Was ist Tensorfluss?
TensorFlow ist eine Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek, die von Google entwickelt und verwaltet wird. Es bietet Datenflussprogrammierung, die eine Reihe von maschinellen Lernaufgaben ausführt. Es wurde für die Ausführung auf mehreren CPUs oder GPUs und sogar auf mobilen Betriebssystemen entwickelt und verfügt über mehrere Wrapper in verschiedenen Sprachen wie Python, C ++ oder Java.
In diesem Tutorial lernen Sie:
- Was ist Tensorfluss?
- Was ist Keras?
- Merkmale von Tensorflow
- Funktionen von Keras
- Unterschied zwischen TensorFlow und Keras
- Vorteile des Tensorflusses
- Vorteile von Keras
- Nachteile des Tensorflusses
- Nachteile von Keras
- Welches Framework soll ausgewählt werden?
Was ist Keras?
KERAS ist eine in Python geschriebene Open Source Neural Network-Bibliothek, die auf Theano oder Tensorflow ausgeführt wird. Es ist modular, schnell und einfach zu bedienen. Es wurde von François Chollet, einem Google-Ingenieur, entwickelt. Es ist eine nützliche Bibliothek, um einen Deep-Learning-Algorithmus zu erstellen.
Merkmale von Tensorflow
Hier sind wichtige Merkmale von Tensorflow:
- Schnelleres Debuggen mit Python-Tools
- Dynamische Modelle mit Python-Steuerungsfluss
- Unterstützung für benutzerdefinierte Farbverläufe und Farbverläufe höherer Ordnung
- TensorFlow bietet mehrere Abstraktionsebenen, mit denen Sie Modelle erstellen und trainieren können.
- Mit TensorFlow können Sie Ihr Modell schnell trainieren und bereitstellen, unabhängig davon, welche Sprache oder Plattform Sie verwenden.
- TensorFlow bietet Flexibilität und Kontrolle mit Funktionen wie der Keras Functional API und dem Modell
- Gut dokumentiert so einfach zu verstehen
- Wahrscheinlich das beliebteste einfach zu verwendende mit Python
Funktionen von Keras
Hier sind wichtige Funktionen von Keras:
- Konzentrieren Sie sich auf die Benutzererfahrung.
- Multi-Backend und Multi-Plattform.
- Einfache Herstellung von Modellen
- Ermöglicht einfaches und schnelles Prototyping
- Unterstützung für Faltungsnetzwerke
- Unterstützung für wiederkehrende Netzwerke
- Keras ist ausdrucksstark, flexibel und für innovative Forschung geeignet.
- Keras ist ein Python-basiertes Framework, das das Debuggen und Erkunden erleichtert.
- Hochmodulare Bibliothek für neuronale Netze, geschrieben in Python
- Entwickelt mit einem Fokus auf ermöglicht schnelles Experimentieren
Unterschied zwischen TensorFlow und Keras
Hier gibt es wichtige Unterschiede zwischen Kera und Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras ist eine High-Level-API, die auf TensorFlow, CNTK und Theano ausgeführt wird. | TensorFlow ist ein Framework, das sowohl High- als auch Low-Level- APIs bietet . |
| Keras ist einfach zu verwenden, wenn Sie die Python-Sprache kennen. | Sie müssen die Syntax der Verwendung verschiedener Tensorflow-Funktionen lernen. |
| Perfekt für schnelle Implementierungen. | Ideal für Deep Learning-Forschung, komplexe Netzwerke. |
| Verwendet ein anderes API-Debug-Tool wie TFDBG. | Sie können Tensor Board-Visualisierungstools zum Debuggen verwenden. |
| Es begann mit François Chollet aus einem Projekt und wurde von einer Gruppe von Menschen entwickelt. | Es wurde vom Google Brain-Team entwickelt. |
| Geschrieben in Python, einem Wrapper für Theano, TensorFlow und CNTK | Meistens in C ++, CUDA und Python geschrieben. |
| Keras verfügt über eine einfache Architektur, die lesbar und übersichtlich ist. | Tensorflow ist nicht sehr einfach zu bedienen. |
| Im Keras-Framework müssen sehr selten einfache Netzwerke debuggt werden. | Das Debuggen in TensorFlow ist ziemlich schwierig . |
| Keras wird normalerweise für kleine Datensätze verwendet. | TensorFlow wird für Hochleistungsmodelle und große Datenmengen verwendet. |
| Die Unterstützung durch die Community ist minimal. | Es wird von einer großen Community von Technologieunternehmen unterstützt. |
| Es kann für Modelle mit geringer Leistung verwendet werden. | Es wird für Hochleistungsmodelle verwendet. |
Vorteile des Tensorflusses
Hier sind die Vor- und Nachteile des Tensorflusses
- Bietet sowohl Python als auch APIs, die die Arbeit erleichtern
- Sollte verwendet werden, um Modelle im Live-Modus für echte Kunden zu trainieren und zu bedienen.
