Cos'è il flusso tensoriale?
TensorFlow è una libreria di deep learning open source sviluppata e gestita da Google. Offre la programmazione del flusso di dati che esegue una serie di attività di apprendimento automatico. È stato creato per funzionare su più CPU o GPU e persino sistemi operativi mobili e ha diversi wrapper in diversi linguaggi come Python, C ++ o Java.
In questo tutorial imparerai:
- Cos'è il flusso tensoriale?
- Cos'è Keras?
- Caratteristiche di Tensorflow
- Caratteristiche di Keras
- Differenza tra TensorFlow e Keras
- Vantaggi del flusso tensoriale
- Vantaggi di Keras
- Svantaggi del flusso tensoriale
- Svantaggi di Keras
- Quale framework selezionare?
Cos'è Keras?
KERAS è una libreria di rete neurale open source scritta in Python che gira su Theano o Tensorflow. È progettato per essere modulare, veloce e facile da usare. È stato sviluppato da François Chollet, un ingegnere di Google. È una libreria utile per costruire qualsiasi algoritmo di apprendimento profondo.
Caratteristiche di Tensorflow
Ecco le caratteristiche importanti di Tensorflow:
- Debug più veloce con gli strumenti Python
- Modelli dinamici con flusso di controllo Python
- Supporto per gradienti personalizzati e di ordine superiore
- TensorFlow offre più livelli di astrazione, che ti aiutano a creare e addestrare modelli.
- TensorFlow ti consente di addestrare e distribuire rapidamente il tuo modello, indipendentemente dalla lingua o dalla piattaforma che utilizzi.
- TensorFlow offre flessibilità e controllo con funzionalità come l'API funzionale e il modello Keras
- Ben documentato così facile da capire
- Probabilmente il più popolare facile da usare con Python
Caratteristiche di Keras
Ecco le caratteristiche importanti di Keras:
- Concentrati sull'esperienza dell'utente.
- Multi-backend e multipiattaforma.
- Facile produzione di modelli
- Consente una prototipazione facile e veloce
- Supporto delle reti convoluzionali
- Supporto per reti ricorrenti
- Keras è espressivo, flessibile e adatto alla ricerca innovativa.
- Keras è un framework basato su Python che semplifica il debug e l'esplorazione.
- Libreria di reti neurali altamente modulare scritta in Python
- Sviluppato con un focus su consente una rapida sperimentazione
Differenza tra TensorFlow e Keras
Qui ci sono differenze importanti tra Kera e Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras è un'API di alto livello che viene eseguita su TensorFlow, CNTK e Theano. | TensorFlow è un framework che offre API sia di alto che di basso livello . |
| Keras è facile da usare se conosci il linguaggio Python. | È necessario imparare la sintassi dell'utilizzo di varie funzioni di Tensorflow. |
| Perfetto per implementazioni rapide. | Ideale per la ricerca sul deep learning, reti complesse. |
| Utilizza un altro strumento di debug API come TFDBG. | È possibile utilizzare gli strumenti di visualizzazione della scheda Tensor per il debug. |
| È iniziato da François Chollet da un progetto e sviluppato da un gruppo di persone. | È stato sviluppato dal team di Google Brain. |
| Scritto in Python, un wrapper per Theano, TensorFlow e CNTK | Scritto principalmente in C ++, CUDA e Python. |
| Keras ha un'architettura semplice che è leggibile e concisa. | Tensorflow non è molto facile da usare. |
| Nel framework Keras, c'è una necessità molto meno frequente di eseguire il debug di reti semplici. | È piuttosto difficile eseguire il debug in TensorFlow. |
| Keras viene solitamente utilizzato per piccoli set di dati. | TensorFlow utilizzato per modelli ad alte prestazioni e set di dati di grandi dimensioni. |
| Il supporto della comunità è minimo. | È supportato da una vasta comunità di aziende tecnologiche. |
| Può essere utilizzato per modelli a basse prestazioni. | È utilizzato per modelli ad alte prestazioni. |
Vantaggi del flusso tensoriale
Ecco i vantaggi / vantaggi del flusso tensoriale
- Offre sia Python che API che semplificano il lavoro
- Dovrebbe essere utilizzato per addestrare e servire modelli in modalità live a clienti reali.
