Kaj je pretok Tensor?
TensorFlow je odprtokodna knjižnica za globoko učenje, ki jo razvija in vzdržuje Google. Ponuja programiranje pretoka podatkov, ki izvaja vrsto nalog strojnega učenja. Zasnovan je bil za delovanje na več CPU-jih ali GPU-jih in celo mobilnih operacijskih sistemih in ima več ovojev v več jezikih, kot so Python, C ++ ali Java.
V tej vadnici boste izvedeli:
- Kaj je pretok Tensor?
- Kaj je Keras?
- Značilnosti Tensorflowa
- Značilnosti Kerasa
- Razlika med TensorFlow in Keras
- Prednosti pretoka Tensor
- Prednosti Kerasa
- Slabosti pretoka tenzorja
- Slabosti Kerasa
- Kateri okvir izbrati?
Kaj je Keras?
KERAS je odprtokodna knjižnica nevronske mreže, napisana v Pythonu, ki deluje na vrhu Theano ali Tensorflow. Zasnovan je tako, da je modularen, hiter in enostaven za uporabo. Razvil ga je François Chollet, Googlov inženir. Uporabna je knjižnica za izdelavo katerega koli algoritma za poglobljeno učenje.
Značilnosti Tensorflowa
Tu so pomembne značilnosti Tensorflowa:
- Hitrejše odpravljanje napak z orodji Python
- Dinamični modeli z nadzornim tokom Python
- Podpora za prelive po meri in višjega reda
- TensorFlow ponuja več stopenj abstrakcije, kar vam pomaga pri izdelavi in usposabljanju modelov.
- TensorFlow vam omogoča hitro treniranje in uvajanje vašega modela, ne glede na jezik in platformo, ki jo uporabljate.
- TensorFlow zagotavlja prilagodljivost in nadzor s funkcijami, kot sta Keras Functional API in Model
- Dobro dokumentirano, tako enostavno za razumevanje
- Verjetno najbolj priljubljena enostavna uporaba s Pythonom
Značilnosti Kerasa
Tu so pomembne lastnosti Kerasa:
- Osredotočite se na uporabniško izkušnjo.
- Multi-backend in multi-platforma.
- Enostavna izdelava modelov
- Omogoča enostavno in hitro izdelavo prototipov
- Podpora konvolucijskim omrežjem
- Podpora za ponavljajoča se omrežja
- Keras je izrazit, prilagodljiv in primeren za inovativne raziskave.
- Keras je ogrodje na osnovi Pythona, ki olajša razhroščevanje in raziskovanje.
- Visoko modularna knjižnica nevronskih mrež, napisana v Pythonu
- Razvit s poudarkom na omogoča hitro eksperimentiranje
Razlika med TensorFlow in Keras
Tu so pomembne razlike med Kero in Tensorflowom
| Keras | TensorFlow |
| Keras je API na visoki ravni, ki deluje na TensorFlow, CNTK in Theano. | TensorFlow je ogrodje, ki ponuja API -je na visoki in nizki ravni . |
| Keras je enostaven za uporabo, če poznate jezik Python. | Naučiti se morate sintakse uporabe različnih funkcij Tensorflow. |
| Kot nalašč za hitre izvedbe. | Idealno za globoko učenje, kompleksne mreže. |
| Uporablja drugo orodje za odpravljanje napak API-ja, kot je TFDBG. | Za odpravljanje napak lahko uporabite orodja za ponazoritev plošče Tensor. |
| Začel ga je François Chollet iz projekta, razvila pa ga je skupina ljudi. | Razvila ga je ekipa Google Brain. |
| Napisano v Pythonu, ovoj za Theano, TensorFlow in CNTK | Napisano večinoma v jeziku C ++, CUDA in Python. |
| Keras ima preprosto arhitekturo, ki je berljiva in jedrnata. | Tensorflow ni zelo enostaven za uporabo. |
| V okviru Kerasa je zelo redka potreba po razhroščevanju preprostih omrežij. | Izvajanje napak v programu TensorFlow je zelo zahtevno . |
| Keras se običajno uporablja za majhne nabore podatkov. | TensorFlow se uporablja za visokozmogljive modele in velike nabore podatkov. |
| Podpora Skupnosti je minimalna. | Podpira ga velika skupnost tehnoloških podjetij. |
| Uporablja se lahko za nizko zmogljive modele. | Uporablja se za visokozmogljive modele. |
Prednosti pretoka Tensor
Tukaj so prednosti / prednosti pretoka Tensor
- Ponuja tako Python kot API-je, ki olajšajo delo
- Uporabljati bi ga bilo treba za usposabljanje in prikazovanje modelov v realnem načinu dejanskim strankam
- Okvir TensorFlow podpira tako CPU kot GPU računalniške naprave
- Pomaga nam pri izvedbi poddela grafa, ki vam pomaga pri pridobivanju ločenih podatkov
- Ponuja hitrejši čas prevajanja v primerjavi z drugimi okviri za poglobljeno učenje
- Zagotavlja zmožnosti samodejne diferenciacije, ki koristijo gradientnim algoritmom strojnega učenja.
