Keras vs Tensorflow: Deve-se conhecer as diferenças!

O que é fluxo tensor?

TensorFlow é uma biblioteca de aprendizado profundo de código aberto desenvolvida e mantida pelo Google. Ele oferece programação de fluxo de dados que executa uma variedade de tarefas de aprendizado de máquina. Ele foi construído para rodar em várias CPUs ou GPUs e até mesmo em sistemas operacionais móveis, e possui vários wrappers em várias linguagens como Python, C ++ ou Java.

Neste tutorial, você aprenderá:

O que é Keras?

DURO é uma biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python que roda sobre Theano ou Tensorflow. Ele é projetado para ser modular, rápido e fácil de usar. Ele foi desenvolvido por François Chollet, um engenheiro do Google. É uma biblioteca útil para construir qualquer algoritmo de aprendizado profundo.

Recursos do Tensorflow

Aqui estão recursos importantes do Tensorflow:

  • Depuração mais rápida com ferramentas Python
  • Modelos dinâmicos com fluxo de controle Python
  • Suporte para gradientes personalizados e de ordem superior
  • O TensorFlow oferece vários níveis de abstração, o que ajuda você a construir e treinar modelos.
  • O TensorFlow permite treinar e implantar seu modelo rapidamente, independentemente do idioma ou plataforma que você usa.
  • O TensorFlow fornece flexibilidade e controle com recursos como Keras Functional API and Model
  • Bem documentado e fácil de entender
  • Provavelmente o mais popular e fácil de usar com Python

Características do Keras

Aqui estão recursos importantes do Keras:

  • Concentre-se na experiência do usuário.
  • Multi-backend e multiplataforma.
  • Fácil produção de modelos
  • Permite uma prototipagem fácil e rápida
  • Suporte a redes convolucionais
  • Suporte a redes recorrentes
  • Keras é expressivo, flexível e apto para pesquisas inovadoras.
  • Keras é uma estrutura baseada em Python que torna mais fácil depurar e explorar.
  • Biblioteca de redes neurais altamente modulares escrita em Python
  • Desenvolvido com foco em permite rápida experimentação

Diferença entre TensorFlow e Keras

Aqui estão as diferenças importantes entre Kera e Tensorflow

Duro TensorFlow
Keras é uma API de alto nível executada no TensorFlow, CNTK e Theano.TensorFlow é uma estrutura que oferece alto e baixo nível APIs.
Keras é fácil de usar se você conhece a linguagem Python.Você precisa aprender a sintaxe de uso de várias funções do Tensorflow.
Perfeito para implementações rápidas.Ideal para pesquisa de aprendizagem profunda, redes complexas.
Usa outra ferramenta de depuração de API, como TFDBG.Você pode usar as ferramentas de visualização da placa Tensor para depuração.
Começou por François Chollet a partir de um projeto desenvolvido por um grupo de pessoas.Ele foi desenvolvido pela equipe do Google Brain.
Escrito em Python, um wrapper para Theano, TensorFlow e CNTKEscrito principalmente em C ++, CUDA e Python.
Keras tem uma arquitetura simples, legível e concisa.O Tensorflow não é muito fácil de usar.
Na estrutura Keras, há uma necessidade muito menos frequente de depurar redes simples.É bastante desafiante para realizar a depuração no TensorFlow.
Keras é geralmente usado para pequenos conjuntos de dados.TensorFlow usado para modelos de alto desempenho e grandes conjuntos de dados.
O apoio da comunidade é mínimo.É apoiado por uma grande comunidade de empresas de tecnologia.
Ele pode ser usado para modelos de baixo desempenho.É usado para modelos de alto desempenho.

Vantagens do fluxo tensor

Aqui, estão os prós / benefícios do fluxo tensor

  • Oferece Python e APIs que tornam mais fácil trabalhar
  • Deve ser usado para treinar e servir modelos ao vivo para clientes reais.
  • A estrutura do TensorFlow é compatível com dispositivos de computação CPU e GPU
  • Isso nos ajuda a executar a subparte de um gráfico que o ajuda a recuperar dados discretos
  • Oferece tempo de compilação mais rápido em comparação com outras estruturas de aprendizado profundo
  • Ele fornece recursos de diferenciação automática que beneficiam algoritmos de aprendizado de máquina baseados em gradiente.

Vantagens do Hard

Aqui, estão os prós / benefícios do Keras:

  • Ele minimiza o número de ações do usuário necessárias para casos de uso frequentes
  • Fornece feedback acionável sobre o erro do usuário.
  • Keras fornece uma interface simples e consistente otimizada para casos de uso comuns.
  • Ele ajuda você a escrever blocos de construção personalizados para expressar novas ideias para pesquisa.
  • Crie novas camadas, métricas e desenvolva modelos de última geração.
  • Oferece uma prototipagem fácil e rápida

Desvantagens do fluxo tensor

Aqui, estão os contras / desvantagens de usar o fluxo do Tensor:

  • O TensorFlow não oferece velocidade e uso em comparação com outras estruturas Python.
  • Sem suporte de GPU para Nvidia e suporte apenas a idiomas:
  • Você precisa de um conhecimento fundamental de cálculo avançado e álgebra linear, junto com uma experiência de aprendizado de máquina.
  • O TensorFlow tem uma estrutura única, por isso é desafiador encontrar um erro e difícil de depurar.
  • É um nível muito baixo, pois oferece uma curva de aprendizado acentuada.

Desvantagens de Keras

Aqui, estão os contras / desvantagem de usar a estrutura Keras

  • É uma estrutura menos flexível e mais complexa de usar
  • Sem RBM (Máquinas Boltzmann restritas), por exemplo
  • Menos projetos disponíveis online do que TensorFlow
  • Multi-GPU, não 100% funcionando

Qual estrutura selecionar?

Aqui estão alguns critérios que o ajudam a selecionar uma estrutura específica:

Objetivo de desenvolvimento Biblioteca para escolher
Você é um Ph.D. aluna TensorFlow
Você deseja usar o Deep Learning para obter mais recursos Duro
Você trabalha em uma indústria TensorFlow
Você acabou de começar seu estágio de 2 meses Duro
Você quer dar trabalhos práticos aos alunos Duro
Você nem conhece Python Duro

PRINCIPAIS DIFERENÇAS:

  • Keras é uma API de alto nível executada no TensorFlow, CNTK e Theano, enquanto o TensorFlow é uma estrutura que oferece APIs de alto e baixo nível.
  • O Keras é perfeito para implementações rápidas, enquanto o Tensorflow é ideal para pesquisas de aprendizado profundo e redes complexas.
  • Keras usa uma ferramenta de depuração de API, como TFDBG, por outro lado, no Tensorflow você pode usar ferramentas de visualização de placa do Tensor para depuração.
  • Keras tem uma arquitetura simples que é legível e concisa, enquanto o Tensorflow não é muito fácil de usar.
  • Keras geralmente é usado para pequenos conjuntos de dados, mas o TensorFlow é usado para modelos de alto desempenho e grandes conjuntos de dados.
  • Em Keras, o suporte da comunidade é mínimo, enquanto no TensorFlow. Ele é apoiado por uma grande comunidade de empresas de tecnologia.
  • Keras pode ser usado para modelos de baixo desempenho, enquanto o TensorFlow pode ser usado para modelos de alto desempenho.