Шта је проток тензора?
ТенсорФлов је библиотека за дубоко учење отвореног кода коју развија и одржава Гоогле. Нуди програмирање протока података које обавља низ задатака машинског учења. Направљен је за рад на више процесора или графичких процесора, па чак и на мобилним оперативним системима, а има неколико омота на неколико језика као што су Питхон, Ц ++ или Јава.
У овом упутству ћете научити:
- Шта је проток тензора?
- Шта је Керас?
- Карактеристике Тенсорфлов-а
- Карактеристике Кераса
- Разлика између ТенсорФлов-а и Кераса
- Предности тензорског протока
- Предности Кераса
- Мане тензорског протока
- Мане Кераса
- Који оквир одабрати?
Шта је Керас?
КЕРАС је библиотека неуронске мреже отвореног кода написана на Питхону која ради на врху Тхеано-а или Тенсорфлов-а. Дизајниран је да буде модуларан, брз и лак за употребу. Развио га је Францоис Цхоллет, Гоогле-ов инжењер. Корисна је библиотека за конструисање било ког алгоритма дубоког учења.
Карактеристике Тенсорфлов-а
Ево важних карактеристика Тенсорфлов-а:
- Брже отклањање грешака помоћу Питхон алата
- Динамични модели са Питхон контролним протоком
- Подршка за прилагођавање и градијенте вишег реда
- ТенсорФлов нуди више нивоа апстракције, што вам помаже да направите и обучите моделе.
- ТенсорФлов вам омогућава да брзо обучите и примените свој модел, без обзира који језик или платформу користите.
- ТенсорФлов пружа флексибилност и контролу помоћу функција попут Керас функционалног АПИ-ја и модела
- Добро документовано, тако лако за разумевање
- Вероватно најпопуларнији једноставан за коришћење са Питхоном
Карактеристике Кераса
Ево важних карактеристика Кераса:
- Фокусирајте се на корисничко искуство.
- Мулти-бацкенд и мулти-платформа.
- Једноставна израда модела
- Омогућава лако и брзо израду прототипова
- Подршка конволуционих мрежа
- Подршка поновљених мрежа
- Керас је изражајан, флексибилан и погодан за иновативна истраживања.
- Керас је Питхон-ов оквир који олакшава отклањање грешака и истраживање.
- Високо модуларна библиотека неуронских мрежа написана на Питхону
- Развијен са фокусом на омогућава брзо експериментисање
Разлика између ТенсорФлов-а и Кераса
Овде су важне разлике између Кере и Тенсорфлов-а
| Керас | ТенсорФлов |
| Керас је АПИ високог нивоа који се покреће изнад ТенсорФлов-а, ЦНТК-а и Тхеано-а. | ТенсорФлов је оквир који нуди АПИ -је високог и ниског нивоа . |
| Керас је једноставан за употребу ако знате језик Питхон. | Морате научити синтаксу коришћења различитих функција Тенсорфлов. |
| Савршено за брзе имплементације. | Идеално за истраживање дубоког учења, сложене мреже. |
| Користи другу алатку за отклањање грешака у АПИ-у, попут ТФДБГ. | За отклањање грешака можете користити алате за визуализацију плоче Тенсор. |
| Започео га је Францоис Цхоллет из пројекта, а развила група људи. | Развио га је Гоогле Браин тим. |
| Написано на Питхону, омот за Тхеано, ТенсорФлов и ЦНТК | Написано углавном на Ц ++, ЦУДА и Питхон. |
| Керас има једноставну архитектуру која је читљива и сажета. | Тенсорфлов није баш једноставан за употребу. |
| У оквиру Кераса постоји врло ређа потреба за отклањањем грешака у једноставним мрежама. | Прилично је изазовно извршити отклањање грешака у ТенсорФлов-у. |
| Керас се обично користи за мале скупове података. | ТенсорФлов се користи за моделе високих перформанси и велике скупове података. |
| Подршка заједнице је минимална. | Подржава га велика заједница технолошких компанија. |
| Може се користити за моделе са ниским перформансама. | Користи се за моделе високих перформанси. |
Предности тензорског протока
Ево предности / предности Тенсор протока
- Нуди Питхон и АПИ-је који олакшавају рад на њима
- Требало би да се користи за обуку и пружање модела у реалном режиму стварним купцима.
- Оквир ТенсорФлов подржава и ЦПУ и ГПУ рачунарске уређаје
- Помаже нам да извршимо поддео графикона који вам помаже да преузмете дискретне податке
- Нуди брже време компајлирања у поређењу са другим оквирима дубоког учења
- Пружа могућности аутоматске диференцијације које користе алгоритме машинског учења засноване на градијенту.
Предности Кераса
Ево предности / предности Кераса:
- Смањује број корисничких радњи потребних за честе случајеве употребе
- Пружите корисне повратне информације о грешци корисника.
- Керас пружа једноставан, доследан интерфејс оптимизован за уобичајене случајеве употребе.
- Помаже вам да напишете прилагођене градивне блокове како бисте изразили нове идеје за истраживање.
- Створите нове слојеве, показатеље и развијте најсавременије моделе.
- Нудите једноставно и брзо израду прототипова
Мане тензорског протока
Ево слабости / недостатака употребе протока Тенсор:
- ТенсорФлов не нуди брзину и употребу у поређењу са другим питхон оквирима.
- Нема подршке за ГПУ за Нвидију и само језичка подршка:
- Потребно вам је основно знање напредног рачуна и линеарне алгебре, заједно са искуством машинског учења.
- ТенсорФлов има јединствену структуру, па је тешко пронаћи грешку и тешко отклонити грешке.
- То је врло низак ниво јер нуди стрму кривуљу учења.
Мане Кераса
Ево слабости / недостатака употребе Керас фрамеворк-а
- То је мање флексибилан и сложенији оквир за употребу
- На пример, нема РБМ (ограничене Болтзманнове машине)
- На мрежи је доступно мање пројеката од ТенсорФлов-а
- Мулти-ГПУ, не ради 100%
Који оквир одабрати?
Ево неколико критеријума који ће вам помоћи да одаберете одређени оквир:
| Сврха развоја | Библиотека коју треба изабрати |
| Ви сте доктор наука ученик | ТенсорФлов |
| Желите да користите дубоко учење да бисте добили више функција | Керас |
| Радите у индустрији | ТенсорФлов |
| Управо сте започели двомесечну праксу | Керас |
| Желите да предајете вежбе студентима | Керас |
| Не знате чак ни Питхон | Керас |
КЉУЧНЕ РАЗЛИКЕ:
- Керас је АПИ високог нивоа који је покренут на врху ТенсорФлов-а, ЦНТК-а и Тхеано-а, док је ТенсорФлов оквир који нуди АПИ-је високог и ниског нивоа.
- Керас је савршен за брзе примене, док је Тенсорфлов идеалан за истраживање дубоког учења, сложене мреже.
- Керас користи АПИ алатку за отклањање грешака као што је ТФДБГ, с друге стране, у, Тенсорфлов можете користити алатке за визуализацију плоче Тенсор за отклањање грешака.
- Керас има једноставну архитектуру која је читљива и сажета, док Тенсорфлов није баш једноставан за употребу.
- Керас се обично користи за мале скупове података, али ТенсорФлов за моделе високих перформанси и велике скупове података.
- У Керасу је подршка заједнице минимална, док у ТенсорФлов-у подржава велика заједница технолошких компанија.
- Керас се може користити за моделе са ниским перформансама, док се ТенсорФлов може користити за моделе са високим перформансама.