Welche ist eine bessere Bibliothek?

Einführung

Tensorflow und Keras sind bekannte Frameworks für maschinelles Lernen für Datenwissenschaftler oder Entwickler. In den folgenden Abschnitten werden wir die Vor- und Nachteile sowie die Unterschiede zwischen diesen Bibliotheken untersuchen. In diesem Artikel werden wir auch Tensorflow und Keras vergleichen.

Überblick

• Erfahren Sie mehr über Keras und TensorFlow.
• Erfahren Sie, worin sie sich voneinander unterscheiden.
• Finden Sie heraus, was besser zu Ihnen passt.
• Erfahren Sie mehr über die Vor- und Nachteile dieser beiden Frameworks.

Was ist TensorFlow?

TensorFlow ist ein robustes Finish-to-Finish-Framework für Deep Studying. TensorFlow-APIs sind in einer hierarchischen Struktur organisiert, wobei APIs auf höherer Ebene auf APIs auf niedrigerer Ebene aufbauen. Forscher im Bereich maschinelles Lernen verwenden APIs auf niedrigerer Ebene, um neue Algorithmen zu erstellen und zu testen.

Was ist Keras?

Keras ist eine Python-basierte Deep-Studying-API. Keras ist einfach, aber nicht simpel. Keras verringert die kognitive Belastung der Entwickler und ermöglicht ihnen, sich auf die wichtigsten Aspekte des Issues zu konzentrieren.

Es ist flexibel und folgt dem Prinzip der Offenlegung zunehmender Komplexität: Grundlegende Aufgaben sind schnell und unkompliziert, während erweiterte Arbeitsabläufe durch klare, inkrementelle Schritte erreicht werden können. Es bietet branchenführende Leistung und Skalierbarkeit und wird von Organisationen wie der NASA, YouTube und Waymo verwendet.

TensorFlow vs. Keras

Vor-und Nachteile

Lassen Sie uns nun die Vor- und Nachteile von Tensorflow und Keras untersuchen.

TensorFlow

Vorteile:

• Tensor Stream übertrifft alle anderen High-Plattformen hinsichtlich der grafischen Darstellung eines gegebenen Datensatzes.
• Tensor Stream bietet den Vorteil, dass es eine breite Palette an Backend-Software program unterstützt und nutzt.
• Es bietet den besten Neighborhood-Assist und ist auch zum Debuggen von Untergraphen nützlich.
• Einfach zu erweitern, da Sie benutzerdefinierte Blöcke erstellen können, um auf neuen Konzepten aufzubauen.

Nachteile:

• Der Tensorfluss ist langsamer als bei anderen Plattformen desselben Typs.
• Das Erstellen benutzerdefinierter Ebenen und Vorgänge kann kompliziert und zeitaufwändig sein. Beispielsweise kann das Entwerfen einer neuen Faltungsebene für eine spezielle Bildverarbeitungsaufgabe erheblichen Aufwand und Fachkenntnisse erfordern.

Keras

Vorteile:

• Es soll einfach und intuitiv sein. Es kapselt den Großteil der Low-Stage-Komplexität von TensorFlow und ist somit eine ideale Different für alle, die sich neu mit Deep Studying beschäftigen.
• Es unterstützt Fast Prototyping neuronaler Netzwerke, sodass Sie schnell mit alternativen Topologien experimentieren können.
• Sein Code ist oft prägnanter und lesbarer als der TensorFlow-Code.
• Es wurde ab Model 2.0 als offizielle Excessive-Stage-API in TensorFlow integriert, um Kompatibilität und Synergie zwischen beiden sicherzustellen.

Nachteile:

• Trotz seiner beträchtlichen Einfachheit ist es nicht sehr vielseitig. Es ist möglicherweise nicht die ideale Possibility für anspruchsvolle Benutzer, die genaue Kontrolle über alle Aspekte ihrer Modelle benötigen.
• Das Anpassen von Ebenen und Prozessen ist schwierig.

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Abschluss

TensorFlow zeichnet sich durch Flexibilität und Skalierbarkeit für komplexe Projekte aus und bietet umfassende Kontrolle über das Design neuronaler Netzwerke. Damit eignet es sich supreme für groß angelegte Anwendungen wie die Suchalgorithmen von Google. Keras hingegen glänzt mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche, die sich perfekt für Fast Prototyping eignet, beispielsweise für das schnelle Erstellen und Testen eines Sentimentanalysemodells für Kundenrezensionen. Jetzt können Sie entscheiden, welches Framework Sie verwenden möchten, und herausfinden, welches für Sie am besten geeignet ist – TensorFlow oder Keras!

Häufig gestellte Fragen