Apa itu aliran Tensor?
TensorFlow adalah pustaka pembelajaran dalam sumber terbuka yang dikembangkan dan dikelola oleh Google. Ini menawarkan pemrograman aliran data yang melakukan berbagai tugas pembelajaran mesin. Itu dibangun untuk berjalan pada banyak CPU atau GPU dan bahkan sistem operasi seluler, dan memiliki beberapa pembungkus dalam beberapa bahasa seperti Python, C ++, atau Java.
Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari:
- Apa itu aliran Tensor?
- Apa itu Keras?
- Fitur Tensorflow
- Fitur Keras
- Perbedaan Antara TensorFlow dan Keras
- Keuntungan aliran Tensor
- Keuntungan dari Keras
- Kekurangan aliran Tensor
- Kekurangan Keras
- Kerangka mana yang harus dipilih?
Apa itu Keras?
KERAS adalah pustaka Jaringan Neural Sumber Terbuka yang ditulis dengan Python yang berjalan di atas Theano atau Tensorflow. Ini dirancang untuk menjadi modular, cepat dan mudah digunakan. Ini dikembangkan oleh François Chollet, seorang insinyur Google. Ini adalah pustaka yang berguna untuk membangun algoritme pembelajaran mendalam apa pun.
Fitur Tensorflow
Berikut adalah fitur-fitur penting Tensorflow:
- Debugging lebih cepat dengan alat Python
- Model dinamis dengan aliran kontrol Python
- Dukungan untuk gradien khusus dan orde tinggi
- TensorFlow menawarkan beberapa level abstraksi, yang membantu Anda membuat dan melatih model.
- TensorFlow memungkinkan Anda melatih dan menerapkan model dengan cepat, apa pun bahasa atau platform yang Anda gunakan.
- TensorFlow memberikan fleksibilitas dan kontrol dengan fitur-fitur seperti API dan Model Fungsional Keras
- Terdokumentasi dengan baik sehingga mudah dimengerti
- Mungkin yang paling populer dan mudah digunakan dengan Python
Fitur Keras
Berikut adalah fitur penting dari Keras:
- Fokus pada pengalaman pengguna.
- Multi-backend dan multi-platform.
- Produksi model yang mudah
- Memungkinkan pembuatan prototipe yang mudah dan cepat
- Dukungan jaringan konvolusional
- Dukungan jaringan berulang
- Keras bersifat ekspresif, fleksibel, dan tepat untuk penelitian inovatif.
- Keras adalah kerangka kerja berbasis Python yang memudahkan debug dan penjelajahan.
- Pustaka jaringan neural yang sangat modular yang ditulis dengan Python
- Dikembangkan dengan fokus pada memungkinkan pada eksperimen cepat
Perbedaan Antara TensorFlow dan Keras
Inilah perbedaan penting antara Kera dan Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras adalah API tingkat tinggi yang berjalan di atas TensorFlow, CNTK, dan Theano. | TensorFlow adalah framework yang menawarkan API level tinggi dan rendah . |
| Keras mudah digunakan jika Anda tahu bahasa Python. | Anda perlu mempelajari sintaks menggunakan berbagai fungsi Tensorflow. |
| Sempurna untuk implementasi cepat. | Ideal untuk penelitian pembelajaran mendalam, jaringan kompleks. |
| Menggunakan alat debug API lain seperti TFDBG. | Anda dapat menggunakan alat visualisasi papan Tensor untuk debugging. |
| Ini dimulai oleh François Chollet dari sebuah proyek dan dikembangkan oleh sekelompok orang. | Ini dikembangkan oleh tim Google Brain. |
| Ditulis dengan Python, pembungkus untuk Theano, TensorFlow, dan CNTK | Sebagian besar ditulis dalam C ++, CUDA, dan Python. |
| Keras memiliki arsitektur sederhana yang mudah dibaca dan ringkas. | Tensorflow tidak mudah digunakan. |
| Dalam kerangka Keras, ada kebutuhan yang sangat jarang untuk men-debug jaringan sederhana. | Melakukan debugging di TensorFlow cukup menantang . |
| Keras biasanya digunakan untuk kumpulan data kecil. | TensorFlow digunakan untuk model berperforma tinggi dan set data besar. |
| Dukungan komunitas minimal. | Ini didukung oleh komunitas besar perusahaan teknologi. |
| Ini dapat digunakan untuk model berkinerja rendah. | Ini digunakan untuk model berkinerja tinggi. |
Keuntungan aliran Tensor
Inilah kelebihan / keuntungan dari aliran Tensor
- Menawarkan Python dan API yang membuatnya lebih mudah untuk dikerjakan
- Harus digunakan untuk melatih dan melayani model dalam mode langsung ke pelanggan nyata.
