Qu'est-ce que le flux Tensor?
TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur open source développée et maintenue par Google. Il offre une programmation de flux de données qui exécute une gamme de tâches d'apprentissage automatique. Il a été conçu pour fonctionner sur plusieurs processeurs ou GPU et même sur des systèmes d'exploitation mobiles, et il dispose de plusieurs wrappers dans plusieurs langages comme Python, C ++ ou Java.
Dans ce tutoriel, vous apprendrez:
- Qu'est-ce que le flux Tensor?
- Qu'est-ce que Keras?
- Caractéristiques de Tensorflow
- Caractéristiques de Keras
- Différence entre TensorFlow et Keras
- Avantages du flux Tensor
- Avantages de Keras
- Inconvénients du flux Tensor
- Inconvénients de Keras
- Quel framework choisir?
Qu'est-ce que Keras?
KERAS est une bibliothèque Open Source Neural Network écrite en Python qui s'exécute sur Theano ou Tensorflow. Il est conçu pour être modulaire, rapide et facile à utiliser. Il a été développé par François Chollet, un ingénieur Google. C'est une bibliothèque utile pour construire n'importe quel algorithme d'apprentissage en profondeur.
Caractéristiques de Tensorflow
Voici les caractéristiques importantes de Tensorflow:
- Débogage plus rapide avec les outils Python
- Modèles dynamiques avec flux de contrôle Python
- Prise en charge des dégradés personnalisés et d'ordre supérieur
- TensorFlow offre plusieurs niveaux d'abstraction, ce qui vous aide à créer et à entraîner des modèles.
- TensorFlow vous permet de former et de déployer votre modèle rapidement, quelle que soit la langue ou la plate-forme que vous utilisez.
- TensorFlow offre la flexibilité et le contrôle avec des fonctionnalités telles que l'API fonctionnelle et le modèle Keras
- Bien documenté si facile à comprendre
- Probablement le plus populaire facile à utiliser avec Python
Caractéristiques de Keras
Voici les caractéristiques importantes de Keras:
- Concentrez-vous sur l'expérience utilisateur.
- Multi-backend et multi-plateforme.
- Production facile de modèles
- Permet un prototypage simple et rapide
- Prise en charge des réseaux convolutifs
- Prise en charge des réseaux récurrents
- Keras est expressif, flexible et apte à la recherche innovante.
- Keras est un framework basé sur Python qui facilite le débogage et l'exploration.
- Bibliothèque de réseaux de neurones hautement modulaire écrite en Python
- Développé avec un accent sur permet une expérimentation rapide
Différence entre TensorFlow et Keras
Voici les différences importantes entre Kera et Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras est une API de haut niveau qui s'exécute au-dessus de TensorFlow, CNTK et Theano. | TensorFlow est un framework qui offre à la fois des API de haut et de bas niveau . |
| Keras est facile à utiliser si vous connaissez le langage Python. | Vous devez apprendre la syntaxe de l'utilisation de diverses fonctions Tensorflow. |
| Parfait pour les implémentations rapides. | Idéal pour la recherche en Deep Learning, les réseaux complexes. |
| Utilise un autre outil de débogage d'API tel que TFDBG. | Vous pouvez utiliser les outils de visualisation de la carte Tensor pour le débogage. |
| Il a commencé par François Chollet à partir d'un projet et développé par un groupe de personnes. | Il a été développé par l'équipe Google Brain. |
| Écrit en Python, un wrapper pour Theano, TensorFlow et CNTK | Écrit principalement en C ++, CUDA et Python. |
| Keras a une architecture simple, lisible et concise. | Tensorflow n'est pas très simple à utiliser. |
| Dans le framework Keras, il y a un besoin très moins fréquent de déboguer des réseaux simples. | Il est assez difficile d'effectuer le débogage dans TensorFlow. |
| Keras est généralement utilisé pour les petits ensembles de données. | TensorFlow utilisé pour les modèles hautes performances et les grands ensembles de données. |
| Le soutien de la communauté est minime. | Il est soutenu par une grande communauté d'entreprises technologiques. |
| Il peut être utilisé pour les modèles à faible performance. | Il est utilisé pour les modèles hautes performances. |
Avantages du flux Tensor
Voici les avantages / avantages de Tensor Flow
- Offre à la fois Python et des API qui facilitent le travail
- Doit être utilisé pour former et servir des modèles en mode direct à de vrais clients.
