I framework svolgono un ruolo fondamentale nel dominio della scienza dei dati. I framework sono la raccolta di pacchetti che aiutano a semplificare l’esperienza di programmazione complessiva per la creazione di un tipo esatto di applicazione. TensorFlow e Keras sono tra i framework più popolari nella scienza dei dati.
Cos’è TensorFlow?
TensorFlow è la libreria più conosciuta per i compiti di deep learning. Ha Framework molto grandi e fantastici. Il numero di fork, così come il numero di commit sul repository TensorFlow, sono sufficienti per definire l’ampia popolarità di TensorFlow. Tuttavia, TensorFlow non è molto facile da usare per la scienza dei dati.
L’attuale versione 2.5.0 di TensorFlow funziona su quasi tutte le principali piattaforme, dai dispositivi mobili ai desktop, alle workstation specializzate, ai dispositivi incorporati, ai cluster distribuiti di server sul cloud.
Gli esperimenti e la pervasività della vasta comunità hanno spinto TensorFlow nell’iniziativa per risolvere applicazioni del mondo reale come l’analisi di immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale, la generazione di dati, la robotica, i chatbot intelligenti e altro ancora.
In modo stimolante, TensorFlow è molto utile nella traduzione linguistica strumentale. In realtà sta cambiando il modo in cui gli sviluppatori si relazionano alla tecnologia della conoscenza delle macchine.
Il Rank Brain di Google, supportato da TensorFlow, contiene un numero considerevole di richieste ogni minuto e ha sostituito con successo il tradizionale algoritmo statico basato sulla ricerca.
Se utilizzi l'”applicazione Allo”, puoi rispondere all’ultimo messaggio da alcune opzioni modificate. Tutto grazie al Machine Learning con l’utilizzo di TensorFlow. Un’altra funzione analizza l’immagine che ti è stata inviata e ti suggerisce una risposta pertinente.
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Cos’è Keras?
Keras è la libreria di alto livello creata su TensorFlow. Fornisce un tipo di API di apprendimento sci-kit scritto in Python per la creazione di reti neurali.
Gli sviluppatori possono utilizzare “Keras” per sviluppare rapidamente una rete neurale senza preoccuparsi delle caratteristiche matematiche dell’algebra tensoriale, dei metodi di ottimizzazione e delle tecniche numeriche.
L’idea chiave in ritardo rispetto allo sviluppo di Keras è quella di semplificare le indagini mediante la prototipazione rapida. La capacità di passare da un’idea a un risultato con il minimo ritardo è la chiave per una buona ricerca.
Ogni organizzazione ha sempre cercato di incorporare il Deep Learning in un modo o nell’altro, Keras offre un’API molto facile e semplice da usare e abbastanza integrata per capire che è essenziale ti aiuta a testare e corpo le applicazioni di Deep Learning con il minimo considerevole sforzi.
Keras vs TensorFlow – Differenze chiave
Keras è molto facile e semplice da capire e implementare. Ti consente di utilizzare TensorFlow nel backend.
Tuttavia, praticamente una taglia non va bene per tutti. Keras non funzionerà quando devi apportare modifiche di basso livello al tuo modello. Per questo, hai sempre bisogno di TensorFlow. Sebbene sia difficile da capire, una volta acquisita la grammatica, costruirai i tuoi modelli in pochissimo tempo.
TensorFlow è una libreria software a base aperta per progettare una serie di attività. È la libreria di matematica simbolica per applicazioni di apprendimento automatico come le reti neurali.
Le prestazioni di Keras sono più lente rispetto a TensorFlow. TensorFlow fornisce un ritmo parallelo veloce e adatto a prestazioni elevate.
Keras con un’architettura semplice. Questo è più conciso e leggibile. TensorFlow, d’altra parte, non è molto semplice da usare anche se fornisce ancora Keras come un framework che rende il lavoro più fresco.
In Keras, c’è generalmente una necessità molto meno frequente di ripristinare reti semplici. Ma nel caso di TensorFlow, è moderatamente difficile eseguire un’azione di debug.
Normalmente Keras viene utilizzato per piccoli set di dati in quanto è moderatamente più lento e TensorFlow viene utilizzato per modelli ad alte prestazioni e set di dati di grandi dimensioni che richiedono prestazioni veloci.
Keras è un’API di alto livello sviluppata su TensorFlow. Keras è più user-friendly e molto semplice da usare rispetto a TensorFlow.
Panoramica finale
Veniamo ora al riepilogo finale di Keras vs TensorFlow. iniziamo con le situazioni più utilizzate per ognuno di questi tre framework di deep learning
Caratteristiche di TensorFlow:
- Costruzione di modelli facile
- Funzionalità avanzate
- Robusta produzione ML ovunque
- Sperimentazione potente per la ricerca
Caratteristiche di Keras:
- Di facile utilizzo
- Modulari e Componibili
- Prototipazione rapida
- Facile da estendere
- Facile da usare
Dovresti assolutamente considerare di passare a TensorFlow. TensorFlow 2.5.0 e Keras nei tuoi progetti futuri. Un altro modello già pronto è che TensorFlow 2.5.0 è più di una libreria di deep learning accelerata da GPU.
