Tensör akışı nedir?
TensorFlow, Google tarafından geliştirilen ve sürdürülen açık kaynaklı bir derin öğrenme kitaplığıdır. Bir dizi makine öğrenimi görevini gerçekleştiren veri akışı programlaması sunar. Birden çok CPU veya GPU ve hatta mobil işletim sistemlerinde çalışacak şekilde oluşturuldu ve Python, C ++ veya Java gibi çeşitli dillerde birkaç sarmalayıcıya sahip.
Bu eğitimde şunları öğreneceksiniz:
- Tensör akışı nedir?
- Keras nedir?
- Tensorflow'un Özellikleri
- Keras'ın Özellikleri
- TensorFlow ve Keras Arasındaki Fark
- Tensör akışının avantajları
- Keras'ın Avantajları
- Tensör akışının dezavantajları
- Keras'ın dezavantajları
- Hangi çerçeve seçilmeli?
Keras nedir?
KERAS , Theano veya Tensorflow'un üzerinde çalışan, Python'da yazılmış bir Açık Kaynak Sinir Ağı kitaplığıdır. Modüler, hızlı ve kullanımı kolay olacak şekilde tasarlanmıştır. Bir Google mühendisi olan François Chollet tarafından geliştirilmiştir. Herhangi bir derin öğrenme algoritması oluşturmak için kullanışlı bir kütüphanedir.
Tensorflow'un Özellikleri
İşte Tensorflow'un önemli özellikleri:
- Python araçlarıyla daha hızlı hata ayıklama
- Python kontrol akışına sahip dinamik modeller
- Özel ve daha yüksek dereceli gradyanlar için destek
- TensorFlow, modelleri oluşturmanıza ve eğitmenize yardımcı olan birden fazla soyutlama düzeyi sunar.
- TensorFlow, hangi dili veya platformu kullanırsanız kullanın, modelinizi hızlı bir şekilde eğitmenize ve dağıtmanıza olanak tanır.
- TensorFlow, Keras Functional API ve Model gibi özelliklerle esneklik ve kontrol sağlar
- İyi belgelenmiş, anlaşılması çok kolay
- Muhtemelen Python ile kullanımı en popüler olanı
Keras'ın Özellikleri
İşte Keras'ın önemli özellikleri:
- Kullanıcı deneyimine odaklanın.
- Çoklu arka uç ve çoklu platform.
- Modellerin kolay üretimi
- Kolay ve hızlı prototip oluşturmaya izin verir
- Evrişimli ağlar desteği
- Tekrarlayan ağlar desteği
- Keras etkileyici, esnek ve yenilikçi araştırmalara yatkın.
- Keras, hata ayıklamayı ve keşfetmeyi kolaylaştıran Python tabanlı bir çerçevedir.
- Python'da yazılmış son derece modüler sinir ağları kitaplığı
- Hızlı denemeye izin veren bir odaklanma ile geliştirildi
TensorFlow ve Keras Arasındaki Fark
İşte, Kera ve Tensorflow arasındaki önemli farklar
| Keras | TensorFlow |
| Keras, TensorFlow, CNTK ve Theano'nun üzerinde çalışan üst düzey bir API'dir. | TensorFlow, hem yüksek hem de düşük seviyeli API'ler sunan bir çerçevedir . |
| Python dilini biliyorsanız Keras'ın kullanımı kolaydır. | Çeşitli Tensorflow işlevini kullanmanın sözdizimini öğrenmeniz gerekir. |
| Hızlı uygulamalar için mükemmel. | Derin öğrenme araştırmaları, karmaşık ağlar için idealdir. |
| TFDBG gibi başka bir API hata ayıklama aracı kullanır. | Hata ayıklama için Tensor kartı görselleştirme araçlarını kullanabilirsiniz. |
| François Chollet tarafından bir projeden başladı ve bir grup insan tarafından geliştirildi. | Google Brain ekibi tarafından geliştirilmiştir. |
| Theano, TensorFlow ve CNTK için bir sarmalayıcı olan Python'da yazılmıştır | Çoğunlukla C ++, CUDA ve Python'da yazılmıştır. |
| Keras, okunabilir ve özlü basit bir mimariye sahiptir. | Tensorflow'un kullanımı çok kolay değil. |
| Keras çerçevesinde, basit ağlarda hata ayıklama ihtiyacı çok daha azdır. | TensorFlow'da hata ayıklama yapmak oldukça zordur . |
| Keras genellikle küçük veri kümeleri için kullanılır. | TensorFlow, yüksek performanslı modeller ve büyük veri kümeleri için kullanılır. |
| Topluluk desteği asgari düzeydedir. | Geniş bir teknoloji şirketleri topluluğu tarafından desteklenmektedir. |
| Düşük performanslı modeller için kullanılabilir. | Yüksek performanslı modeller için kullanılır. |
Tensör akışının avantajları
İşte Tensor akışının artıları / faydaları
- Üzerinde çalışmayı kolaylaştıran hem Python hem de API'ler sunar
- Canlı modda modelleri eğitmek ve gerçek müşterilere sunmak için kullanılmalıdır.
