Čo je to Tensor flow?
TensorFlow je open-source knižnica pre hlboké vzdelávanie, ktorá je vyvíjaná a udržiavaná spoločnosťou Google. Ponúka programovanie toku údajov, ktoré vykonáva celý rad úloh strojového učenia. Bol skonštruovaný tak, aby fungoval na viacerých procesoroch alebo GPU a dokonca aj na mobilných operačných systémoch, a má niekoľko obalov v niekoľkých jazykoch, ako sú Python, C ++ alebo Java.
V tomto návode sa dozviete:
- Čo je to Tensor flow?
- Čo je KERAS?
- Vlastnosti Tensorflow
- Vlastnosti produktu Keras
- Rozdiel medzi TensorFlow a Keras
- Výhody toku tenzora
- Výhody produktu Keras
- Nevýhody toku tenzora
- Nevýhody systému Keras
- Aký rámec zvoliť?
Čo je KERAS?
KERAS je knižnica neurónovej siete s otvoreným zdrojom napísaná v jazyku Python, ktorá beží na vrchole Theano alebo Tensorflow. Je navrhnutý tak, aby bol modulárny, rýchly a ľahko použiteľný. Vyvinul ho François Chollet, inžinier spoločnosti Google. Je to užitočná knižnica na zostavenie ľubovoľného algoritmu hlbokého učenia.
Vlastnosti Tensorflow
Tu sú dôležité vlastnosti Tensorflow:
- Rýchlejšie ladenie pomocou nástrojov Pythonu
- Dynamické modely s riadiacim tokom Pythonu
- Podpora vlastných prechodov a gradientov vyššieho rádu
- TensorFlow ponúka niekoľko úrovní abstrakcie, ktoré vám pomôžu vytvárať a trénovať modely.
- TensorFlow vám umožní rýchlo trénovať a nasadiť váš model bez ohľadu na to, aký jazyk alebo platformu používate.
- TensorFlow poskytuje flexibilitu a kontrolu s funkciami, ako je Keras Functional API and Model
- Dobre zdokumentované, tak ľahko pochopiteľné
- Pravdepodobne najobľúbenejší ľahko použiteľný program Python
Vlastnosti produktu Keras
Tu sú dôležité funkcie protokolu Keras:
- Zamerajte sa na používateľskú skúsenosť.
- Multi-backend a multi-platforma.
- Ľahká výroba modelov
- Umožňuje ľahké a rýchle vytváranie prototypov
- Podpora konvolučných sietí
- Podpora rekurentných sietí
- Spoločnosť Keras je expresívna, flexibilná a vhodná pre inovatívny výskum.
- Keras je framework založený na Pythone, ktorý uľahčuje ladenie a skúmanie.
- Knižnica vysoko modulárnych neurónových sietí napísaná v jazyku Python
- Vyvinuté so zameraním na umožňuje rýchle experimentovanie
Rozdiel medzi TensorFlow a Keras
Tu sú dôležité rozdiely medzi Kera a Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras je API na vysokej úrovni, ktoré beží nad TensorFlow, CNTK a Theano. | TensorFlow je rámec, ktorý ponúka rozhrania API na vysokej aj nízkej úrovni . |
| Keras sa ľahko používa, ak ovládate jazyk Python. | Musíte sa naučiť syntax používania rôznych funkcií Tensorflow. |
| Perfektné pre rýchle implementácie. | Ideálne pre výskum hlbokého učenia, zložité siete. |
| Používa iný ladiaci nástroj API, napríklad TFDBG. | Na ladenie môžete použiť vizualizačné nástroje dosky Tensor. |
| Začal to François Chollet z projektu a vyvinula ho skupina ľudí. | Bol vyvinutý tímom Google Brain. |
| Napísané v jazyku Python, obal pre programy Theano, TensorFlow a CNTK | Napísané väčšinou v jazykoch C ++, CUDA a Python. |
| Keras má jednoduchú architektúru, ktorá je čitateľná a stručná. | Používanie Tensorflow nie je veľmi jednoduché. |
| V rámci Keras je veľmi zriedkavá potreba ladenia jednoduchých sietí. | Je dosť náročné vykonať ladenie v TensorFlow. |
| Keras sa zvyčajne používa pre malé súbory údajov. | TensorFlow používaný pre vysoko výkonné modely a veľké súbory údajov. |
| Podpora komunity je minimálna. | Podporuje ju veľká komunita technologických spoločností. |
| Môže byť použitý pre modely s nízkym výkonom. | Používa sa pre vysoko výkonné modely. |
Výhody toku tenzora
Tu sú výhody a výhody toku tenzora
- Ponúka Python aj API, na ktorých sa ľahšie pracuje
- Mali by sa používať na trénovanie a poskytovanie modelov v živom režime skutočným zákazníkom.
