Kas yra „Tensor“ srautas?
„TensorFlow“ yra atviro kodo gilaus mokymosi biblioteka, kurią kuria ir prižiūri „Google“. Jis siūlo duomenų srauto programavimą, kuris atlieka daugybę mašininio mokymosi užduočių. Jis buvo sukurtas veikti keliuose procesoriuose ar GPU ir net mobiliosiose operacinėse sistemose, be to, jis turi keletą paketėlių keliomis kalbomis, tokiomis kaip Python, C ++ ar Java.
Šioje pamokoje sužinosite:
- Kas yra „Tensor“ srautas?
- Kas yra Keras?
- „Tensorflow“ ypatybės
- Keras ypatybės
- Skirtumas tarp „TensorFlow“ ir „Keras“
- Tensoriaus srauto pranašumai
- Keras privalumai
- Tensoriaus srauto trūkumai
- Keraso trūkumai
- Kokią sistemą pasirinkti?
Kas yra Keras?
KERAS yra „Python“ parašyta atvirojo kodo neuronų tinklo biblioteka, veikianti „Theano“ arba „Tensorflow“ viršuje. Jis sukurtas taip, kad būtų modulinis, greitas ir patogus naudoti. Jį sukūrė „Google“ inžinierius François Chollet. Tai naudinga biblioteka kuriant bet kokį gilaus mokymosi algoritmą.
„Tensorflow“ ypatybės
Čia yra svarbios „Tensorflow“ savybės:
- Greitesnis derinimas naudojant „Python“ įrankius
- Dinaminiai modeliai su „Python“ valdymo srautu
- Parama pasirinktiniams ir aukštesnio lygio nuolydžiams
- „TensorFlow“ siūlo kelis abstrakcijos lygius, kurie padeda kurti ir mokyti modelius.
- „TensorFlow“ leidžia greitai išmokyti ir įdiegti modelį, nesvarbu, kokia kalba ar platforma naudojatės.
- „TensorFlow“ suteikia lankstumą ir valdymą tokiomis funkcijomis kaip „Keras Functional API“ ir „Model“
- Gerai dokumentuoti ir taip lengvai suprasti
- Turbūt pats populiariausias lengvai naudojamas su „Python“
Keras ypatybės
Čia yra svarbios „Keras“ savybės:
- Sutelkite dėmesį į vartotojo patirtį.
- Daugiafunkcinė ir daugiaplatformė.
- Lengva gaminti modelius
- Leidžia lengvai ir greitai sukurti prototipus
- Konvoliuciniai tinklai palaiko
- Pasikartojančių tinklų palaikymas
- „Keras“ yra išraiškingas, lankstus ir tinkamas naujoviškiems tyrimams.
- „Keras“ yra „Python“ pagrindu sukurta sistema, leidžianti lengvai derinti ir naršyti.
- Labai modulinė neuroninių tinklų biblioteka, parašyta „Python“
- Sukurtas sutelkiant dėmesį į greitą eksperimentavimą
Skirtumas tarp „TensorFlow“ ir „Keras“
Čia yra svarbūs „Kera“ ir „Tensorflow“ skirtumai
| Keras | „TensorFlow“ |
| „Keras“ yra aukšto lygio API, veikianti virš „TensorFlow“, CNTK ir „Theano“. | „TensorFlow“ yra sistema, siūlanti tiek aukšto, tiek žemo lygio API. |
| „Keras“ lengva naudoti, jei mokate „Python“ kalbą. | Turite išmokti įvairių „Tensorflow“ funkcijų naudojimo sintaksę. |
| Puikiai tinka greitai įgyvendinti. | Idealiai tinka gilaus mokymosi tyrimams, sudėtingiems tinklams. |
| Naudoja kitą API derinimo įrankį, pvz., TFDBG. | Derindami galite naudoti „Tensor“ plokštės vizualizavimo įrankius. |
| Tai pradėjo François Chollet iš projekto ir sukūrė žmonių grupė. | Jį sukūrė „Google Brain“ komanda. |
| Parašyta „Python“, „Theano“, „TensorFlow“ ir CNTK pakuotėje | Parašyta daugiausia C ++, CUDA ir Python. |
| „Keras“ turi paprastą, lengvai skaitomą ir glaustą architektūrą. | „Tensorflow“ naudoti nėra labai paprasta. |
| „Keras“ sistemoje labai retai reikia derinti paprastus tinklus. | Tai yra gana sudėtinga atlikti derinimą „TensorFlow“. |
| Keras paprastai naudojamas mažiems duomenų rinkiniams. | „TensorFlow“ naudojama didelio našumo modeliams ir dideliems duomenų rinkiniams. |
| Bendrijos parama yra minimali. | Ją remia didelė technologijų kompanijų bendruomenė. |
| Jis gali būti naudojamas mažo našumo modeliams. | Jis naudojamas didelio našumo modeliams. |
Tensoriaus srauto pranašumai
Čia yra „Tensor flow“ privalumai / privalumai
- Siūlo tiek „Python“, tiek API, kad būtų lengviau dirbti
- Turėtų būti naudojamas mokant ir aptarnaujant modelius tiesioginiais režimais realiems klientams.
