Що таке потік тензора?
TensorFlow - це бібліотека глибокого навчання з відкритим кодом, яка розробляється та підтримується Google. Він пропонує програмування потоку даних, яке виконує ряд завдань машинного навчання. Він був побудований для роботи на декількох центральних процесорах або графічних процесорах і навіть мобільних операційних системах, і він має кілька обгортки кількома мовами, такими як Python, C ++ або Java.
У цьому підручнику ви дізнаєтесь:
- Що таке потік тензора?
- Що таке Керас?
- Особливості Tensorflow
- Особливості Кераса
- Різниця між TensorFlow і Keras
- Переваги тензорного потоку
- Переваги Keras
- Недоліки тензорного потоку
- Недоліки Кераса
- Який фреймворк вибрати?
Що таке Керас?
KERAS - це бібліотека нейромереж з відкритим кодом, написана на Python, яка працює поверх Theano або Tensorflow. Він розроблений, щоб бути модульним, швидким та простим у використанні. Його розробив Франсуа Шолле, інженер Google. Це корисна бібліотека для побудови будь-якого алгоритму глибокого навчання.
Особливості Tensorflow
Ось важливі особливості Tensorflow:
- Швидше налагодження за допомогою інструментів Python
- Динамічні моделі з керуванням потоком Python
- Підтримка нестандартних градієнтів та вищих порядків
- TensorFlow пропонує кілька рівнів абстракції, що допомагає вам будувати та навчати моделі.
- TensorFlow дозволяє швидко навчити та розгорнути свою модель, незалежно від того, якою мовою чи платформою ви користуєтесь.
- TensorFlow забезпечує гнучкість та контроль за допомогою таких функцій, як Keras Functional API та Model
- Добре задокументовано, так легко зрозуміти
- Мабуть, найпопулярніший простий у використанні з Python
Особливості Кераса
Ось важливі особливості Keras:
- Зосередьтеся на досвіді користувача.
- Багатопроцесорне та мультиплатформене.
- Простота виготовлення моделей
- Дозволяє легко і швидко створювати прототипи
- Підтримка згорткових мереж
- Підтримка періодичних мереж
- Keras виразний, гнучкий та придатний для інноваційних досліджень.
- Keras - це фреймворк на основі Python, який полегшує налагодження та дослідження.
- Високомодульна бібліотека нейронних мереж, написана на Python
- Розроблений з акцентом на дозволяє швидко експериментувати
Різниця між TensorFlow і Keras
Тут є важливі відмінності між Kera та Tensorflow
| Керас | TensorFlow |
| Keras - це високорівневий API, який працює поверх TensorFlow, CNTK та Theano. | TensorFlow - це фреймворк, який пропонує API високого та низького рівня . |
| Keras простий у використанні, якщо ви знаєте мову Python. | Вам потрібно вивчити синтаксис використання різних функцій Tensorflow. |
| Ідеально підходить для швидкого впровадження. | Ідеально підходить для глибоких досліджень, складних мереж. |
| Використовує інший інструмент налагодження API, такий як TFDBG. | Для налагодження можна використовувати інструменти візуалізації дошки Tensor. |
| Він розпочався Франсуа Шолле з проекту та розроблений групою людей. | Він був розроблений командою Google Brain. |
| Написано мовою Python, обгорткою для Theano, TensorFlow та CNTK | Написано переважно на C ++, CUDA та Python. |
| Keras має просту архітектуру, яка читається і лаконічна. | Tensorflow не дуже простий у використанні. |
| У фреймворку Keras дуже рідко виникає потреба у налагодженні простих мереж. | Виконати налагодження в TensorFlow досить складно . |
| Keras зазвичай використовується для невеликих наборів даних. | TensorFlow використовується для високопродуктивних моделей та великих наборів даних. |
| Підтримка громади мінімальна. | Це підтримується великим співтовариством технологічних компаній. |
| Його можна використовувати для низькопродуктивних моделей. | Це використовується для високопродуктивних моделей. |
Переваги тензорного потоку
Ось плюси / переваги Tensor Flow
- Пропонує як Python, так і API, що полегшує роботу над ними
- Потрібно використовувати для навчання та обслуговування моделей у реальному режимі реальним клієнтам.
- Фреймворк TensorFlow підтримує обчислювальні пристрої CPU та GPU
- Це допомагає нам виконати підрозділ графіка, який допоможе вам отримати дискретні дані
- Пропонує швидший час компіляції порівняно з іншими системами глибокого навчання
- Він надає можливості автоматичної диференціації, які виграють від алгоритмів машинного навчання на основі градієнтів.
Переваги Keras
Ось плюси / переваги Keras:
- Це мінімізує кількість дій користувача, необхідних для частих випадків використання
- Надайте дієвий відгук про помилку користувача.
- Keras забезпечує простий, послідовний інтерфейс, оптимізований для загальних випадків використання.
- Це допоможе вам написати власні будівельні блоки, щоб висловити нові ідеї для дослідження.
- Створюйте нові шари, показники та розробляйте найсучасніші моделі.
- Запропонуйте просте і швидке створення прототипів
Недоліки тензорного потоку
Ось мінуси / недоліки використання потоку Tensor:
- TensorFlow не пропонує швидкості та використання порівняно з іншими фреймворками python.
- Немає підтримки графічного процесора для Nvidia і лише мовна підтримка:
- Вам потрібні фундаментальні знання про вдосконалене числення та лінійну алгебру, а також досвід машинного навчання.
- TensorFlow має унікальну структуру, тому складно знайти помилку та важко налагодити.
- Це дуже низький рівень, оскільки він пропонує круту криву навчання.
Недоліки Кераса
Тут є мінуси / недоліки використання фреймворку Keras
- Це менш гнучкий і більш складний фреймворк для використання
- Наприклад, відсутність RBM (обмежені машини Больцмана)
- У мережі доступні менше проектів, ніж TensorFlow
- Мульти-графічний процесор, не працює на 100%
Який фреймворк вибрати?
Ось декілька критеріїв, які допоможуть вам вибрати конкретну структуру:
| Мета розвитку | Бібліотека на вибір |
| Ви доктор філософії студент | TensorFlow |
| Ви хочете використовувати глибоке навчання, щоб отримати більше можливостей | Керас |
| Ви працюєте у галузі | TensorFlow |
| Ви щойно розпочали своє двомісячне стажування | Керас |
| Ви хочете дати практичні роботи студентам | Керас |
| Ви навіть не знаєте Python | Керас |
ОСНОВНІ ВІДМІННОСТІ:
- Keras - це високорівневий API, який працює поверх TensorFlow, CNTK та Theano, тоді як TensorFlow - це структура, яка пропонує API високого та низького рівня.
- Keras ідеально підходить для швидкого впровадження, тоді як Tensorflow ідеально підходить для глибоких досліджень, складних мереж.
- Keras використовує інструмент налагодження API, такий як TFDBG, з іншого боку, в Tensorflow ви можете використовувати інструменти візуалізації дошки Tensor для налагодження.
- Keras має просту архітектуру, яка читається і лаконічна, тоді як Tensorflow не дуже проста у використанні.
- Keras зазвичай використовується для невеликих наборів даних, але TensorFlow - для високопродуктивних моделей та великих наборів даних.
- У Keras підтримка громади є мінімальною, тоді як у TensorFlow її підтримує велика спільнота технологічних компаній.
- Keras можна використовувати для низькоефективних моделей, тоді як TensorFlow можна використовувати для високоефективних моделей.