Mis on Tensori vool?
TensorFlow on avatud lähtekoodiga süvaõppekogu, mille on välja töötanud ja hooldanud Google. See pakub andmevoo programmeerimist, mis täidab mitmesuguseid masinõppe ülesandeid. See on loodud töötama mitmel protsessoril või GPU-l ja isegi mobiilsel operatsioonisüsteemil ning sellel on mitu ümbrist mitmetes keeltes, nagu Python, C ++ või Java.
Selles õpetuses saate teada:
- Mis on Tensori vool?
- Mis on Keras?
- Tensorflow omadused
- Kerase omadused
- Erinevus TensorFlow ja Kerase vahel
- Tensori voolu eelised
- Kerase eelised
- Tensori voolu puudused
- Kerase puudused
- Milline raamistik valida?
Mis on Keras?
KERAS on Pythonis kirjutatud avatud lähtekoodiga närvivõrgu teek, mis töötab Theano või Tensorflow peal. See on loodud modulaarseks, kiireks ja hõlpsasti kasutatavaks. Selle töötas välja Google'i insener François Chollet. See on kasulik kogu sügavõppe algoritmi koostamiseks mõeldud teek.
Tensorflow omadused
Siin on Tensorflow olulised omadused:
- Kiirem silumine Pythoni tööriistadega
- Dünaamilised mudelid, millel on Pythoni juhtimisvoog
- Toetus kohandatud ja kõrgema astme gradientidele
- TensorFlow pakub mitut abstraktsioonitaset, mis aitab teil mudeleid koostada ja koolitada.
- TensorFlow võimaldab teil oma mudelit kiiresti koolitada ja juurutada, olenemata sellest, millist keelt või platvormi te kasutate.
- TensorFlow pakub paindlikkust ja juhtimist selliste funktsioonidega nagu Keras Functional API ja Model
- Hästi dokumenteeritud ja nii arusaadav
- Tõenäoliselt on populaarseim Pythoniga hõlpsasti kasutatav
Kerase omadused
Siin on Kerase olulised omadused:
- Keskenduge kasutajakogemusele.
- Mitme taustaga ja mitme platvormiga.
- Mudelite lihtne tootmine
- Võimaldab lihtsat ja kiiret prototüüpimist
- Konvolutsiooniliste võrkude tugi
- Korduvate võrkude tugi
- Keras on väljendusrikas, paindlik ja sobiv uuenduslike uuringute jaoks.
- Keras on Pythoni-põhine raamistik, mis hõlbustab silumist ja avastamist.
- Pythonis kirjutatud ülimodulaarsed närvivõrkude teegid
- Välja töötatud, keskendudes sellele, võimaldab kiiret katsetamist
Erinevus TensorFlow ja Kerase vahel
Siin on olulised erinevused Kera ja Tensorflow vahel
| Keras | TensorFlow |
| Keras on kõrgetasemeline API, mis töötab TensorFlow, CNTK ja Theano peal. | TensorFlow on raamistik, mis pakub nii kõrge kui ka madala taseme API - sid. |
| Kerase kasutamist on lihtne, kui oskate Pythoni keelt. | Peate õppima erinevate Tensorflow-funktsioonide kasutamise süntaksit. |
| Ideaalne kiireks rakendamiseks. | Ideaalne süvaõppimise uurimiseks, keerukate võrgustike jaoks. |
| Kasutab mõnda muud API silumisriista nagu TFDBG. | Silumiseks saate kasutada Tensori tahvli visualiseerimise tööriistu. |
| Selle alustas projektist François Chollet ja selle töötas välja rühm inimesi. | Selle töötas välja Google Brain meeskond. |
| Kirjutatud Pythonis, Theano, TensorFlow ja CNTK ümbrises | Kirjutatud enamasti C ++, CUDA ja Python keeles. |
| Kerase arhitektuur on lihtne, loetav ja kokkuvõtlik. | Tensorflow kasutamist pole eriti lihtne. |
| Kerase raamistikus tuleb lihtsamaid võrke siluda väga harvemini. | TensorFlow'is on silumine üsna keeruline . |
| Kerasi kasutatakse tavaliselt väikeste andmekogumite jaoks. | TensorFlow kasutatakse suure jõudlusega mudelite ja suurte andmekogumite jaoks. |
| Kogukonna toetus on minimaalne. | Seda toetab suur tehnoloogiaettevõtete kogukond. |
| Seda saab kasutada madala jõudlusega mudelite jaoks. | Seda kasutatakse suure jõudlusega mudelite jaoks. |
Tensori voolu eelised
Siin on Tensori voolu plussid / eelised
- Pakub nii Pythoni kui ka API-sid, mis hõlbustavad töötamist
- Seda tuleks kasutada mudelite koolitamiseks ja reaalajas režiimis teenimiseks tegelikele klientidele.