- Framework TensorFlow mendukung perangkat komputasi CPU dan GPU
- Ini membantu kami mengeksekusi sub bagian dari grafik yang membantu Anda mengambil data diskrit
- Menawarkan waktu kompilasi yang lebih cepat dibandingkan dengan kerangka kerja pembelajaran dalam lainnya
- Ini memberikan kemampuan diferensiasi otomatis yang menguntungkan algoritma pembelajaran mesin berbasis gradien.
Keuntungan dari Keras
Berikut, kelebihan / manfaat Keras:
- Ini meminimalkan jumlah tindakan pengguna yang diperlukan untuk kasus penggunaan yang sering
- Berikan umpan balik yang dapat ditindaklanjuti atas kesalahan pengguna.
- Keras menyediakan antarmuka sederhana dan konsisten yang dioptimalkan untuk kasus penggunaan umum.
- Ini membantu Anda menulis blok penyusun khusus untuk mengekspresikan ide-ide baru untuk penelitian.
- Buat lapisan baru, metrik, dan kembangkan model canggih.
- Tawarkan prototipe yang mudah dan cepat
Kekurangan aliran Tensor
Berikut adalah kekurangan / kekurangan dari penggunaan aliran Tensor:
- TensorFlow tidak menawarkan kecepatan dan penggunaan dibandingkan dengan framework python lainnya.
- Tidak ada dukungan GPU untuk Nvidia dan hanya dukungan bahasa:
- Anda membutuhkan pengetahuan dasar tentang kalkulus tingkat lanjut dan aljabar linier, bersama dengan pengalaman pembelajaran mesin.
- TensorFlow memiliki struktur yang unik, sehingga sulit untuk menemukan error dan sulit untuk di-debug.
- Ini adalah level yang sangat rendah karena menawarkan kurva belajar yang curam.
Kekurangan Keras
Berikut adalah kekurangan / kekurangan menggunakan kerangka Keras
- Ini adalah kerangka kerja yang kurang fleksibel dan lebih kompleks untuk digunakan
- Tidak ada RBM (Mesin Boltzmann Terbatas) misalnya
- Lebih sedikit proyek yang tersedia secara online daripada TensorFlow
- Multi-GPU, tidak 100% berfungsi
Kerangka mana yang harus dipilih?
Berikut, beberapa kriteria yang membantu Anda memilih kerangka kerja tertentu:
| Tujuan pengembangan | Perpustakaan untuk Memilih |
| Anda seorang Ph.D. siswa | TensorFlow |
| Anda ingin menggunakan Deep Learning untuk mendapatkan lebih banyak fitur | Keras |
| Anda bekerja di sebuah industri | TensorFlow |
| Anda baru saja memulai magang 2 bulan Anda | Keras |
| Anda ingin memberikan latihan kerja kepada siswa | Keras |
| Anda bahkan tidak tahu Python | Keras |
PERBEDAAN UTAMA:
- Keras adalah API tingkat tinggi yang berjalan di atas TensorFlow, CNTK, dan Theano sedangkan TensorFlow adalah kerangka kerja yang menawarkan API tingkat tinggi dan rendah.
- Keras sangat cocok untuk implementasi cepat, sedangkan Tensorflow ideal untuk penelitian Deep learning, jaringan yang kompleks.
- Keras menggunakan alat debug API seperti TFDBG di sisi lain, di Tensorflow Anda dapat menggunakan alat visualisasi papan Tensor untuk debugging.
- Keras memiliki arsitektur sederhana yang dapat dibaca dan ringkas sementara Tensorflow tidak mudah digunakan.
- Keras biasanya digunakan untuk set data kecil, tetapi TensorFlow digunakan untuk model berperforma tinggi dan set data besar.
- Di Keras, dukungan komunitas minimal sedangkan di TensorFlow didukung oleh komunitas besar perusahaan teknologi.
- Keras dapat digunakan untuk model berperforma rendah sedangkan TensorFlow dapat digunakan untuk model berperforma tinggi.