¿Qué es el flujo tensorial?
TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto desarrollada y mantenida por Google. Ofrece programación de flujo de datos que realiza una variedad de tareas de aprendizaje automático. Fue construido para ejecutarse en múltiples CPU o GPU e incluso en sistemas operativos móviles, y tiene varios contenedores en varios lenguajes como Python, C ++ o Java.
En este tutorial, aprenderá:
- ¿Qué es el flujo tensorial?
- ¿Qué es Keras?
- Características de Tensorflow
- Características de Keras
- Diferencia entre TensorFlow y Keras
- Ventajas del flujo tensorial
- Ventajas de Keras
- Desventajas del flujo tensorial
- Desventajas de Keras
- ¿Qué marco elegir?
¿Qué es Keras?
KERAS es una biblioteca de red neuronal de código abierto escrita en Python que se ejecuta sobre Theano o Tensorflow. Está diseñado para ser modular, rápido y fácil de usar. Fue desarrollado por François Chollet, un ingeniero de Google. Es una biblioteca útil para construir cualquier algoritmo de aprendizaje profundo.
Características de Tensorflow
Estas son características importantes de Tensorflow:
- Depuración más rápida con herramientas de Python
- Modelos dinámicos con flujo de control de Python
- Soporte para gradientes personalizados y de orden superior
- TensorFlow ofrece varios niveles de abstracción, lo que te ayuda a crear y entrenar modelos.
- TensorFlow te permite entrenar e implementar tu modelo rápidamente, sin importar qué idioma o plataforma uses.
- TensorFlow proporciona flexibilidad y control con características como la API funcional y el modelo de Keras
- Bien documentado tan fácil de entender
- Probablemente el más popular y fácil de usar con Python
Características de Keras
Estas son las características importantes de Keras:
- Céntrese en la experiencia del usuario.
- Multi-backend y multiplataforma.
- Fácil producción de modelos
- Permite la creación de prototipos fácil y rápida.
- Soporte de redes convolucionales
- Soporte de redes recurrentes
- Keras es expresivo, flexible y apto para la investigación innovadora.
- Keras es un marco basado en Python que facilita la depuración y la exploración.
- Biblioteca de redes neuronales altamente modular escrita en Python
- Desarrollado con un enfoque en permite una experimentación rápida
Diferencia entre TensorFlow y Keras
Aquí, hay diferencias importantes entre Kera y Tensorflow
| Keras | TensorFlow |
| Keras es una API de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow, CNTK y Theano. | TensorFlow es un marco que ofrece API de alto y bajo nivel . |
| Keras es fácil de usar si conoce el lenguaje Python. | Necesita aprender la sintaxis del uso de varias funciones de Tensorflow. |
| Perfecto para implementaciones rápidas. | Ideal para investigación de deep learning, redes complejas. |
| Utiliza otra herramienta de depuración de API como TFDBG. | Puede utilizar las herramientas de visualización de la placa Tensor para la depuración. |
| Comenzó por François Chollet a partir de un proyecto y fue desarrollado por un grupo de personas. | Fue desarrollado por el equipo de Google Brain. |
| Escrito en Python, un contenedor para Theano, TensorFlow y CNTK | Escrito principalmente en C ++, CUDA y Python. |
| Keras tiene una arquitectura simple que es legible y concisa. | Tensorflow no es muy fácil de usar. |
| En el marco de Keras, hay una necesidad menos frecuente de depurar redes simples. | Es bastante difícil realizar la depuración en TensorFlow. |
| Keras se usa generalmente para pequeños conjuntos de datos. | TensorFlow utilizado para modelos de alto rendimiento y grandes conjuntos de datos. |
| El apoyo de la comunidad es mínimo. | Está respaldado por una gran comunidad de empresas tecnológicas. |
| Se puede utilizar para modelos de bajo rendimiento. | Se utiliza para modelos de alto rendimiento. |
Ventajas del flujo tensorial
A continuación, presentamos las ventajas y los beneficios del flujo tensorial
- Ofrece Python y API que facilitan el trabajo
- Debe usarse para entrenar y servir modelos en modo en vivo a clientes reales.
- El marco de TensorFlow es compatible con dispositivos informáticos tanto con CPU como con GPU
- Nos ayuda a ejecutar una subparte de un gráfico que le ayuda a recuperar datos discretos.
- Ofrece un tiempo de compilación más rápido en comparación con otros marcos de aprendizaje profundo
- Proporciona capacidades de diferenciación automática que benefician a los algoritmos de aprendizaje automático basados en gradientes.
Ventajas de Keras
Aquí están los pros / beneficios de Keras:
- Minimiza la cantidad de acciones del usuario necesarias para casos de uso frecuentes.
- Proporcione comentarios procesables en caso de error del usuario.
- Keras proporciona una interfaz simple y consistente optimizada para casos de uso comunes.
- Le ayuda a escribir bloques de construcción personalizados para expresar nuevas ideas para la investigación.
- Cree nuevas capas, métricas y desarrolle modelos de vanguardia.
- Ofrezca una creación de prototipos fácil y rápida
Desventajas del flujo tensorial
A continuación, se muestran las desventajas / desventajas de usar Tensor flow:
- TensorFlow no ofrece velocidad ni uso en comparación con otros marcos de Python.
- Sin compatibilidad con GPU para Nvidia y solo compatibilidad con idiomas:
- Necesita un conocimiento fundamental de cálculo avanzado y álgebra lineal, junto con una experiencia de aprendizaje automático.
- TensorFlow tiene una estructura única, por lo que es difícil encontrar un error y difícil de depurar.
- Es un nivel muy bajo ya que ofrece una curva de aprendizaje pronunciada.
Desventajas de Keras
Aquí, son las desventajas / inconvenientes de usar el marco de Keras
- Es un marco menos flexible y más complejo de usar.
- Sin RBM (máquinas Boltzmann restringidas), por ejemplo
- Menos proyectos disponibles en línea que TensorFlow
- Multi-GPU, no funciona al 100%
¿Qué marco elegir?
A continuación, se muestran algunos criterios que le ayudarán a seleccionar un marco específico:
| Propósito de desarrollo | Biblioteca para elegir |
| Eres un Ph.D. estudiante | TensorFlow |
| Quieres usar Deep Learning para obtener más funciones | Keras |
| Trabajas en una industria | TensorFlow |
| Acabas de comenzar tu pasantía de 2 meses | Keras |
| Quieres dar trabajos de práctica a los estudiantes | Keras |
| Ni siquiera conoces Python | Keras |
DIFERENCIAS CLAVE:
- Keras es una API de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow, CNTK y Theano, mientras que TensorFlow es un marco que ofrece API de alto y bajo nivel.
- Keras es perfecto para implementaciones rápidas, mientras que Tensorflow es ideal para redes complejas de investigación de aprendizaje profundo.
- Keras usa una herramienta de depuración API como TFDBG, por otro lado, en Tensorflow puede usar las herramientas de visualización de la placa Tensor para la depuración.
- Keras tiene una arquitectura simple que es legible y concisa, mientras que Tensorflow no es muy fácil de usar.
- Keras se usa generalmente para conjuntos de datos pequeños, pero TensorFlow se usa para modelos de alto rendimiento y conjuntos de datos grandes.
- En Keras, el apoyo de la comunidad es mínimo, mientras que en TensorFlow está respaldado por una gran comunidad de empresas de tecnología.
- Keras se puede usar para modelos de bajo rendimiento, mientras que TensorFlow se puede usar para modelos de alto rendimiento.