• ورود
  • هیچ محصولی در سبد خرید نیست.

TensorFlow و Keras

TensorFlow و Keras در زمینه هوش مصنوعی از محبوبت ترین قالب ها یا به اصطلاح framework ها محسوب می شوند. همیشه این بحث بین کابران وجود دارد که کدام کتابخانه بهتر است؟کدام کتابخانه بیشترین کارایی را دارد؟ کدام یک بهترین خروجی را تولید می کند؟ و کدام نیاز کابر را به بهترین شکل برطرف میکند؟ در انتهای این مقاله می توانید انتخاب درستی داشته باشید.

framework نقش اساسی در حوزه علوم دارند. در واقع framework ها مجموعه ای از کتابخانه ها و بسته ها هستند که برنامه نویسی را راحتتر می کنند.

TensorFlow یکی از مشهورترین کتابخانه ها در زمینه یادگیری عمیق است. تعداد برنامه ها و کاربرانی که در GitHub از این کتابخانه استفاده می کنند. نشان دهنده میزان محبوبیت این کتابخانه بین کاربران می باشد.

TensorFlow یک پلتفرم منبع باز و end-to-end است. توسط Google ساخته شده است. قابلیت اجرا روی چند CPU و GPU و حتی تلفن همراه را دارد. دارای چندین بسته به چند زبان ++C و java و python است.

Keras یک کتابخانه منبع باز برای شبکه عصبی است. به زبان پایتون بر مبنای کتابخانه TensorFlow نوشته شده است. این کتابخانه روی توسعه ی ماژولار و کاربر پسند تمرکز دارد. این یک کتابخانه مفید برای یادگیری عمیق است.

ویژگی های TensorFlow :

  • قابلیت رفع اشکال (debug) سریع
  • قابلیت ایجاد مدل های پویا
  • ارائه چندین سطح انتزاعی که به ساخت و آموزش مدل کمک می کند.
  • امکان آموزش سریع به مدل بدون توجه به پلتفرم یا زبان برنامه نویسی
  • انعطاف پذیری و کنترل بالا
  • آموزش های خوبی در دسترس است.
  • راحت ترین روش برای استفاده زبان پایتون است.

ویژگی های Keras :

  • ساخت راحت و سریع مدل
  • امکان نمونه سازی سریع و راحت
  • پشتیبانی از شبکه های تکامل (CNN)
  • یک چارچوب مبتنی بر پایتون است که امکان (debug) و جستجو را آسان می کند.
  • انعطاف پذیر و مناسب برای تحقیقات نو آورانه است.
  • کتابخانه شبکه عصبی است و بسیار ماژول محور است.
  • با تمرکز بر آزمایش ها و تجربه های سریع توسعه میابد.
  • تمرکز بر تجربه کاربر
  • چند پلتفرمی و چند پشتیانی است.
  • پشتیبان شبکه های حلقوی یا بازگشتی است.

تفاوت های TensorFlow و Keras :

TensorFlowKeras
API سطح بالا و سطح پایینAPI سطح بالا و مبنی بر TensorFlow، CNTKT  وTheano
نیاز به یادگیری دستور زبان تابع های  TensorFlowاگر پایتون بدانید به راحتی قابل یادگیری است.
منجر به جستجوی عمیق و پیچیده شبکه عصبی می شود.بسیار عالی برای پیاده سازی سریع است.
برای debug از ابزار Tensor board visualization  استفاده می شود.برای debug نیاز به ابزار دیگری مثل TFDBG دارد.
بیشتر با زبان های  C++ ، CUDA وPython نوشته شده است.در پایتون با استفاده از بسته های TensorFlow، CNTKT  وTheano نوشته شده است.
برای استفاده خیلی آسان نیست.به خاطر معماری ساده خوانایی بالا و مختصر بودن استفاده از آن راحت است.
برای داده های زیاد و مدل ها با کارایی بالا استفاده می شود.به طور معمول برای  داده های کم استفاده می شود.
برای مدل ها با کارایی بالا قابل استفاده است.برای مدل ها با کارایی پایین قابل استفاده است.

نقاط قوت TensorFlow:

  • هم پایتون و هم API را پشتیبانی می کند، که کار با آن را راحت تر ی کند.
  • برای آموزش مدل باید داده های واقعی و مشتری واقعی استفاده شود.
  • این کتابخانه CPU و GPU را پشتیبانی می کند.
  • در مقایسه با سایر framework ها سرعت کامپایل بالاتری دارد.
  • کمک به بازیابی داده های گسسته

نقاط قوت Keras :

  • ارائه نمونه سازی آسان و سریع
  • ارائه بازخورد عملی از خطاهای کاربر
  • یک رابط کاربری ساده و سازگار برای استفاده بهینه ومعمولی
  • اقدامات کاربر برای شبکه های حلقوی و یا استفاده مکرر را به حداقل می رساند.
  • ایجاد لایه های جدید، معیارها و توسعه آن طبق معماری شبکه
  • کمک به ایجاد ساختار جدید برای تحقیقات جدید.

نقاط ضعف TensorFlow:

  • از نظر سرعت و کاربرد در مقایسه با سایر کتابخانه های پایتون پیشنهاد نمی شود.
  • به دلیل ساختار منحصر به فردی که دارد اشکال زدایی (debug) دشوار است.
  • به دانش بالا برای محاسبات پیشرفته و جبر خطی و تجربه یادگیری ماشین برای استفاده از این کتابخانه نیاز دارید.

نقاط ضعف Keras:

  • این framework انعطاف پذیری پایین و پیچیدگی زیادی برای یادگیری دارد.
  • پروژه های آنلاین موجود برای این کتابخانه کمتر از TensorFlow
  • چند GPU دارد که به صورت ۱۰۰% کار نمی کند.

کدام framework را انتخاب کنیم؟(TensorFlow یا Keras)

هدف توسعه دهندگانکتابخانه انتخاب شده
دانشجوی Ph.D. هستیدTensorFlow
می خواهید از ویژگی های بیشتر یادگیری عمیق استفاده کنیدKeras
در صنعت خاصی کار می کنیدTensorFlow
می خواهید کارآموزی دو ماه خود را شروع کنیدKeras
می خواهید  تمرین عملی به دانشجویان بدهیدKeras
شما حتی پایتون را نمی شناسیدKeras

تفاوت های کلیدی TensorFlow و Keras

  • Keras برای پیاده سازی سریع مناسب است. در حالی که TensorFlow برای یادگیری پیچیده و عمیق مناسب است.
  • Keras برای debug نیاز به ابزار دیگری مثل TFDBG دارد. در حالی که TensorFlow از Tensor board visualization استفاده می کند.
  • Keras معماری ساده خوانایی بالا و مختصر بودن استفاده از آن راحت است. در حالی که TensorFlow برای استفاده خیلی آسان نیست.
  • Keras به طور معمول برای تعداد داده های کم استفاده می شود. در حالی که TensorFlow برای داده های زیاد و مدل ها با کارایی بالا استفاده می شود.
  • Keras برای مدل ها با کارایی پایین قابل استفاده است. در حالی که TensorFlow برای مدل ها با کارایی بالا قابل استفاده است.
tensorflow vs keras

کتابخانه TensorFlow

کتابخانه Keras

کتابخانه PyTorch

دیگر کتابخانه های پایتون

مطالعه بیشتر

تیر ۲۹, ۱۳۹۹
0 0 vote
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments
ورژن 4 طراحی شده با ❤