TensorFlow和Keras之间有哪些区别？

TensorFlow和Keras都是深度学习领域的数据科学家和初学者首选的顶级框架。 TensorFlow和PyTorch的这种比较将为我们提供有关顶级深度学习框架的清晰知识, 并帮助我们找到适合我们的内容。

TensorFlow是一个开源软件库, 用于对一系列任务进行数据流编程。这是一个数学库, 用于诸如神经网络的机器学习应用程序。

Keras是一个用Python编写的开源神经网络库。它可以在TensorFlow之上运行。它的定义是为了能够使用深度神经网络进行快速实验。

比较两个框架

这三个框架在内部相互关联, 并且具有一些根本的区别, 使它们彼此区别。

• 起源
• 速度
• API级别
• 建筑
• 调试
• 数据集
• 人气度
• 蜜蜂

起源

TensorFlow库由Google脑部团队和免费软件库开发。这个库实际上是开源的。 Keras是一个用于深度学习的简约Python库, 可以在Theano或TensorFlow之上运行, 由Google工程师Francois Chollet开发, 它使用了四个准则原则：模块化, 简约, 可扩展性和Python。

速度

在Keras中, 性能大约较低, 而TensorFlow和Pytorch提供了类似的速度, 速度快且适合于高性能。

API级别

Keras是一个高级API, 能够在TensorFlow, CNTK和Theano的顶部运行。它以其易用性和语法简单性得到支持, 从而促进了快速开发。

TensorFlow是一个提供高级和低级API的框架。但另一方面, Pytorch是一个低级API, 专注于直接使用数组表达式。

建筑

Keras具有纯净的建筑风格。它更具可读性和简洁性。另一方面, TensorFlow并不易于使用, 尽管它提供了Keras作为使工作更轻松的框架。

调试

通常很少需要在Keras中调试简单的网络。但是对于TensorFlow而言, 执行调试非常棘手。与其他两个相比, PyTorch具有更好的调试功能。

数据集

Keras用于较慢的小型数据集。另一方面, TensorFlow和PyTorch用于高性能模型和需要快速执行的海量数据集。

人气度

随着数据科学领域不断增长的需求, 深度学习在行业中得到了巨大的发展。这样, 所有三个框架都获得了很大的普及。 Keras在列表中排名第一, 其次是TensorFlow和PyTorch。与其他两个相比, 它的简单性使其获得了极大的欢迎。

蜜蜂

Keras库具有非常高级的API, 可以在CNTK和Theano上运行, 但是TensorFlow库同时具有低级和高级API。

Keras最适合：

• 快速成型
• 小数据集
• 多种后端支持

TensorFlow最适合：

• 大数据集
• 高性能
• 功能性
• 物体检测