• هیچ محصولی در سبد خرید نیست.

Keras و PyTorch کتابخانه هایی هستند که به شدت توصیه می کنیم از آنها استفاده کنید. این ها ابزارهای بسیار قدرتمندی هستند که کار و تجربه با آنها بسیار لذتبخش است. اما نمی توانیم توصیه کنیم که کدام یک بهتر است. در نهایت انتخاب بر اساس تجربه و اینکه کدام یک نیازهای شما را بر طرف می کند، انجام می شود. در این مقاله قصد داریم شما را راهنمایی کنیم تا انتخاب مناسبی داشته باشید.

کتابخانه PyTorch

کتابخانه PyTorch یک کتابخانه open source بر مبنای کتابخانه Torch است. درواقع یک بسته محاسباتی بر مبنای پایتوون است، که از قدرت (GPU) استفاده می کند.

برای یادگیری عمیق یکی از انعطاف پذیر ترین و سریعترین کتابخانه ها است. برای یادگیری عمیق و یادگیری زبان طبیعی (NLP) بیشترین کاربرد را دارد. این کتابخانه توسط تیم هوش مصنوعی Facebook ساخته شد.

اینframework از سریعترین و انعطاف پذیرترین از سایر framework هایی است که توسط پایتون پشتیبانی می شود.

کتابخانه Keras

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. از زمان انتشار این کتابخانه به دلیل سادگی دستور ها و استفاده راحت، به سرعت توسعه یافت. توسط Google پشتیبانی می شود.

Keras بیشتر روی تحقیقات و برنامه های کاربردی متمرکز شده است. این framework به راحتی قابل توسعه است و برای برنامه های بسیار مورد استفاده قرار می گیرد.

چرا از framework های دیگر استفاده نکنیم؟

TensorFlow یک framework یادگیری عمیق محبوب است .با این حال TensorFlow نمودار سازی محاسباتی را به گونه ای خلاصه می کند که ممکن است غیر صریح و مبهم به نظر برسد.اما اگر اصول اولیه مربوط به یادگیری عمیق را بدانید مشکلی نیست. اما برای افراد تازه کار استفاده از Keras یا PyTorch آسان و راحت تر است.

ویژگی های Keras :

  • نمونه سازی سریع
  • مجموعه داده های کم
  • پشتیبانی چند back-end

ویژگی های PyTorch :

  • انعطاف پذیری
  • مدت زمان آموزش کوتاه
  • قابلیت اشکال زدایی

تفاوت های PyTorch و Keras:

فاکتورPyTorchKeras
سطحAPI  این framework از APIهای سطح پایین که روی آرایه ها متمرکز شده است، استفاده می کند.
بیشتر برای برنامه های تحقیقات دانشگاهی مناسب است.
این framework بر مبنای TensorFlow اجرا می شود. روی  API های سطح بالا استفاده می شود.
سرعتاین framework پر سرعت است و برای برنامه هایی که به کارایی بالا نیاز دارند استفاده می شود.
سرعت پردازش این framework در مقایس با Keras پر کاربرد تر است.
سرعت این framework در مقایسه با  PyTorch  یا سایر framework های پشتیبانی شده کند تر است.
عملکرد در مقایسه با سایر frameworkها یادگیری عمیق کمتر است.
معماریPyTorch از معماری پیچیده ای در framework استفاده می کند که استفاده از این چارچوب را برای کاربران دشوار می کند.
در مقایسه  با Keras خوانایی کمتری برای کاربر دارد.
 Keras از معماری ساده ای در framework استفاده می کند.
که شامل محتوا و اجرای آسان  برای کاربران است.
این چارچوب در مقایسه  با PyTorch خوانایی بیشتری و آسانتری برای کاربر دارد.

