Apakah aliran Tensor?
TensorFlow adalah perpustakaan pembelajaran mendalam sumber terbuka yang dibangunkan dan dikendalikan oleh Google. Ia menawarkan pengaturcaraan aliran data yang melakukan berbagai tugas pembelajaran mesin. Ia dibangun untuk berjalan pada beberapa CPU atau GPU dan bahkan sistem operasi mudah alih, dan ia memiliki beberapa pembungkus dalam beberapa bahasa seperti Python, C ++, atau Java.
Dalam tutorial ini, anda akan belajar:
- Apakah aliran Tensor?
- Apa itu Keras?
- Ciri-ciri Tensorflow
- Ciri-ciri Keras
- Perbezaan Antara TensorFlow dan Keras
- Kelebihan aliran Tensor
- Kelebihan Keras
- Kelemahan aliran Tensor
- Kekurangan Keras
- Kerangka mana yang hendak dipilih?
Apa itu Keras?
KERAS adalah perpustakaan Rangkaian Neural Sumber Terbuka yang ditulis dalam Python yang terletak di atas Theano atau Tensorflow. Ia direka bentuk untuk modular, cepat dan mudah digunakan. Ia dikembangkan oleh François Chollet, jurutera Google. Ia adalah perpustakaan yang berguna untuk membina algoritma pembelajaran mendalam.
Ciri-ciri Tensorflow
Berikut adalah ciri penting Tensorflow:
- Penyahpepijatan lebih cepat dengan alat Python
- Model dinamik dengan aliran kawalan Python
- Sokongan untuk kecerunan pesanan dan pesanan tinggi
- TensorFlow menawarkan pelbagai tahap pengabstrakan, yang membantu anda membina dan melatih model.
- TensorFlow membolehkan anda melatih dan menggunakan model anda dengan cepat, tidak kira bahasa atau platform apa yang anda gunakan.
- TensorFlow memberikan fleksibiliti dan kawalan dengan ciri seperti Keras Functional API dan Model
- Didokumentasikan dengan baik sehingga mudah difahami
- Mungkin yang paling senang digunakan dengan Python
Ciri-ciri Keras
Berikut adalah ciri penting Keras:
- Fokus pada pengalaman pengguna.
- Multi-backend dan multi-platform.
- Penghasilan model yang mudah
- Membolehkan prototaip mudah dan cepat
- Sokongan rangkaian konvensional
- Sokongan rangkaian berulang
- Keras ekspresif, fleksibel, dan sesuai untuk penyelidikan inovatif.
- Keras adalah rangka kerja berasaskan Python yang memudahkan debug dan penerokaannya.
- Perpustakaan rangkaian neural yang sangat modular yang ditulis dalam Python
- Dibangunkan dengan fokus pada membolehkan percubaan cepat
Perbezaan Antara TensorFlow dan Keras
Di sini, terdapat perbezaan penting antara Kera dan Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras adalah API peringkat tinggi yang berjalan di atas TensorFlow, CNTK, dan Theano. | TensorFlow adalah kerangka yang menawarkan API peringkat tinggi dan rendah . |
| Keras mudah digunakan jika anda tahu bahasa Python. | Anda perlu mempelajari sintaks menggunakan pelbagai fungsi Tensorflow. |
| Sempurna untuk pelaksanaan cepat. | Sesuai untuk penyelidikan pembelajaran mendalam, rangkaian yang kompleks. |
| Menggunakan alat debug API lain seperti TFDBG. | Anda boleh menggunakan alat visualisasi papan Tensor untuk penyahpepijatan. |
| Ia dimulakan oleh François Chollet dari sebuah projek dan dikembangkan oleh sekumpulan orang. | Ia dikembangkan oleh pasukan Google Brain. |
| Ditulis dalam Python, pembungkus untuk Theano, TensorFlow, dan CNTK | Kebanyakannya ditulis dalam C ++, CUDA, dan Python. |
| Keras mempunyai seni bina sederhana yang mudah dibaca dan ringkas. | Tensorflow tidak begitu mudah digunakan. |
| Dalam kerangka Keras, terdapat keperluan untuk melakukan debug pada rangkaian mudah. | Agak sukar untuk melakukan penyahpepijatan di TensorFlow. |
| Keras biasanya digunakan untuk set data kecil. | TensorFlow digunakan untuk model berprestasi tinggi dan set data yang besar. |
| Sokongan masyarakat adalah minimum. | Ia disokong oleh komuniti besar syarikat teknologi. |
| Ia boleh digunakan untuk model berprestasi rendah. | Ia digunakan untuk model berprestasi tinggi. |
Kelebihan aliran Tensor
Berikut adalah kebaikan / faedah aliran Tensor
- Menawarkan Python dan API yang memudahkan kerja
- Harus digunakan untuk melatih dan melayani model dalam mod langsung kepada pelanggan sebenar.
