Dòng chảy Tensor là gì?
TensorFlow là một thư viện học sâu mã nguồn mở được phát triển và duy trì bởi Google. Nó cung cấp lập trình luồng dữ liệu thực hiện một loạt các tác vụ học máy. Nó được xây dựng để chạy trên nhiều CPU hoặc GPU và thậm chí cả hệ điều hành di động, và nó có một số trình bao bọc bằng một số ngôn ngữ như Python, C ++ hoặc Java.
Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học:
- Dòng chảy Tensor là gì?
- Keras là gì?
- Các tính năng của Tensorflow
- Đặc điểm của Keras
- Sự khác biệt giữa TensorFlow và Keras
- Ưu điểm của dòng chảy Tensor
- Ưu điểm của Keras
- Nhược điểm của dòng chảy Tensor
- Nhược điểm của Keras
- Chọn khuôn khổ nào?
Keras là gì?
KERAS là một thư viện Mạng thần kinh nguồn mở được viết bằng Python chạy trên Theano hoặc Tensorflow. Nó được thiết kế theo mô-đun, nhanh chóng và dễ sử dụng. Nó được phát triển bởi François Chollet, một kỹ sư của Google. Nó là một thư viện hữu ích để xây dựng bất kỳ thuật toán học sâu nào.
Các tính năng của Tensorflow
Dưới đây là các tính năng quan trọng của Tensorflow:
- Gỡ lỗi nhanh hơn với các công cụ Python
- Mô hình động với luồng điều khiển Python
- Hỗ trợ cho các gradient tùy chỉnh và bậc cao hơn
- TensorFlow cung cấp nhiều cấp độ trừu tượng, giúp bạn xây dựng và đào tạo các mô hình.
- TensorFlow cho phép bạn đào tạo và triển khai mô hình của mình một cách nhanh chóng, bất kể bạn sử dụng ngôn ngữ hoặc nền tảng nào.
- TensorFlow cung cấp sự linh hoạt và khả năng kiểm soát với các tính năng như API và Mô hình chức năng Keras
- Được ghi chép đầy đủ nên dễ hiểu
- Có lẽ là dễ sử dụng phổ biến nhất với Python
Đặc điểm của Keras
Dưới đây là các tính năng quan trọng của Keras:
- Tập trung vào trải nghiệm người dùng.
- Đa phụ trợ và đa nền tảng.
- Dễ dàng sản xuất các mô hình
- Cho phép tạo mẫu dễ dàng và nhanh chóng
- Hỗ trợ mạng hợp pháp
- Hỗ trợ mạng định kỳ
- Keras rất biểu cảm, linh hoạt và thích nghiên cứu đổi mới.
- Keras là một khung công tác dựa trên Python giúp dễ dàng gỡ lỗi và khám phá.
- Thư viện mạng thần kinh mô-đun cao được viết bằng Python
- Được phát triển với trọng tâm là cho phép thử nghiệm nhanh
Sự khác biệt giữa TensorFlow và Keras
Đây là những điểm khác biệt quan trọng giữa Kera và Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras là một API cấp cao đang chạy trên TensorFlow, CNTK và Theano. | TensorFlow là một khung công tác cung cấp cả API cấp cao và cấp thấp . |
| Keras rất dễ sử dụng nếu bạn biết ngôn ngữ Python. | Bạn cần tìm hiểu cú pháp của việc sử dụng các hàm Tensorflow khác nhau. |
| Hoàn hảo để triển khai nhanh chóng. | Lý tưởng cho nghiên cứu Học sâu, mạng phức tạp. |
| Sử dụng một công cụ gỡ lỗi API khác như TFDBG. | Bạn có thể sử dụng các công cụ trực quan hóa bảng Tensor để gỡ lỗi. |
| Nó bắt đầu bởi François Chollet từ một dự án và được phát triển bởi một nhóm người. | Nó được phát triển bởi nhóm Google Brain. |
| Được viết bằng Python, một trình bao bọc cho Theano, TensorFlow và CNTK | Được viết chủ yếu bằng C ++, CUDA và Python. |
| Keras có một kiến trúc đơn giản, dễ đọc và ngắn gọn. | Tensorflow không dễ sử dụng. |
| Trong khuôn khổ Keras, nhu cầu gỡ lỗi các mạng đơn giản ít thường xuyên hơn. | Việc thực hiện gỡ lỗi trong TensorFlow khá khó khăn . |
| Keras thường được sử dụng cho các tập dữ liệu nhỏ. | TensorFlow được sử dụng cho các mô hình hiệu suất cao và bộ dữ liệu lớn. |
| Hỗ trợ cộng đồng là rất ít. | Nó được hỗ trợ bởi một cộng đồng lớn các công ty công nghệ. |
| Nó có thể được sử dụng cho các mô hình hiệu suất thấp. | Nó được sử dụng cho các mô hình hiệu suất cao. |
Ưu điểm của dòng chảy Tensor
Dưới đây là ưu / lợi ích của luồng Tensor
- Cung cấp cả Python và API giúp bạn làm việc dễ dàng hơn
- Nên được sử dụng để đào tạo và phục vụ người mẫu ở chế độ trực tiếp cho khách hàng thực sự.
