Kas ir Tensor plūsma?
TensorFlow ir atvērtā koda dziļo mācību bibliotēka, kuru izstrādā un uztur Google. Tas piedāvā datu plūsmas programmēšanu, kas veic virkni mašīnmācīšanās uzdevumu. Tas tika izveidots, lai darbotos ar vairākiem CPU vai GPU un pat mobilajām operētājsistēmām, un tam ir vairāki iesaiņotāji vairākās valodās, piemēram, Python, C ++ vai Java.
Šajā apmācībā jūs uzzināsiet:
- Kas ir Tensor plūsma?
- Kas ir Keras?
- Tensorflow iezīmes
- Keras iezīmes
- Atšķirība starp TensorFlow un Keras
- Tensora plūsmas priekšrocības
- Keras priekšrocības
- Tensora plūsmas trūkumi
- Keras trūkumi
- Kuru ietvaru izvēlēties?
Kas ir Keras?
KERAS ir Python rakstīta atvērtā koda neironu tīkla bibliotēka, kas darbojas virs Theano vai Tensorflow. Tas ir paredzēts modulāram, ātram un ērti lietojamam. To izstrādāja Google inženieris Fransuā Chollet. Tā ir noderīga bibliotēka, lai izveidotu jebkuru dziļu mācību algoritmu.
Tensorflow iezīmes
Šeit ir svarīgas Tensorflow iezīmes:
- Ātrāka atkļūdošana ar Python rīkiem
- Dinamiski modeļi ar Python vadības plūsmu
- Atbalsts pielāgotiem un augstākas pakāpes gradientiem
- TensorFlow piedāvā vairākus abstrakcijas līmeņus, kas palīdz veidot un apmācīt modeļus.
- TensorFlow ļauj ātri apmācīt un izvietot savu modeli neatkarīgi no tā, kādu valodu vai platformu izmantojat.
- TensorFlow nodrošina elastību un vadību, izmantojot tādas funkcijas kā Keras Functional API un Model
- Labi dokumentēti, tik viegli saprotami
- Iespējams, ka vispopulārākais ir ērti izmantot ar Python
Keras iezīmes
Šeit ir svarīgas Keras iezīmes:
- Koncentrējieties uz lietotāja pieredzi.
- Multi-backend un multi-platform.
- Viegla modeļu ražošana
- Ļauj viegli un ātri izveidot prototipus
- Konvolucionālo tīklu atbalsts
- Atkārtotu tīklu atbalsts
- Keras ir izteiksmīgs, elastīgs un piemērots inovatīviem pētījumiem.
- Keras ir uz Python balstīta sistēma, kas atvieglo atkļūdošanu un izpēti.
- Ļoti moduļu neironu tīklu bibliotēka, kas rakstīta Python
- Izstrādāts, koncentrējoties uz ātru eksperimentēšanu
Atšķirība starp TensorFlow un Keras
Šeit ir būtiskas atšķirības starp Kera un Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras ir augsta līmeņa API, kas darbojas virs TensorFlow, CNTK un Theano. | TensorFlow ir sistēma, kas piedāvā gan augsta, gan zema līmeņa API. |
| Keras ir viegli lietojams, ja zināt Python valodu. | Jums jāapgūst dažādu Tensorflow funkciju izmantošanas sintakse. |
| Lieliski piemērota ātrai ieviešanai. | Ideāli piemērots dziļu mācību izpētei, sarežģītiem tīkliem. |
| Izmanto citu API atkļūdošanas rīku, piemēram, TFDBG. | Atkļūdošanai varat izmantot Tensor dēļa vizualizācijas rīkus. |
| To aizsāka Fransuā Chollet no projekta un izstrādāja cilvēku grupa. | To izstrādāja Google Brain komanda. |
| Rakstīts Python, iesaiņotājs Theano, TensorFlow un CNTK | Rakstīts galvenokārt C ++, CUDA un Python. |
| Keras ir vienkārša arhitektūra, kas ir lasāma un kodolīga. | Tensorflow nav ļoti viegli izmantot. |
| Keras sistēmā ir ļoti retāk jāatkārto vienkāršie tīkli. | Ir diezgan grūti veikt atkļūdošanu TensorFlow. |
| Keras parasti izmanto mazām datu kopām. | TensorFlow izmanto augstas veiktspējas modeļiem un lielām datu kopām. |
| Kopienas atbalsts ir minimāls. | To atbalsta liela tehnoloģiju uzņēmumu kopiena. |
| To var izmantot zemas veiktspējas modeļiem. | To izmanto augstas veiktspējas modeļiem. |
Tensora plūsmas priekšrocības
Šeit ir Tensor plūsmas plusi / priekšrocības
- Piedāvā gan Python, gan API, kas atvieglo darbu
- Būtu jāizmanto, lai apmācītu un apkalpotu modeļus reālā režīmā reāliem klientiem.
