Mikä on tensorivirta?
TensorFlow on avoimen lähdekoodin syväoppimiskirjasto, jonka Google on kehittänyt ja ylläpitänyt. Se tarjoaa tiedonkulun ohjelmoinnin, joka suorittaa useita koneoppimistehtäviä. Se on rakennettu toimimaan useilla suorittimilla tai näytönohjaimilla ja jopa mobiilikäyttöjärjestelmillä, ja sillä on useita kääreitä useilla kielillä, kuten Python, C ++ tai Java.
Tässä opetusohjelmassa opit:
- Mikä on tensorivirta?
- Mikä on Keras?
- Tensorflow: n ominaisuudet
- Kerasin ominaisuudet
- TensorFlow: n ja Kerasin välinen ero
- Tensorivirtauksen edut
- Kerasin edut
- Tensorivirtauksen haitat
- Kerasin haitat
- Mikä kehys valita?
Mikä on Keras?
KERAS on Pythonissa kirjoitettu avoimen lähdekoodin hermoverkkokirjasto, joka toimii Theanon tai Tensorflow'n päällä. Se on suunniteltu modulaariseksi, nopeaksi ja helppokäyttöiseksi. Sen on kehittänyt Google-insinööri François Chollet. Se on hyödyllinen kirjasto minkä tahansa syvällisen oppimisalgoritmin rakentamiseen.
Tensorflow: n ominaisuudet
Tässä on Tensorflow'n tärkeitä ominaisuuksia:
- Nopeampi virheenkorjaus Python-työkaluilla
- Dynaamiset mallit, joissa on Python-ohjausvirta
- Tuki mukautetuille ja korkeammalle asteikolle
- TensorFlow tarjoaa useita abstraktiotasoja, mikä auttaa sinua rakentamaan ja kouluttamaan malleja.
- TensorFlow antaa sinun kouluttaa ja ottaa mallisi käyttöön nopeasti riippumatta siitä, mitä kieltä tai alustaa käytät.
- TensorFlow tarjoaa joustavuuden ja hallinnan ominaisuuksilla, kuten Keras Functional API ja Model
- Hyvin dokumentoitu, niin helppo ymmärtää
- Todennäköisesti suosituin helppokäyttöinen Pythonin kanssa
Kerasin ominaisuudet
Tässä on tärkeitä Keras-ominaisuuksia:
- Keskity käyttökokemukseen.
- Monta taustaa ja monialustaa.
- Mallien helppo valmistus
- Mahdollistaa prototyyppien tekemisen helposti ja nopeasti
- Konvoluutioverkot tukevat
- Toistuvien verkkojen tuki
- Keras on ilmeikäs, joustava ja kykenevä innovatiiviseen tutkimukseen.
- Keras on Python-pohjainen kehys, joka helpottaa virheenkorjausta ja tutkimista.
- Erittäin modulaarinen hermoverkkokirjasto kirjoitettu Pythonilla
- Kehitetty keskittymällä mahdollistavat nopean kokeilun
TensorFlow: n ja Kerasin välinen ero
Tässä on tärkeitä eroja Keran ja Tensorflow'n välillä
| Keras | TensorFlow |
| Keras on korkean tason sovellusliittymä, joka toimii TensorFlow, CNTK ja Theano päällä. | TensorFlow on kehys, joka tarjoaa sekä korkean että matalan tason sovellusliittymiä. |
| Keras on helppokäyttöinen, jos tiedät Python-kielen. | Sinun on opittava eri Tensorflow-toimintojen syntaksit. |
| Täydellinen nopeaan käyttöönottoon. | Ihanteellinen syvälliseen oppimiseen, monimutkaisiin verkkoihin. |
| Käyttää toista API-virheenkorjaustyökalua, kuten TFDBG. | Voit käyttää virheenkorjaukseen Tensor-kortin visualisointityökaluja. |
| Sen aloitti François Chollet projektista ja kehitti ryhmä ihmisiä. | Sen on kehittänyt Google Brain -tiimi. |
| Kirjoitettu Pythonissa, kääre Theanolle, TensorFlow'lle ja CNTK: lle | Kirjoitettu enimmäkseen C ++, CUDA ja Python. |
| Kerasilla on yksinkertainen arkkitehtuuri, joka on luettavissa ja ytimekäs. | Tensorflow ei ole kovin helppokäyttöinen. |
| Keras-kehyksessä yksinkertaisten verkkojen virheenkorjaus on hyvin harvinaista. | On melko haastavaa suorittaa virheenkorjaus TensorFlow'ssa. |
| Kerasia käytetään yleensä pieniin aineistoihin. | TensorFlow käytetään tehokkaisiin malleihin ja suuriin tietojoukoihin. |
| Yhteisön tuki on vähäistä. | Sitä tukee suuri teknologiayritysten yhteisö. |
| Sitä voidaan käyttää pienitehoisissa malleissa. | Sitä käytetään korkean suorituskyvyn malleissa. |
Tensorivirtauksen edut
Tässä on Tensor-virtauksen etuja / etuja
- Tarjoaa sekä Pythonin että API: n, mikä helpottaa työskentelyä
- Sitä tulisi käyttää mallien kouluttamiseen ja tarjoamiseen reaaliaikaisessa tilassa todellisille asiakkaille.