- Khung TensorFlow hỗ trợ cả thiết bị điện toán CPU và GPU
- Nó giúp chúng tôi thực thi phần con của một biểu đồ giúp bạn truy xuất dữ liệu rời rạc
- Cung cấp thời gian biên dịch nhanh hơn so với các khung học sâu khác
- Nó cung cấp khả năng phân biệt tự động có lợi cho các thuật toán học máy dựa trên độ dốc.
Ưu điểm của Keras
Dưới đây là những ưu / lợi ích của Keras:
- Nó giảm thiểu số lượng hành động của người dùng cần cho các trường hợp sử dụng thường xuyên
- Cung cấp phản hồi có thể hành động khi lỗi của người dùng.
- Keras cung cấp một giao diện đơn giản, nhất quán được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng phổ biến.
- Nó giúp bạn viết các khối xây dựng tùy chỉnh để thể hiện các ý tưởng mới cho nghiên cứu.
- Tạo các lớp, chỉ số mới và phát triển các mô hình hiện đại.
- Cung cấp tạo mẫu dễ dàng và nhanh chóng
Nhược điểm của dòng chảy Tensor
Dưới đây là nhược điểm / hạn chế của việc sử dụng luồng Tensor:
- TensorFlow không cung cấp tốc độ và cách sử dụng so với các framework python khác.
- Không hỗ trợ GPU cho Nvidia và chỉ hỗ trợ ngôn ngữ:
- Bạn cần có kiến thức nền tảng về giải tích nâng cao và đại số tuyến tính, cùng với kinh nghiệm học máy.
- TensorFlow có một cấu trúc độc đáo, vì vậy rất khó để tìm ra lỗi và rất khó để gỡ lỗi.
- Đây là một cấp độ rất thấp vì nó cung cấp một đường cong học tập dốc.
Nhược điểm của Keras
Đây là nhược điểm / hạn chế của việc sử dụng Keras framework
- Nó là một khuôn khổ kém linh hoạt và phức tạp hơn để sử dụng
- Ví dụ: Không có RBM (Máy Boltzmann bị hạn chế)
- Ít dự án trực tuyến hơn TensorFlow
- Đa GPU, không hoạt động 100%
Chọn khuôn khổ nào?
Dưới đây là một số tiêu chí giúp bạn chọn một khuôn khổ cụ thể:
| Mục đích phát triển | Thư viện để chọn |
| Bạn là một Tiến sĩ. sinh viên | TensorFlow |
| Bạn muốn sử dụng Học sâu để có thêm các tính năng | Keras |
| Bạn làm việc trong một ngành công nghiệp | TensorFlow |
| Bạn vừa mới bắt đầu thực tập 2 tháng | Keras |
| Bạn muốn đưa các tác phẩm thực hành cho học sinh | Keras |
| Bạn thậm chí không biết Python | Keras |
SỰ KHÁC BIỆT CHÍNH:
- Keras là một API cấp cao đang chạy trên TensorFlow, CNTK và Theano trong khi TensorFlow là một khuôn khổ cung cấp cả API cấp cao và cấp thấp.
- Keras hoàn hảo để triển khai nhanh chóng trong khi Tensorflow lý tưởng cho nghiên cứu Học sâu, mạng phức tạp.
- Mặt khác, Keras sử dụng công cụ gỡ lỗi API như TFDBG, trong Tensorflow, bạn có thể sử dụng các công cụ trực quan hóa bảng Tensor để gỡ lỗi.
- Keras có một kiến trúc đơn giản, dễ đọc và ngắn gọn trong khi Tensorflow không dễ sử dụng.
- Keras thường được sử dụng cho các tập dữ liệu nhỏ nhưng TensorFlow được sử dụng cho các mô hình hiệu suất cao và tập dữ liệu lớn.
- Ở Keras, sự hỗ trợ của cộng đồng là rất ít trong khi ở TensorFlow Nó được hỗ trợ bởi một cộng đồng lớn các công ty công nghệ.
- Keras có thể được sử dụng cho các mô hình hiệu suất thấp trong khi TensorFlow có thể được sử dụng cho các mô hình hiệu suất cao.