Тензорный поток
Tensorflow — это библиотека Python с открытым исходным кодом для создания моделей глубокого обучения, таких как классификация, обнаружение и т. д., разработанная Google. Это программная библиотека с открытым исходным кодом для программирования потоков данных для решения ряда задач. Это символьная математическая библиотека, которая используется для приложений машинного обучения, таких как нейронные сети. Tensorflow чаще используется в промышленности.
Керас
Keras — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на Python. Он может работать поверх TensorFlow. Он предназначен для быстрого экспериментирования с глубокими нейронными сетями. Keras фокусируется на модульности, удобстве и расширяемости. Он не обрабатывает низкоуровневые вычисления; вместо этого он передает их другой библиотеке, называемой Backend. В Tensorflow 2.0 код Kerasи Tensorflow теперь по большей части несовместим.
Питорч
PyTorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python, основанная на Torch, разработанном Facebook. Он используется для таких приложений, как обработка естественного языка, и был разработан исследовательской группой искусственного интеллекта Facebook. PyTorch обеспечивает встроенную поддержку Python и использование его библиотек. Pytorch чаще используется в научных кругах.
Tensorflow против Кераса против Pytorch
Эти три являются лучшими фреймворками в глубоком обучении, и у них есть как преимущества, так и недостатки во многих вещах.
Скорость.Tensor Flow и PyTorch обеспечивают высокую производительность при одинаковой скорости и скорости. В то время как Keras работает медленно.
Наборы данных.Pytorch и Tensorflow – этобольшие наборы данных. тогда как Keras - это меньшие наборы данных.
Уровень API.Keras — это высокоуровневый API, способный работать поверх TensorFlow, CNTK и Theano. Он завоевал популярность благодаря простоте использования и синтаксической простоте, что способствует быстрой разработке. TensorFlow — это фреймворк, предоставляющий как высокоуровневые, так и низкоуровневые API. Pytorch, с другой стороны, представляет собой API более низкого уровня, ориентированный на прямую работу с выражениями массива.
Отладка:Tensorflowтрудно проводить отладку, а Keras — это простая сеть, поэтому отладка требуется не часто, Pytorch имеет хорошие возможности отладки.
Популярность: Keras является первым по популярности, TensorFlow — вторым, а Pytorch — третьим по популярности.
Вердикт: Kerasобеспечивает множественную внутреннюю поддержку и надежное прототипирование. Tensorflow обеспечивает высокую производительность и функциональность при обнаружении и классификации объектов в большом наборе данных. Pytorch является гибким, а продолжительность обучения короче по сравнению с TensorFlow и Keras. Он имеет широкий спектр отладки. Наиболее важным отличием является то, как эти фреймворки определяют вычислительные графы. В то время как TensorFlow/Keras создает статический график, PyTorch верит в динамический график. Итак, что это значит? Сначала вы должны определить весь граф вычислений модели, а затем запустить модель. Но в PyTorch вы можете определить свой график на ходу.
Заключение
Мы подошли к концу этого сравнения Keras, TensorFlow и PyTorch. Начните с Keras и, в зависимости от ваших интересов, изучите Tensorflow или Pytorch, зная, что две библиотеки глубокого обучения должны быть более чем достаточными, чтобы справиться с вашей повседневной деятельностью с ветерком. Надеюсь, вам понравилась эта статья, и вы поняли, какая среда глубокого обучения вам больше всего подходит.
Проверьте мои другие блоги…
Есть сомнения? Нужна помощь? Свяжитесь со мной!
