne povratne informacije o pogrešci korisnika.
- Keras nudi jednostavno, konzistentno sučelje optimizirano za uobičajene slučajeve upotrebe.
- Pomaže vam u pisanju prilagođenih gradivnih blokova kako biste izrazili nove ideje za istraživanje.
- Stvorite nove slojeve, mjerne podatke i razvijte najsuvremenije modele.
- Nudite jednostavno i brzo izradu prototipova
Mane tenzorskog protoka
Evo slabosti / nedostataka korištenja protoka tenzora:
- TensorFlow ne nudi brzinu i upotrebu u usporedbi s drugim python okvirima.
- Nema podrške za GPU za Nvidiju i samo jezična podrška:
- Potrebno vam je temeljno znanje naprednog računa i linearne algebre, zajedno s iskustvom strojnog učenja.
- TensorFlow ima jedinstvenu strukturu, pa je teško pronaći pogrešku i teško je otkloniti pogreške.
- To je vrlo niska razina jer nudi strmu krivulju učenja.
Mane Kerasa
Evo slabosti / nedostataka upotrebe Keras okvira
- To je manje fleksibilan i složeniji okvir za upotrebu
- Na primjer, nema RBM (ograničeni Boltzmannovi strojevi)
- Na mreži je dostupno manje projekata od TensorFlowa
- Multi-GPU, ne radi 100%
Koji okvir odabrati?
Evo nekoliko kriterija koji vam pomažu u odabiru određenog okvira:
| Svrha razvoja | Biblioteka za odabir |
| Vi ste doktorat student | TensorFlow |
| Želite koristiti duboko učenje da biste dobili više značajki | Keras |
| Radite u industriji | TensorFlow |
| Upravo ste započeli dvomjesečnu praksu | Keras |
| Želite studentima dati vježbe | Keras |
| Ti čak ni ne poznaješ Python | Keras |
KLJUČNE RAZLIKE:
- Keras je API visoke razine koji se izvodi na vrhu TensorFlow, CNTK i Theano, dok je TensorFlow okvir koji nudi API-je visoke i niske razine.
- Keras je savršen za brze implementacije, dok je Tensorflow idealan za duboko učenje, složene mreže.
- Keras koristi API alat za otklanjanje pogrešaka, poput TFDBG, s druge strane, u Tensorflowu možete koristiti alate za vizualizaciju ploče Tensor za otklanjanje pogrešaka.
- Keras ima jednostavnu arhitekturu koja je čitljiva i sažeta, dok Tensorflow nije vrlo jednostavan za upotrebu.
- Keras se obično koristi za male skupove podataka, ali TensorFlow za modele visokih performansi i velike skupove podataka.
- U Kerasu je podrška zajednice minimalna, dok u TensorFlowu podržava velika zajednica tehnoloških tvrtki.
- Keras se može koristiti za modele s niskim performansama, dok se TensorFlow može koristiti za modele s visokim performansama.