Τι είναι η ροή Tensor;
Το TensorFlow είναι μια βιβλιοθήκη βαθιάς μάθησης ανοιχτού κώδικα που έχει αναπτυχθεί και συντηρείται από την Google. Προσφέρει προγραμματισμό ροής δεδομένων που εκτελεί μια σειρά από εργασίες μηχανικής μάθησης. Κατασκευάστηκε για να λειτουργεί σε πολλές CPU ή GPU και ακόμη και λειτουργικά συστήματα κινητής τηλεφωνίας, και έχει πολλά περιτυλίγματα σε πολλές γλώσσες όπως Python, C ++ ή Java.
Σε αυτό το σεμινάριο, θα μάθετε:
- Τι είναι η ροή Tensor;
- Τι είναι το Keras;
- Χαρακτηριστικά του Tensorflow
- Χαρακτηριστικά του Keras
- Διαφορά μεταξύ TensorFlow και Keras
- Πλεονεκτήματα της ροής Tensor
- Πλεονεκτήματα του Keras
- Μειονεκτήματα της ροής Tensor
- Μειονεκτήματα του Keras
- Ποιο πλαίσιο να επιλέξετε;
Τι είναι το Keras;
Το KERAS είναι μια βιβλιοθήκη Neural Network ανοιχτού κώδικα γραμμένη στην Python και τρέχει πάνω από το Theano ή το Tensorflow. Είναι σχεδιασμένο να είναι αρθρωτό, γρήγορο και εύκολο στη χρήση. Αναπτύχθηκε από τον François Chollet, μηχανικό της Google. Είναι μια χρήσιμη βιβλιοθήκη για την κατασκευή οποιουδήποτε αλγορίθμου βαθιάς μάθησης.
Χαρακτηριστικά του Tensorflow
Εδώ είναι σημαντικά χαρακτηριστικά του Tensorflow:
- Ταχύτερος εντοπισμός σφαλμάτων με εργαλεία Python
- Δυναμικά μοντέλα με ροή ελέγχου Python
- Υποστήριξη για προσαρμοσμένες και υψηλότερης τάξης κλίσεις
- Το TensorFlow προσφέρει πολλαπλά επίπεδα αφαίρεσης, το οποίο σας βοηθά να δημιουργήσετε και να εκπαιδεύσετε μοντέλα.
- Το TensorFlow σας επιτρέπει να εκπαιδεύσετε και να αναπτύξετε το μοντέλο σας γρήγορα, ανεξάρτητα από τη γλώσσα ή την πλατφόρμα που χρησιμοποιείτε.
- Το TensorFlow παρέχει ευελιξία και έλεγχο με χαρακτηριστικά όπως το Keras Functional API και το μοντέλο
- Καλά τεκμηριωμένο τόσο εύκολο στην κατανόηση
- Ίσως το πιο δημοφιλές εύκολο στη χρήση με το Python
Χαρακτηριστικά του Keras
Εδώ είναι σημαντικά χαρακτηριστικά του Keras:
- Εστίαση στην εμπειρία χρήστη.
- Multi-backend και multi-platform.
- Εύκολη παραγωγή μοντέλων
- Επιτρέπει την εύκολη και γρήγορη δημιουργία πρωτοτύπων
- Υποστήριξη συνταγματικών δικτύων
- Υποστήριξη περιοδικών δικτύων
- Το Keras είναι εκφραστικό, ευέλικτο και ικανό για καινοτόμο έρευνα.
- Το Keras είναι ένα πλαίσιο που βασίζεται σε Python που διευκολύνει τον εντοπισμό σφαλμάτων και την εξερεύνηση.