Debug یا اشکال زدایی
چارچوب PyTorch در مقایسه با سایر چارچوبهای یادگیری عمیق ، از قابلیتهای اشکال زدایی بهتری برخوردار است. چارچوب PyTorch بطور گسترده استفاده می شود.
زیرا شبکه پیچیده ای است که نیاز به اشکال زدایی ویژگی های دارد.
در چارچوب Keras پشتیبانی از اشکال زدایی وجود ندارد. از آنجا که شبکه بسیار ساده است.
دیگر نیازی به پشتیبانی اشکال زدایی برای چارچوب نیست.
DatasetPyTorch شامل حجم زیادی از مجموعه داده است. به این دلیل است که این چارچوب قادر به پردازش داده های بسیار زیاد است.
همچنین در مقایسه با چارچوب Keras عملکرد بهتری دارد.
مجموعه داده استفاده شده در چارچوب Keras از اندازه کوچک برخوردار است.
این به دلیل سرعت پردازش آهسته و عملکرد کم چارچوب است.
محبوبیتPyTorch از محبوبیت کمتری در مقایسه با Keras برخوردار است.
زیرا معماری پیچیده تر و حجم داده های بیشتری را شامل می شود.
Keras برای همه framework مبنی بر یادگیری عمیق در مقایسه با PyTorch محبوب تر است.
دلیل این محبوبیت شبکه ساده و داده های کم است
استفاده آسانPyTorch برای آن دسته از برنامه هایی که به معماری پیچیده و داده ها با حجم بالا نیاز دارد، استفاده می شود.Keras برای آن دسته از برنامه هایی که به معماری ساده و داده ها با حجم کم نیاز دارد، استفاده می شود.

کدام framework را انتخاب کنیم؟(PyTorch یا Keras)

اگر ریاضیدان هستید یا محقق یا اینکه قصد دارید بدانید دقیقا مدل شما چه کاری انجام میدهد از PyTorch استفاده کنید. اگر قصد دارید یک پلاگین و framework بازی داشته باشید بهترین گزینه Keras است. اما زمانی که به مفاهیم یادگیری عمیق مسلط شدید می توانید طبق نیاز خود framework را انتخاب کنید.

keras و pytorch

تفاوت های کلیدی PyTorch و Keras:

  • کتابخانه Keras برای شبکه های ساده و داده های کم و کتابخانه PyTorch برای شبکه های پیچیده و داده های زیاد استفاده می شود.
  • کتابخانه Keras عملکرد پایین و سرعت پردازش پایینی دارد. کتابخانه PyTorch عملکرد بالا و سرعت پردازش بالا در مقایسه با سایر چارچوب ها دارد.
  • کتابخانه Keras اشکال زدایی نمی کند زیرا شبکه کوچک و ساده است و نیاز به اشکال زدایی ندارد. کتابخانه PyTorch از ویژگی اشکال زدایی پشتیبانی می کند زیرا شبکه بزرگ است و این ویژگی برای شبکه مهم است.
  • تفاوت دیگر در انعطاف پذیری می باشد. کتابخانه Keras یک framework سطح بالا است که لایه های یادگیری را بهم وصل می کندو در مقایسه با PyTorch محدودتر است. در کتابخانه PyTorch لایه های سفارشی را میتوان اضافه کردو قابلیت توسعه را در چارچوب اضافه می کند. PyTorch قابلیت اضافه کردن ویژگی های جدید را دارد و توابع عملکرد بهتری ارائه می دهند.
  • کتابخانه PyTorch در مقایسه با کتابخانه Keras از حمایت و مستندات (آموزش) بهتری( قابل درک تر) برخوردار است. برای افراد مبتدی بهتر است زیرا شبکه کوچکتر و ساده تر است.

کتابخانه TensorFlow

کتابخانه Keras

کتابخانه PyTorch

مقایسه TensorFlow و Keras

دیگر کتابخانه های پایتون

مطالعه بیشتر

0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments

درباره ما

پایتونی/تیم توسعه زبان برنامه نویسی پایتون ، اولین ارایه دهنده خدمات هوش مصنوعی بر بستری ابری ایران می باشد . هدف اصلی پایتونی ها ساخت یک جامعه از توسعه دهندگان به روز ترین و کاربردی ترین زبان برنامه نویسی دنیا در ایران است .

 

logo-samandehi

[form to=”[email protected]” subject=”Subject”] [form_element type=”text” validate=”email” options=”” placeholder=”ایمیل”] [form_element type=”submit” validate=”” options=”” placeholder=”ارسال”] [/form]

 

 

X