- „TensorFlow“ sistema palaiko tiek procesoriaus, tiek GPU skaičiavimo įrenginius
- Tai padeda mums atlikti grafiko dalį, kuri padeda jums gauti atskirus duomenis
- Siūlomas greitesnis kompiliavimo laikas, palyginti su kitomis giluminio mokymosi sistemomis
- Tai suteikia automatinio diferenciacijos galimybes, kurios naudingos gradientu pagrįstiems mašininio mokymosi algoritmams.
Keras privalumai
Čia yra „Keras“ privalumai / privalumai:
- Tai sumažina vartotojų veiksmų, reikalingų dažnai naudoti atvejus, skaičių
- Pateikite naudingą atsiliepimą apie vartotojo klaidą.
- „Keras“ suteikia paprastą, nuoseklią sąsają, optimizuotą bendro naudojimo atvejais.
- Tai padeda jums parašyti nestandartinius blokus, kad galėtumėte išreikšti naujas idėjas tyrimams.
- Kurkite naujus sluoksnius, metriką ir kurkite pažangiausius modelius.
- Siūlykite paprastą ir greitą prototipų sudarymą
Tensoriaus srauto trūkumai
Čia yra „Tensor flow“ naudojimo trūkumai / trūkumai:
- „TensorFlow“ nesiūlo greičio ir naudojimo, palyginti su kitomis „python“ sistemomis.
- Nėra „Nvidia“ GPU palaikymo ir tik kalbos palaikymas:
- Jums reikia pagrindinių žinių apie pažangų skaičiavimą ir tiesinę algebrą bei mašininio mokymosi patirties.
- „TensorFlow“ struktūra yra unikali, todėl sunku rasti klaidą ir ją sunku derinti.
- Tai labai žemas lygis, nes jis siūlo stačią mokymosi kreivę.
Keraso trūkumai
Čia yra trūkumai / trūkumai naudojant Keras sistemą
- Tai mažiau lanksti ir sudėtingesnė sistema
- Pavyzdžiui, nėra jokių ŽSM („Roltaged Boltzmann Machines“)
- Internete galima rasti mažiau projektų nei „TensorFlow“
- Multi-GPU, neveikia 100%
Kokią sistemą pasirinkti?
Štai keletas kriterijų, kurie padės pasirinkti konkrečią sistemą:
| Plėtros tikslas | Pasirinkite biblioteką |
| Jūs esate daktaras studentas | „TensorFlow“ |
| Norėdami gauti daugiau funkcijų, norite naudoti „Deep Learning“ | Keras |
| Jūs dirbate pramonėje | „TensorFlow“ |
| Jūs ką tik pradėjote 2 mėnesių praktiką | Keras |
| Jūs norite duoti praktikos darbų studentams | Keras |
| Jūs net nepažįstate „Python“ | Keras |
PAGRINDINIAI SKIRTUMAI:
- „Keras“ yra aukšto lygio API, veikianti virš „TensorFlow“, CNTK ir „Theano“, o „TensorFlow“ yra sistema, siūlanti tiek aukšto, tiek žemo lygio API.
- „Keras“ puikiai tinka greitai įgyvendinti, o „Tensorflow“ idealiai tinka giluminio mokymosi tyrimams, sudėtingiems tinklams.
- Kita vertus, „Keras“ naudoja API derinimo įrankį, pvz., TFDBG, „Tensorflow“ derindami galite naudoti „Tensor“ plokštės vizualizavimo įrankius.
- „Keras“ turi paprastą, lengvai skaitomą ir glaustą architektūrą, o „Tensorflow“ naudoti nėra labai paprasta.
- „Keras“ paprastai naudojamas mažiems duomenų rinkiniams, tačiau „TensorFlow“ naudojamas didelio našumo modeliams ir dideliems duomenų rinkiniams.
- Keras bendruomenės parama yra minimali, o „TensorFlow“ ją palaiko didelė technologijų kompanijų bendruomenė.
- „Keras“ gali būti naudojamas mažo našumo modeliams, o „TensorFlow“ - didelio našumo modeliams.