- TensorFlow raamistik toetab nii protsessori kui ka GPU arvutiseadmeid
- See aitab meil käivitada graafiku alamosa, mis aitab teil hankida diskreetseid andmeid
- Pakub kiiremat kompileerimisaega võrreldes teiste sügava õppe raamistikega
- See pakub automaatseid diferentseerimisvõimalusi, mis on kasulikud gradiendipõhistele masinõppe algoritmidele.
Kerase eelised
Siin on Kerase plussid / eelised:
- See vähendab sagedaste kasutuste jaoks vajalike kasutajate toimingute arvu
- Andke kasutajate tõrke korral kasutatavat tagasisidet.
- Keras pakub lihtsat ja järjepidevat liidest, mis on optimeeritud tavaliseks kasutamiseks.
- See aitab teil kirjutada kohandatud ehitusplokke, et väljendada uusi ideid uurimiseks.
- Looge uusi kihte, mõõdikuid ja arendage tipptasemel mudeleid.
- Paku lihtsat ja kiiret prototüüpimist
Tensori voolu puudused
Siin on Tensori voo kasutamise miinused / puudused:
- TensorFlow ei paku kiirust ja kasutamist võrreldes teiste pythoni raamistikega.
- Nvidia jaoks pole GPU-tuge ja ainult keeletoetus:
- Teil on vaja põhiteadmisi arenenud arvutusest ja lineaarsest algebrast koos masinõppe kogemusega.
- TensorFlow'l on ainulaadne struktuur, seega on vea leidmine keeruline ja silumine keeruline.
- See on väga madal tase, kuna see pakub järsku õppekõverat.
Kerase puudused
Siin on Kerase raamistiku kasutamise miinused / puudused
- See on vähem paindlik ja keerulisem kasutada olev raamistik
- Näiteks pole ühtegi RBM-i (piiratud Boltzmanni masinat)
- Internetis on vähem projekte saadaval kui TensorFlow
- Multi-GPU, ei tööta 100%
Milline raamistik valida?
Siin on mõned kriteeriumid, mis aitavad teil konkreetset raamistikku valida:
| Arendamise eesmärk | Raamatukogu, mida valida |
| Te olete doktor. õpilane | TensorFlow |
| Rohkemate funktsioonide saamiseks soovite kasutada rakendust Deep Learning | Keras |
| Te töötate tööstuses | TensorFlow |
| Olete just alustanud 2-kuulist praktikat | Keras |
| Soovite anda õpilastele harjutustöid | Keras |
| Sa isegi ei tunne Pythoni | Keras |
PÕHISED VAHED:
- Keras on kõrgetasemeline API, mis töötab TensorFlow, CNTK ja Theano peal, samas kui TensorFlow on raamistik, mis pakub nii kõrge kui madala taseme API-sid.
- Keras sobib suurepäraselt kiireks rakendamiseks, samal ajal kui Tensorflow on ideaalne süvendatud õppimise ja keerukate võrkude jaoks.
- Keras kasutab seevastu API silumisvahendit, näiteks TFDBG, Tensorflow'is saate silumiseks kasutada Tensori tahvli visualiseerimise tööriistu.
- Keras on lihtsa arhitektuuriga, mis on loetav ja kokkuvõtlik, samas kui Tensorflow'i pole eriti lihtne kasutada.
- Kerast kasutatakse tavaliselt väikeste andmekogumite jaoks, TensorFlow'i aga suure jõudlusega mudelite ja suurte andmekogumite jaoks.
- Keras on kogukonna tugi minimaalne, samas kui TensorFlow'is toetab seda suur tehnoloogiaettevõtete kogukond.
- Kerasi saab kasutada madala jõudlusega mudelite puhul, TensorFlow'i aga suure jõudlusega mudelite jaoks.