- Ιδιαίτερα αρθρωτή βιβλιοθήκη νευρικών δικτύων γραμμένη στην Python
- Αναπτύχθηκε με έμφαση στις δυνατότητες γρήγορου πειραματισμού
Διαφορά μεταξύ TensorFlow και Keras
Εδώ είναι σημαντικές διαφορές μεταξύ Kera και Tensorflow
| Κεράς | TensorFlow |
| Το Keras είναι ένα API υψηλού επιπέδου που εκτελείται πάνω από το TensorFlow, το CNTK και το Theano. | Το TensorFlow είναι ένα πλαίσιο που προσφέρει API υψηλού και χαμηλού επιπέδου . |
| Το Keras είναι εύκολο στη χρήση αν γνωρίζετε τη γλώσσα Python. | Πρέπει να μάθετε τη σύνταξη της χρήσης διαφόρων λειτουργιών Tensorflow. |
| Ιδανικό για γρήγορες υλοποιήσεις. | Ιδανικό για έρευνα σε βάθος, πολύπλοκα δίκτυα. |
| Χρησιμοποιεί ένα άλλο εργαλείο εντοπισμού σφαλμάτων API όπως το TFDBG. | Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εργαλεία οπτικοποίησης πλακέτας Tensor για εντοπισμό σφαλμάτων. |
| Ξεκίνησε από τον François Chollet από ένα έργο και αναπτύχθηκε από μια ομάδα ανθρώπων. | Αναπτύχθηκε από την ομάδα του Google Brain. |
| Γράφτηκε στο Python, ένα περιτύλιγμα για τους Theano, TensorFlow και CNTK | Γράφτηκε κυρίως σε C ++, CUDA και Python. |
| Το Keras έχει μια απλή αρχιτεκτονική που είναι ευανάγνωστη και περιεκτική. | Το Tensorflow δεν είναι πολύ εύκολο στη χρήση. |
| Στο πλαίσιο Keras, υπάρχει πολύ λιγότερο συχνή ανάγκη για εντοπισμό σφαλμάτων απλών δικτύων. | Είναι πολύ δύσκολο να εκτελέσετε εντοπισμό σφαλμάτων στο TensorFlow. |
| Το Keras χρησιμοποιείται συνήθως για μικρά σύνολα δεδομένων. | Το TensorFlow χρησιμοποιείται για μοντέλα υψηλής απόδοσης και μεγάλα σύνολα δεδομένων. |
| Η κοινοτική υποστήριξη είναι ελάχιστη. | Υποστηρίζεται από μια μεγάλη κοινότητα τεχνολογικών εταιρειών. |
| Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μοντέλα χαμηλής απόδοσης. | Χρησιμοποιείται για μοντέλα υψηλής απόδοσης. |
Πλεονεκτήματα της ροής Tensor
Εδώ, είναι τα πλεονεκτήματα / οφέλη της ροής Tensor
- Προσφέρει τόσο Python όσο και API που διευκολύνουν την επεξεργασία
- Θα πρέπει να χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση και την εξυπηρέτηση μοντέλων σε ζωντανή λειτουργία σε πραγματικούς πελάτες.
- Το πλαίσιο TensorFlow υποστηρίζει υπολογιστικές συσκευές CPU και GPU
- Μας βοηθά να εκτελέσουμε ένα τμήμα ενός γραφήματος που σας βοηθά να ανακτήσετε διακριτά δεδομένα
- Προσφέρει ταχύτερο χρόνο σύνταξης σε σύγκριση με άλλα πλαίσια βαθιάς μάθησης
- Παρέχει αυτόματες δυνατότητες διαφοροποίησης που ωφελούν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης με βάση την κλίση.
Πλεονεκτήματα του Keras
Εδώ, είναι τα πλεονεκτήματα / οφέλη του Keras:
- Ελαχιστοποιεί τον αριθμό των ενεργειών χρήστη που απαιτούνται για συχνές περιπτώσεις χρήσης
- Παροχή ενεργητικών σχολίων σχετικά με το σφάλμα χρήστη.
- Το Keras παρέχει μια απλή, συνεπή διεπαφή βελτιστοποιημένη για κοινές περιπτώσεις χρήσης.
- Σας βοηθά να γράψετε προσαρμοσμένα δομικά στοιχεία για να εκφράσετε νέες ιδέες για έρευνα.
- Δημιουργήστε νέα επίπεδα, μετρήσεις και αναπτύξτε μοντέλα τελευταίας τεχνολογίας.
