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TensorFlow和Keras之间有哪些区别?

TensorFlow对比Hard

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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

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