- TensorFlow-kehys tukee sekä suorittimen että näytönohjaimen laskentalaitteita
- Se auttaa meitä suorittamaan kaavion alaosan, joka auttaa sinua hakemaan erillisiä tietoja
- Tarjoaa nopeamman kokoamisajan verrattuna muihin syvälliseen oppimiseen
- Se tarjoaa automaattiset erotteluominaisuudet, jotka hyödyntävät gradienttipohjaisia koneoppimisalgoritmeja.
Kerasin edut
Tässä ovat Kerasin edut / edut:
- Se minimoi käyttäjien toimintojen määrän, joita tarvitaan usein käytetyissä tapauksissa
- Anna palautetta käyttäjän virheestä.
- Keras tarjoaa yksinkertaisen, yhdenmukaisen käyttöliittymän, joka on optimoitu yleisiin käyttötarkoituksiin.
- Se auttaa sinua kirjoittamaan mukautettuja rakennuspalikoita ilmaisemaan uusia ideoita tutkimukseen.
- Luo uusia tasoja, mittareita ja kehitä huippumalleja.
- Tarjoa helppo ja nopea prototyyppien muodostus
Tensorivirtauksen haitat
Tässä on tensorivirtauksen käytön haittoja / haittoja:
- TensorFlow ei tarjoa nopeutta ja käyttöä muihin python-kehyksiin verrattuna.
- Ei GPU-tukea Nvidialle ja vain kielituki:
- Tarvitset perustiedot edistyneestä laskennasta ja lineaarisesta algebrasta sekä koneoppimiskokemuksen.
- TensorFlow'lla on ainutlaatuinen rakenne, joten virheen löytäminen on haastavaa ja virheenkorjaus on vaikeaa.
- Se on erittäin matala taso, koska se tarjoaa jyrkän oppimiskäyrän.
Kerasin haitat
Tässä on haittoja / haittoja Keras-kehyksen käytöstä
- Se on vähemmän joustava ja monimutkaisempi kehys
- Ei esimerkiksi RBM: ää (rajoitetut Boltzmann-koneet)
- Vähemmän verkossa saatavilla olevia projekteja kuin TensorFlow
- Multi-GPU, ei 100% toimi
Mikä kehys valita?
Tässä on joitain ehtoja, jotka auttavat sinua valitsemaan tietyn kehyksen:
| Kehitystarkoitus | Valitse kirjasto |
| Olet Ph.D. opiskelija- | TensorFlow |
| Haluat käyttää Deep Learning -toimintoa saadaksesi lisää ominaisuuksia | Keras |
| Työskentelet alalla | TensorFlow |
| Olet juuri aloittanut 2 kuukauden harjoittelun | Keras |
| Haluat antaa harjoitustöitä opiskelijoille | Keras |
| Et edes tunne Pythonia | Keras |
AVAINEROT:
- Keras on korkean tason sovellusliittymä, joka toimii TensorFlowin, CNTK: n ja Theanon päällä, kun taas TensorFlow on kehys, joka tarjoaa sekä korkean että matalan tason sovellusliittymiä.
- Keras on täydellinen nopeaan käyttöönottoon, kun taas Tensorflow on ihanteellinen syvälliseen oppimiseen, monimutkaisiin verkkoihin.
- Keras käyttää API-virheenkorjaustyökalua, kuten TFDBG, toisaalta, Tensorflow-sovelluksessa voit käyttää virheenkorjaukseen Tensor-kortin visualisointityökaluja.
- Kerasilla on yksinkertainen arkkitehtuuri, joka on luettavissa ja tiivis, kun taas Tensorflowia ei ole kovin helppo käyttää.
- Kerasia käytetään yleensä pieniin tietojoukoihin, mutta TensorFlow'ta suuritehoisiin malleihin ja suuriin aineistoihin.
- Kerasissa yhteisön tuki on vähäistä, kun taas TensorFlow'ssa sitä tukee suuri teknologiayritysten yhteisö.
- Kerasia voidaan käyttää pienitehoisissa malleissa, kun taas TensorFlowia voidaan käyttää tehokkaissa malleissa.