- TensorFlow ietvars atbalsta gan procesora, gan GPU skaitļošanas ierīces
- Tas palīdz mums izpildīt diagrammas apakšdaļu, kas palīdz iegūt atsevišķus datus
- Piedāvā ātrāku apkopošanas laiku, salīdzinot ar citiem dziļu mācību ietvariem
- Tas nodrošina automātiskas diferencēšanas iespējas, kas dod labumu uz mašīnmācīšanās algoritmiem, kas balstīti uz gradientu.
Keras priekšrocības
Šeit ir Keras plusi / priekšrocības:
- Tas samazina to lietotāju darbību skaitu, kas nepieciešami biežai lietošanai
- Sniedziet praktiskas atsauksmes par lietotāja kļūdu.
- Keras nodrošina vienkāršu, konsekventu saskarni, kas optimizēta koplietošanas gadījumiem.
- Tas palīdz jums uzrakstīt pielāgotus blokus, lai paustu jaunas idejas pētniecībai.
- Izveidojiet jaunus slāņus, metriku un izstrādājiet mūsdienīgus modeļus.
- Piedāvājiet vienkāršu un ātru prototipu izveidošanu
Tensora plūsmas trūkumi
Šeit ir Tensor plūsmas izmantošanas mīnusi / trūkumi:
- TensorFlow nepiedāvā ātrumu un lietojumu, salīdzinot ar citiem pitona ietvariem.
- Nav GPU atbalsta Nvidia un tikai valodas atbalsts:
- Jums ir nepieciešamas pamatzināšanas par modernu aprēķinu un lineāro algebru, kā arī mašīnmācīšanās pieredze.
- TensorFlow ir unikāla struktūra, tāpēc ir grūti atrast kļūdu un to ir grūti atkļūdot.
- Tas ir ļoti zems līmenis, jo tas piedāvā stāvu mācīšanās līkni.
Keras trūkumi
Šeit ir mīnusi / trūkumi, lietojot Keras sistēmu
- Tas ir mazāk elastīgs un sarežģītāks izmantojamais ietvars
- Piemēram, nav RBM (ierobežotas Boltzmann mašīnas)
- Tiešsaistē ir mazāk projektu nekā TensorFlow
- Multi-GPU, nedarbojas 100%
Kuru ietvaru izvēlēties?
Šeit ir daži kritēriji, kas palīdz izvēlēties konkrētu sistēmu:
| Attīstības mērķis | Bibliotēka, kuru izvēlēties |
| Jūs esat doktors students | TensorFlow |
| Jūs vēlaties izmantot programmu Deep Learning, lai iegūtu vairāk funkciju | Keras |
| Jūs strādājat nozarē | TensorFlow |
| Jūs tikko sākāt savu 2 mēnešu praksi | Keras |
| Jūs vēlaties dot prakses darbus studentiem | Keras |
| Jūs pat nepazīstat Python | Keras |
GALVENĀS ATŠĶIRĪBAS:
- Keras ir augsta līmeņa API, kas darbojas virs TensorFlow, CNTK un Theano, savukārt TensorFlow ir sistēma, kas piedāvā gan augsta, gan zema līmeņa API.
- Keras ir ideāli piemērots ātrai ieviešanai, savukārt Tensorflow ir ideāls dziļai mācīšanās izpētei, sarežģītiem tīkliem.
- Keras izmanto API atkļūdošanas rīku, piemēram, TFDBG, savukārt Tensorflow atkļūdošanai varat izmantot Tensor paneļa vizualizācijas rīkus.
- Keras ir vienkārša arhitektūra, kas ir lasāma un kodolīga, savukārt Tensorflow nav ļoti viegli izmantot.
- Keras parasti izmanto mazām datu kopām, bet TensorFlow - augstas veiktspējas modeļiem un lielām datu kopām.
- Kerasā kopienas atbalsts ir minimāls, savukārt TensorFlow to atbalsta liela tehnoloģiju uzņēmumu kopiena.
- Keras var izmantot zemas veiktspējas modeļiem, savukārt TensorFlow - augstas veiktspējas modeļiem.