- Προσφέρετε ένα εύκολο και γρήγορο πρωτότυπο
Μειονεκτήματα της ροής Tensor
Εδώ είναι τα μειονεκτήματα / μειονεκτήματα της χρήσης ροής Tensor:
- Το TensorFlow δεν προσφέρει ταχύτητα και χρήση σε σύγκριση με άλλα πλαίσια python.
- Χωρίς υποστήριξη GPU για Nvidia και μόνο υποστήριξη γλώσσας:
- Χρειάζεστε μια θεμελιώδη γνώση του προηγμένου λογισμού και της γραμμικής άλγεβρας, μαζί με μια εμπειρία μηχανικής μάθησης.
- Το TensorFlow έχει μια μοναδική δομή, επομένως είναι δύσκολο να βρεθεί ένα σφάλμα και να είναι δύσκολο να εντοπιστεί.
- Είναι πολύ χαμηλό επίπεδο καθώς προσφέρει μια απότομη καμπύλη μάθησης.
Μειονεκτήματα του Keras
Εδώ είναι τα μειονεκτήματα / μειονεκτήματα της χρήσης του Keras framework
- Είναι ένα λιγότερο ευέλικτο και πιο περίπλοκο πλαίσιο για χρήση
- Χωρίς RBM (Μηχανές περιορισμένης πρόσβασης Boltzmann) για παράδειγμα
- Λιγότερα διαθέσιμα έργα στο Διαδίκτυο από το TensorFlow
- Multi-GPU, δεν λειτουργεί 100%
Ποιο πλαίσιο να επιλέξετε;
Εδώ είναι μερικά κριτήρια που σας βοηθούν να επιλέξετε ένα συγκεκριμένο πλαίσιο:
| Αναπτυξιακός σκοπός | Βιβλιοθήκη για επιλογή |
| Είστε διδακτορικός μαθητης σχολειου | TensorFlow |
| Θέλετε να χρησιμοποιήσετε το Deep Learning για να αποκτήσετε περισσότερες δυνατότητες | Κεράς |
| Εργάζεστε σε μια βιομηχανία | TensorFlow |
| Μόλις ξεκινήσατε την πρακτική σας 2 μηνών | Κεράς |
| Θέλετε να κάνετε πρακτικά έργα στους μαθητές | Κεράς |
| Δεν γνωρίζετε καν την Python | Κεράς |
ΒΑΣΙΚΕΣ ΔΙΑΦΟΡΕΣ:
- Το Keras είναι ένα API υψηλού επιπέδου που εκτελείται πάνω από τα TensorFlow, CNTK και Theano, ενώ το TensorFlow είναι ένα πλαίσιο που προσφέρει API υψηλού και χαμηλού επιπέδου.
- Το Keras είναι ιδανικό για γρήγορες υλοποιήσεις, ενώ το Tensorflow είναι ιδανικό για έρευνα Deep learning, σύνθετα δίκτυα.
- Το Keras χρησιμοποιεί το εργαλείο εντοπισμού σφαλμάτων API όπως το TFDBG από την άλλη πλευρά, στο Tensorflow μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εργαλεία οπτικοποίησης της πλακέτας Tensor για εντοπισμό σφαλμάτων.
- Το Keras έχει μια απλή αρχιτεκτονική που είναι ευανάγνωστη και περιεκτική, ενώ το Tensorflow δεν είναι πολύ εύκολο στη χρήση.
- Το Keras χρησιμοποιείται συνήθως για μικρά σύνολα δεδομένων, αλλά το TensorFlow χρησιμοποιείται για μοντέλα υψηλής απόδοσης και μεγάλα σύνολα δεδομένων.
- Στο Κερά, η κοινοτική υποστήριξη είναι ελάχιστη, ενώ στο TensorFlow υποστηρίζεται από μια μεγάλη κοινότητα τεχνολογικών εταιρειών.
- Το Keras μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μοντέλα χαμηλής απόδοσης, ενώ το TensorFlow μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μοντέλα υψηλής απόδοσης.