- TensorFlow çerçevesi hem CPU hem de GPU bilgi işlem cihazlarını destekler
- Ayrık verileri almanıza yardımcı olan bir grafiğin alt bölümünü yürütmemize yardımcı olur.
- Diğer derin öğrenme çerçevelerine kıyasla daha hızlı derleme süresi sunar
- Gradyan tabanlı makine öğrenimi algoritmalarına fayda sağlayan otomatik farklılaştırma yetenekleri sağlar.
Keras'ın Avantajları
İşte Keras'ın artıları / faydaları:
- Sık kullanım durumları için ihtiyaç duyulan kullanıcı eylemlerinin sayısını en aza indirir
- Kullanıcı hatası durumunda eyleme geçirilebilir geri bildirim sağlayın.
- Keras, yaygın kullanım durumları için optimize edilmiş basit ve tutarlı bir arayüz sağlar.
- Araştırma için yeni fikirleri ifade etmek için özel yapı taşları yazmanıza yardımcı olur.
- Yeni katmanlar, ölçümler oluşturun ve son teknoloji modeller geliştirin.
- Kolay ve hızlı bir prototipleme sunun
Tensör akışının dezavantajları
İşte Tensor akışını kullanmanın eksileri / dezavantajları:
- TensorFlow, diğer python çerçevelerine kıyasla hız ve kullanım sunmaz.
- Nvidia için GPU desteği yok ve yalnızca dil desteği:
- Makine öğrenimi deneyiminin yanı sıra gelişmiş matematik ve doğrusal cebir hakkında temel bilgiye ihtiyacınız var.
- TensorFlow'un benzersiz bir yapısı vardır, bu nedenle bir hata bulmak ve hata ayıklamak zordur.
- Dik bir öğrenme eğrisi sunduğu için çok düşük bir seviyedir.
Keras'ın dezavantajları
İşte, Keras çerçevesini kullanmanın eksileri / dezavantajları
- Daha az esnek ve kullanımı daha karmaşık bir çerçevedir
- Örneğin RBM (Sınırlandırılmış Boltzmann Makineleri) yok
- TensorFlow'dan daha az çevrimiçi proje mevcuttur
- Çoklu GPU,% 100 çalışmıyor
Hangi çerçeve seçilmeli?
Belirli bir çerçeve seçmenize yardımcı olacak bazı kriterler şunlardır:
| Geliştirme amacı | Kitaplık Seçilecek |
| Doktora derecesin. Öğrenci | TensorFlow |
| Daha fazla özellik elde etmek için Derin Öğrenmeyi kullanmak istiyorsunuz | Keras |
| Bir sektörde çalışıyorsun | TensorFlow |
| 2 aylık stajınıza yeni başladınız | Keras |
| Öğrencilere uygulama çalışmaları vermek istiyorsunuz | Keras |
| Python'u bile bilmiyorsun | Keras |
ANAHTAR FARKLAR:
- Keras, TensorFlow, CNTK ve Theano'nun üzerinde çalışan yüksek seviyeli bir API iken, TensorFlow hem yüksek hem de düşük seviyeli API'ler sunan bir çerçevedir.
- Keras, hızlı uygulamalar için mükemmeldir, Tensorflow ise Derin öğrenme araştırmaları, karmaşık ağlar için idealdir.
- Keras, TFDBG gibi API hata ayıklama aracını kullanır, Tensorflow'da hata ayıklama için Tensor kartı görselleştirme araçlarını kullanabilirsiniz.
- Keras, okunabilir ve özlü basit bir mimariye sahipken, Tensorflow'un kullanımı çok kolay değil.
- Keras genellikle küçük veri kümeleri için kullanılır, ancak TensorFlow yüksek performanslı modeller ve büyük veri kümeleri için kullanılır.
- Keras'ta, TensorFlow'da topluluk desteği minimum düzeydedir. Geniş bir teknoloji şirketleri topluluğu tarafından desteklenir.
- Keras düşük performanslı modeller için kullanılabilirken, TensorFlow yüksek performanslı modeller için kullanılabilir.