- Le framework TensorFlow prend en charge les périphériques informatiques CPU et GPU
- Cela nous aide à exécuter une sous-partie d'un graphique qui vous aide à récupérer des données discrètes
- Offre un temps de compilation plus rapide par rapport aux autres frameworks d'apprentissage profond
- Il fournit des capacités de différenciation automatique qui profitent aux algorithmes d'apprentissage automatique basés sur le gradient.
Avantages de Keras
Voici les avantages / avantages de Keras:
- Il minimise le nombre d'actions utilisateur nécessaires pour les cas d'utilisation fréquents
- Fournir des commentaires exploitables en cas d'erreur de l'utilisateur.
- Keras fournit une interface simple et cohérente optimisée pour les cas d'utilisation courants.
- Il vous aide à écrire des blocs de construction personnalisés pour exprimer de nouvelles idées de recherche.
- Créez de nouvelles couches, des mesures et développez des modèles de pointe.
- Offrez un prototypage simple et rapide
Inconvénients du flux Tensor
Voici les inconvénients / inconvénients de l'utilisation du flux Tensor:
- TensorFlow n'offre pas de vitesse et d'utilisation par rapport aux autres frameworks python.
- Pas de prise en charge GPU pour Nvidia et uniquement la prise en charge de la langue:
- Vous avez besoin d'une connaissance fondamentale du calcul avancé et de l'algèbre linéaire, ainsi que d'une expérience d'apprentissage automatique.
- TensorFlow a une structure unique, il est donc difficile de trouver une erreur et difficile à déboguer.
- C'est un niveau très bas car il offre une courbe d'apprentissage abrupte.
Inconvénients de Keras
Voici les inconvénients / inconvénients de l'utilisation du framework Keras
- C'est un cadre moins flexible et plus complexe à utiliser
- Pas de RBM (Restricted Boltzmann Machines) par exemple
- Moins de projets disponibles en ligne que TensorFlow
- Multi-GPU, ne fonctionne pas à 100%
Quel framework choisir?
Voici quelques critères qui vous aident à sélectionner un cadre spécifique:
| But du développement | Bibliothèque à choisir |
| Vous êtes titulaire d'un doctorat. étudiant | TensorFlow |
| Vous souhaitez utiliser le Deep Learning pour obtenir plus de fonctionnalités | Keras |
| Vous travaillez dans une industrie | TensorFlow |
| Vous venez de commencer votre stage de 2 mois | Keras |
| Vous souhaitez donner des travaux pratiques aux étudiants | Keras |
| Vous ne connaissez même pas Python | Keras |
DIFFÉRENCES CLÉS:
- Keras est une API de haut niveau qui s'exécute au-dessus de TensorFlow, CNTK et Theano, tandis que TensorFlow est un framework qui offre des API de haut et de bas niveau.
- Keras est parfait pour les implémentations rapides tandis que Tensorflow est idéal pour la recherche en Deep Learning, les réseaux complexes.
- Keras utilise un outil de débogage d'API tel que TFDBG. D'autre part, dans Tensorflow, vous pouvez utiliser les outils de visualisation de la carte Tensor pour le débogage.
- Keras a une architecture simple qui est lisible et concise tandis que Tensorflow n'est pas très facile à utiliser.
- Keras est généralement utilisé pour les petits ensembles de données, mais TensorFlow est utilisé pour les modèles hautes performances et les grands ensembles de données.
- Dans Keras, le soutien de la communauté est minimal tandis que dans TensorFlow Il est soutenu par une grande communauté d'entreprises technologiques.
- Keras peut être utilisé pour les modèles à faible performance tandis que TensorFlow peut être utilisé pour les modèles à haute performance.