Prednosti Kerasa
Tu so prednosti / prednosti Kerasa:
- Zmanjša število potrebnih uporabniških dejanj za pogoste primere uporabe
- Zagotovite uporabne povratne informacije o napaki uporabnika.
- Keras ponuja preprost, skladen vmesnik, optimiziran za običajne primere uporabe.
- Pomaga vam pri pisanju gradnikov po meri za izražanje novih idej za raziskave.
- Ustvarjajte nove sloje, meritve in razvijajte najsodobnejše modele.
- Ponudite enostavno in hitro izdelavo prototipov
Slabosti pretoka tenzorja
Tu so slabosti / slabosti uporabe pretoka Tensor:
- TensorFlow ne ponuja hitrosti in uporabe v primerjavi z drugimi ogrodji python.
- Ni podpore za GPU za Nvidijo in samo jezikovna podpora:
- Potrebujete temeljno znanje naprednega računa in linearne algebre, skupaj z izkušnjami strojnega učenja.
- TensorFlow ima edinstveno strukturo, zato je težko najti napako in jo je težko odpraviti.
- Je zelo nizka, saj ponuja strmo učno krivuljo.
Slabosti Kerasa
Tu so slabosti / pomanjkljivosti uporabe ogrodja Keras
- Je manj prilagodljiv in bolj zapleten okvir za uporabo
- Na primer brez RBM (omejeni stroji Boltzmanna)
- Na spletu je na voljo manj projektov kot TensorFlow
- Multi-GPU, ne deluje 100%
Kateri okvir izbrati?
Tu je nekaj meril, ki vam pomagajo izbrati določen okvir:
| Razvojni namen | Izberite knjižnico |
| Ste doktor znanosti študent | TensorFlow |
| Za več funkcij želite uporabiti globoko učenje | Keras |
| Delate v panogi | TensorFlow |
| Pravkar ste začeli dvomesečno prakso | Keras |
| Študentom želite predavati vaje | Keras |
| Pythona sploh ne poznate | Keras |
KLJUČNE RAZLIKE:
- Keras je API na visoki ravni, ki se izvaja nad TensorFlow, CNTK in Theano, medtem ko je TensorFlow okvir, ki ponuja API-je na visoki in nizki ravni.
- Keras je kot nalašč za hitre izvedbe, medtem ko je Tensorflow idealen za raziskave globokega učenja in zapletenih omrežij.
- Keras uporablja orodje za odpravljanje napak API-ja, kot je TFDBG, na drugi strani pa lahko v programu Tensorflow za razhroščevanje uporabite orodja za vizualizacijo plošče Tensor.
- Keras ima preprosto arhitekturo, ki je berljiva in jedrnata, medtem ko Tensorflow ni zelo enostaven za uporabo.
- Keras se običajno uporablja za majhne nabore podatkov, TensorFlow pa za visokozmogljive modele in velike nabore podatkov.
- V Kerasu je podpora skupnosti minimalna, v TensorFlowu pa jo podpira velika skupnost tehnoloških podjetij.
- Keras se lahko uporablja za nizko zmogljive modele, TensorFlow pa za visokozmogljive modele.