- Das TensorFlow-Framework unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Computergeräte
- Es hilft uns, einen Teil eines Diagramms auszuführen, mit dem Sie diskrete Daten abrufen können
- Bietet eine schnellere Kompilierungszeit im Vergleich zu anderen Deep-Learning-Frameworks
- Es bietet automatische Differenzierungsfunktionen, die gradientenbasierten Algorithmen für maschinelles Lernen zugute kommen.
Vorteile von Keras
Hier sind die Vorteile von Keras:
- Es minimiert die Anzahl der Benutzeraktionen, die für häufige Anwendungsfälle erforderlich sind
- Geben Sie umsetzbares Feedback zu Benutzerfehlern.
- Keras bietet eine einfache, konsistente Oberfläche, die für häufige Anwendungsfälle optimiert ist.
- Es hilft Ihnen, benutzerdefinierte Bausteine zu schreiben, um neue Ideen für die Forschung auszudrücken.
- Erstellen Sie neue Ebenen, Metriken und entwickeln Sie hochmoderne Modelle.
- Bieten Sie ein einfaches und schnelles Prototyping an
Nachteile des Tensorflusses
Hier sind die Vor- und Nachteile der Verwendung von Tensor Flow:
- TensorFlow bietet im Vergleich zu anderen Python-Frameworks keine Geschwindigkeit und Nutzung.
- Keine GPU-Unterstützung für Nvidia und nur Sprachunterstützung:
- Sie benötigen Grundkenntnisse in fortgeschrittener Analysis und linearer Algebra sowie Erfahrung im maschinellen Lernen.
- TensorFlow hat eine einzigartige Struktur, daher ist es schwierig, einen Fehler zu finden und schwer zu debuggen.
- Es ist ein sehr niedriges Niveau, da es eine steile Lernkurve bietet.
Nachteile von Keras
Hier sind die Nachteile / Nachteile der Verwendung des Keras-Frameworks
- Es ist ein weniger flexibles und komplexeres Framework
- Zum Beispiel kein RBM (Restricted Boltzmann Machines)
- Online sind weniger Projekte verfügbar als bei TensorFlow
- Multi-GPU, funktioniert nicht zu 100%
Welches Framework soll ausgewählt werden?
Hier sind einige Kriterien, die Ihnen bei der Auswahl eines bestimmten Frameworks helfen:
| Entwicklungszweck | Bibliothek zur Auswahl |
| Sie sind ein Ph.D. Schüler | TensorFlow |
| Sie möchten Deep Learning verwenden, um weitere Funktionen zu erhalten | Keras |
| Sie arbeiten in einer Branche | TensorFlow |
| Sie haben gerade Ihr zweimonatiges Praktikum begonnen | Keras |
| Sie möchten den Schülern Übungsarbeiten geben | Keras |
| Sie kennen Python nicht einmal | Keras |
WICHTIGE UNTERSCHIEDE:
- Keras ist eine High-Level-API, die auf TensorFlow, CNTK und Theano ausgeführt wird, während TensorFlow ein Framework ist, das sowohl High- als auch Low-Level-APIs bietet.
- Keras ist perfekt für schnelle Implementierungen, während Tensorflow ideal für Deep-Learning-Forschung und komplexe Netzwerke ist.
- Keras verwendet dagegen ein API-Debug-Tool wie TFDBG. In Tensorflow können Sie Tensor-Board-Visualisierungstools zum Debuggen verwenden.
- Keras verfügt über eine einfache Architektur, die lesbar und übersichtlich ist, während Tensorflow nicht sehr einfach zu verwenden ist.
- Keras wird normalerweise für kleine Datasets verwendet, TensorFlow jedoch für Hochleistungsmodelle und große Datasets.
- In Keras ist die Community-Unterstützung minimal, während sie in TensorFlow von einer großen Community von Technologieunternehmen unterstützt wird.
- Keras kann für Modelle mit geringer Leistung verwendet werden, während TensorFlow für Modelle mit hoher Leistung verwendet werden kann.