- Il framework TensorFlow supporta dispositivi di elaborazione sia CPU che GPU
- Ci aiuta a eseguire la sottoparte di un grafico che ti aiuta a recuperare dati discreti
- Offre tempi di compilazione più rapidi rispetto ad altri framework di deep learning
- Fornisce funzionalità di differenziazione automatica a vantaggio degli algoritmi di apprendimento automatico basati sul gradiente.
Vantaggi di Keras
Ecco i vantaggi / vantaggi di Keras:
- Riduce al minimo il numero di azioni dell'utente necessarie per casi d'uso frequenti
- Fornisci feedback utilizzabile in caso di errore dell'utente.
- Keras fornisce un'interfaccia semplice e coerente ottimizzata per i casi d'uso comuni.
- Ti aiuta a scrivere blocchi di costruzione personalizzati per esprimere nuove idee per la ricerca.
- Crea nuovi livelli, metriche e sviluppa modelli all'avanguardia.
- Offri una prototipazione facile e veloce
Svantaggi del flusso tensoriale
Ecco i contro / svantaggi dell'utilizzo del flusso Tensor:
- TensorFlow non offre velocità e utilizzo rispetto ad altri framework Python.
- Nessun supporto GPU per Nvidia e solo supporto per la lingua:
- È necessaria una conoscenza fondamentale del calcolo avanzato e dell'algebra lineare, insieme a un'esperienza di apprendimento automatico.
- TensorFlow ha una struttura univoca, quindi è difficile trovare un errore ed è difficile eseguire il debug.
- È un livello molto basso in quanto offre una curva di apprendimento ripida.
Svantaggi di Keras
Ecco i contro / svantaggi dell'utilizzo del framework Keras
- È un framework meno flessibile e più complesso da usare
- No RBM (Restricted Boltzmann Machines) per esempio
- Meno progetti disponibili online rispetto a TensorFlow
- Multi-GPU, non funzionante al 100%
Quale framework selezionare?
Ecco alcuni criteri che ti aiutano a selezionare un framework specifico:
| Scopo dello sviluppo | Libreria da scegliere |
| Sei un dottorato di ricerca. alunno | TensorFlow |
| Vuoi utilizzare il Deep Learning per ottenere più funzionalità | Keras |
| Lavori in un'industria | TensorFlow |
| Hai appena iniziato il tuo tirocinio di 2 mesi | Keras |
| Vuoi dare lavori di pratica agli studenti | Keras |
| Non conosci nemmeno Python | Keras |
PRINCIPALI DIFFERENZE:
- Keras è un'API di alto livello che viene eseguita su TensorFlow, CNTK e Theano, mentre TensorFlow è un framework che offre API sia di alto che di basso livello.
- Keras è perfetto per implementazioni rapide mentre Tensorflow è ideale per la ricerca di deep learning, reti complesse.
- Keras utilizza uno strumento di debug API come TFDBG d'altra parte, in Tensorflow puoi usare gli strumenti di visualizzazione della scheda Tensor per il debug.
- Keras ha un'architettura semplice che è leggibile e concisa mentre Tensorflow non è molto facile da usare.
- Keras viene solitamente utilizzato per set di dati di piccole dimensioni, ma TensorFlow viene utilizzato per modelli ad alte prestazioni e set di dati di grandi dimensioni.
- In Keras, il supporto della comunità è minimo mentre in TensorFlow è supportato da una vasta comunità di aziende tecnologiche.
- Keras può essere utilizzato per modelli a basse prestazioni mentre TensorFlow può essere utilizzato per modelli ad alte prestazioni.