- Rámec TensorFlow podporuje výpočtové zariadenia CPU aj GPU
- Pomáha nám vykonať podčasť grafu, ktorý vám pomôže načítať diskrétne údaje
- Ponúka rýchlejší čas kompilácie v porovnaní s inými rámcami hlbokého učenia
- Poskytuje možnosti automatickej diferenciácie, ktoré sú výhodné pre algoritmy strojového učenia založené na gradiente.
Výhody produktu Keras
Tu sú výhody a výhody produktu Keras:
- Minimalizuje počet akcií používateľov potrebných pre prípady častého použitia
- Poskytnite žalovateľnú spätnú väzbu pri chybe používateľa.
- Keras poskytuje jednoduché a konzistentné rozhranie optimalizované pre bežné prípady použitia.
- Pomôže vám to napísať vlastné stavebné bloky, aby ste vyjadrili nové nápady pre výskum.
- Vytvárajte nové vrstvy, metriky a vyvíjajte najmodernejšie modely.
- Ponuka ľahkých a rýchlych prototypov
Nevýhody toku tenzora
Tu sú nevýhody / nevýhody použitia toku Tensor:
- TensorFlow neponúka rýchlosť a použitie v porovnaní s inými rámcami pythonu.
- Žiadna podpora GPU pre Nvidia a iba podpora jazykov:
- Potrebujete základné znalosti pokročilého počtu a lineárnej algebry spolu so skúsenosťami so strojovým učením.
- TensorFlow má jedinečnú štruktúru, takže je náročné nájsť chybu a je ťažké ju odladiť.
- Je to veľmi nízka úroveň, pretože ponúka prudkú krivku učenia.
Nevýhody systému Keras
Tu sú nevýhody / nevýhody používania rámca Keras
- Je to menej flexibilný a zložitejší rámec na použitie
- Napríklad žiadne RBM (Restricted Boltzmann Machines)
- Menej projektov je k dispozícii online ako TensorFlow
- Multi-GPU, nefunguje stopercentne
Aký rámec zvoliť?
Tu je niekoľko kritérií, ktoré vám pomôžu vybrať konkrétny rámec:
| Účel rozvoja | Knižnica, ktorú si môžete vybrať |
| Ste Ph.D. študent | TensorFlow |
| Chcete použiť Deep Learning na získanie ďalších funkcií | Keras |
| Pracujete v priemysle | TensorFlow |
| Práve ste začali svoju dvojmesačnú stáž | Keras |
| Chcete dať študentom praktické práce | Keras |
| Nepoznáš ani Pythona | Keras |
KĽÚČOVÉ ROZDIELY:
- Keras je API na vysokej úrovni, ktoré beží nad TensorFlow, CNTK a Theano, zatiaľ čo TensorFlow je framework, ktorý ponúka API na vysokej aj nízkej úrovni.
- Keras je ideálny pre rýchle implementácie, zatiaľ čo Tensorflow je ideálny pre hlboký výučbový výskum, zložité siete.
- Keras používa ladiaci nástroj API, ako je TFDBG, na druhej strane v Tensorflow môžete na ladenie použiť vizualizačné nástroje dosky Tensor.
- Keras má jednoduchú architektúru, ktorá je čitateľná a výstižná, zatiaľ čo použitie Tensorflow nie je veľmi jednoduché.
- Keras sa zvyčajne používa pre malé súbory údajov, ale TensorFlow sa používa pre vysoko výkonné modely a veľké súbory údajov.
- V systéme Keras je podpora komunity minimálna, zatiaľ čo v platforme TensorFlow je podporovaná veľkou komunitou technologických spoločností.
- Keras je možné použiť pre modely s nízkym výkonom, zatiaľ čo TensorFlow sa dá použiť pre modely s vysokým výkonom.