TensorFlow 和 Keras 的區別

在本文中，您將瞭解 TensorFlow 和 Keras 庫之間的重要區別。

TensorFlow

TensorFlow 是一個開源的端到端平臺，用於構建機器學習應用程式。它由 Google Brain 的研究人員和開發人員開發。

現在讓我們看看 TensorFlow 的功能 -

• 輕鬆構建和訓練模型 - TensorFlow 提供多個抽象級別，以便您可以快速選擇正確的級別。使用高階 Keras API 構建和訓練模型，這使得 TensorFlow 和機器學習的入門變得容易。Eager 執行允許立即迭代和直觀的除錯。對於大型 ML 訓練任務，請使用分散式策略 API 在不同的硬體配置上進行分散式訓練，而無需更改模型定義。

• TensorFlow Serving - 它是一個靈活且高效能的機器學習模型服務系統，專為生產環境而設計。它在世界上最先進的處理器（包括 Google 的定製張量處理單元 (TPU)）上以生產規模執行 ML 模型。

• TensorFlow Extended - TensorFlow Extended (TFX) 是一個用於部署生產機器學習管道的端到端平臺。如果您需要完整的生產 ML 管道，請使用 TensorFlow Extended。

• TensorFlow Lite - TensorFlow Lite 是一個移動庫，用於在移動裝置、微控制器和其他邊緣裝置上部署模型。要執行移動和邊緣裝置上的推理，請使用 TensorFlow Lite。

• TensorFlow.js - 使用 TensorFlow.js 在 JavaScript 環境中訓練和部署模型。TensorFlow.js 是一個用於 JavaScript 中機器學習的庫，在 JavaScript 中開發 ML 模型，並在瀏覽器或 Node.js 中直接使用 ML。

• 最先進的模型 - 構建和訓練最先進的模型，而不會犧牲速度或效能。TensorFlow 透過 Keras 函式式 API 和模型子類化 API 等功能為您提供控制權，以便建立複雜的拓撲結構。

• 強大的附加庫生態系統 - TensorFlow 還支援強大的附加庫和模型生態系統，包括 Ragged 張量、TensorFlow 機率、Tensor2Tensor 和 BERT。

• 強大的 ML 生產 - TensorFlow 為生產提供了一條直接路徑。即使是在伺服器、邊緣裝置或 Web 上，TensorFlow 也允許您輕鬆地訓練和部署您的模型，無論您使用什麼語言或平臺。

以下是 Tensorflow 的優點

• 它是一個通用框架，也可以應用於其他領域。

• 它提供 Python 和 C++ API。

• 它擁有全面且靈活的工具、庫和社群，可以構建和部署最先進的機器學習應用程式。

• 它可在 Linux、Windows、Android、iOS 和 macOS 上使用。

• 它還支援強化學習、深度學習、NLP、影像識別、時間序列和影片檢測。

• 它擁有出色的文件和支援貢獻者的社群。

• 它在資料和模型方面提供並行性。

• 它支援在 CPU 和 GPU 上執行。

缺點

• 無法執行矩陣運算。

• 與其他框架相比，執行操作需要時間。

• 動態型別在高可擴充套件性開發中容易出錯。

Keras

Keras 是一個開源的神經網路庫，能夠在 Theano 和 Tensorflow 上執行。它有助於構建深度學習演算法和其他機器學習演算法。

以下是 Keano 的優點

• 它具有易於理解的使用者友好功能的 API。

• 您可以選擇 Keras 來選擇它支援的任何作為後端的庫。

• 它提供預訓練模型，幫助使用者進一步改進模型。

• 它擁有強大的使用者社群，幫助貢獻和改進模型。

以下是 Keano 的缺點

• 一些預訓練模型沒有提供很多設計模型的支援。

• 給出的錯誤不容易理解。

• 它是一個低階 API。

Keras 與 Tensorflow

AmitDiwan

更新於： 2022 年 10 月 14 日

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