Tensorflow против Keras против Pytorch: какой фреймворк лучше?

Мы видим, что в современном требовательном мире существует 3 основных фреймворка глубокого обучения. Однако по-прежнему существует путаница, когда использовать Tensorflow / Keras / Pytorch. Итак, давайте немного углубимся в детали каждой из этих платформ с учетом приведенных ниже факторов и посмотрим, какая из них соответствует вашим потребностям, а кто стоит на вершине.

Введение:

Тензорный поток:

Tensor Flow - это библиотека с открытым исходным кодом для программирования потоков данных для множества задач. Это символьная математическая библиотека, которая используется для приложений машинного обучения, таких как нейронные сети.

Керас:

Keras - это библиотека нейронной сети с открытым исходным кодом, написанная на Python. Он может работать поверх Tensor Flow. Он предназначен для быстрого экспериментирования с глубокими нейронными сетями.

PyTorch:

PyTorch - это машинное обучение с открытым исходным кодом для Python, основанное на факеле. Он используется для таких приложений, как обработка естественного языка, и был разработан исследовательской группой Facebook AI Research.

Факторы сравнения:

Все 3 фреймворка связаны друг с другом, а также имеют некоторые основные отличия, которые отличают их друг от друга.

Уровень API:

Keras - это высокоуровневый API, способный работать поверх TensorFlow, CNTK и Theano. Он получил признание за простоту использования и синтаксическую простоту, что способствует быстрой разработке.

TensorFlow - это платформа, которая предоставляет API как высокого, так и низкого уровня.

Pytorch, с другой стороны, представляет собой API нижнего уровня, ориентированный на прямую работу с выражениями массивов. В прошлом году он вызвал огромный интерес, став предпочтительным решением для академических исследований и приложений глубокого обучения, требующих оптимизации пользовательских выражений.

Скорость:

Tensor Flow и PyTorch обеспечивают высокую производительность с одинаковой скоростью и скоростью. В то время как Keras работает медленнее по сравнению с PyTorch и Tensor Flow.

Архитектура:

Keras имеет простую архитектуру, более удобочитаемую и лаконичную.

Tensor Flow не очень прост в использовании, хотя он предоставляет Keras в качестве фреймворка, упрощающего работу.

PyTorch имеет сложную архитектуру, читаемость хуже по сравнению с Keras.

Отладка:

В Keras очень реже требуется отладка простых сетей.

В Tensor выполнить отладку довольно сложно.

PyTorch имеет возможности отладки по сравнению с двумя другими фреймворками Keras и Tensor Flow.

Набор данных:

Keras используется для небольших наборов данных, поскольку он сравнительно медленнее.

С другой стороны, Tensor Flow и PyTorch используются для высокопроизводительных моделей и больших наборов данных, требующих быстрого выполнения.

Популярность:

С ростом спроса в области науки о данных в отрасли наблюдается огромный рост технологий глубокого обучения. Благодаря этому все три фреймворка приобрели довольно большую популярность. Керас возглавляет список, за ним следуют TensorFlow и PyTorch. Он приобрел огромную популярность благодаря своей простоте по сравнению с двумя другими фреймворками.

Однако нет однозначного ответа на вопрос, какой из фреймворков лучше, поскольку все вышеперечисленные параметры просто показывают разницу между тремя фреймворками. В конечном итоге окончательный выбор структуры зависит от этих трех факторов.

  • Технические требования
  • Требования
  • Легкость использования

Окончательный вывод:

Керас используется в сценариях, где

  • Быстрое прототипирование
  • Маленький набор данных
  • Множественная внутренняя поддержка

Tensor Flow используется в сценариях, где

  • Большой набор данных
  • Высокая производительность
  • Функциональность
  • Обнаружение объекта

PyTorch используется в сценариях, где

  • Гибкость
  • Короткая продолжительность обучения
  • Возможности отладки

Эта статья была первоначально опубликована:

Https://www.atlassystems.com/blog/tensorflow-vs-keras-vs-pytorch-which-framework-is-the-best/