- Rangka kerja TensorFlow menyokong kedua-dua peranti pengkomputeran CPU dan GPU
- Ini membantu kita melaksanakan bahagian dari grafik yang membantu anda mengambil data diskrit
- Menawarkan masa penyusunan yang lebih pantas berbanding dengan kerangka pembelajaran mendalam yang lain
- Ia menyediakan keupayaan pembezaan automatik yang memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin berasaskan kecerunan.
Kelebihan Keras
Berikut adalah kebaikan / faedah Keras:
- Ini meminimumkan jumlah tindakan pengguna yang diperlukan untuk kes penggunaan yang kerap
- Berikan maklum balas yang dapat diambil tindakan atas kesalahan pengguna.
- Keras menyediakan antara muka yang ringkas dan konsisten yang dioptimumkan untuk kes penggunaan biasa.
- Ini membantu anda menulis blok bangunan khusus untuk mengekspresikan idea baru untuk penyelidikan.
- Buat lapisan baru, metrik, dan kembangkan model canggih.
- Menawarkan prototaip yang mudah dan pantas
Kelemahan aliran Tensor
Berikut adalah kekurangan / kekurangan penggunaan aliran Tensor:
- TensorFlow tidak menawarkan kelajuan dan penggunaan berbanding dengan kerangka python yang lain.
- Tidak ada sokongan GPU untuk Nvidia dan hanya sokongan bahasa:
- Anda memerlukan pengetahuan asas mengenai kalkulus lanjutan dan aljabar linear, bersama dengan pengalaman pembelajaran mesin.
- TensorFlow mempunyai struktur yang unik, jadi sukar untuk mencari ralat dan sukar untuk debug.
- Ini adalah tahap yang sangat rendah kerana ia menawarkan keluk pembelajaran yang curam.
Kekurangan Keras
Berikut, terdapat kekurangan / kekurangan penggunaan keras Keras
- Ia adalah kerangka yang kurang fleksibel dan lebih kompleks untuk digunakan
- Tiada RBM (Mesin Boltzmann Terhad) misalnya
- Lebih sedikit projek tersedia dalam talian daripada TensorFlow
- Multi-GPU, tidak berfungsi 100%
Kerangka mana yang hendak dipilih?
Berikut adalah beberapa kriteria yang membantu anda memilih kerangka tertentu:
| Tujuan pembangunan | Perpustakaan untuk Pilih |
| Anda adalah Ph.D. pelajar | TensorFlow |
| Anda mahu menggunakan Pembelajaran Dalam untuk mendapatkan lebih banyak ciri | Keras |
| Anda bekerja di sebuah industri | TensorFlow |
| Anda baru sahaja memulakan latihan magang selama 2 bulan | Keras |
| Anda ingin memberikan karya latihan kepada pelajar | Keras |
| Anda tidak kenal Python | Keras |
PERBEZAAN UTAMA:
- Keras adalah API tahap tinggi yang berjalan di atas TensorFlow, CNTK, dan Theano sedangkan TensorFlow adalah kerangka yang menawarkan API tingkat tinggi dan rendah.
- Keras sangat sesuai untuk pelaksanaan cepat sementara Tensorflow sangat sesuai untuk penyelidikan pembelajaran mendalam, rangkaian yang kompleks.
- Keras menggunakan alat debug API seperti TFDBG di sisi lain, di, Tensorflow anda boleh menggunakan alat visualisasi papan Tensor untuk melakukan debug.
- Keras mempunyai seni bina sederhana yang dapat dibaca dan ringkas sedangkan Tensorflow tidak begitu mudah digunakan.
- Keras biasanya digunakan untuk set data kecil tetapi TensorFlow digunakan untuk model berprestasi tinggi dan set data besar.
- Di Keras, sokongan komuniti adalah minimum sementara di TensorFlow Ia disokong oleh komuniti besar syarikat teknologi.
- Keras dapat digunakan untuk model berprestasi rendah sedangkan TensorFlow dapat digunakan untuk model berkinerja tinggi.