TensorFlow 和 Keras 的区别

在本文中，您将了解 TensorFlow 和 Keras 库之间的重要区别。

TensorFlow

TensorFlow 是一个开源的端到端平台，用于构建机器学习应用程序。它由 Google Brain 的研究人员和开发人员开发。

现在让我们看看 TensorFlow 的功能 -

• 轻松构建和训练模型 - TensorFlow 提供多个抽象级别，以便您可以快速选择正确的级别。使用高级 Keras API 构建和训练模型，这使得 TensorFlow 和机器学习的入门变得容易。Eager 执行允许立即迭代和直观的调试。对于大型 ML 训练任务，请使用分布式策略 API 在不同的硬件配置上进行分布式训练，而无需更改模型定义。

• TensorFlow Serving - 它是一个灵活且高性能的机器学习模型服务系统，专为生产环境而设计。它在世界上最先进的处理器（包括 Google 的定制张量处理单元 (TPU)）上以生产规模运行 ML 模型。

• TensorFlow Extended - TensorFlow Extended (TFX) 是一个用于部署生产机器学习管道的端到端平台。如果您需要完整的生产 ML 管道，请使用 TensorFlow Extended。

• TensorFlow Lite - TensorFlow Lite 是一个移动库，用于在移动设备、微控制器和其他边缘设备上部署模型。要运行移动和边缘设备上的推理，请使用 TensorFlow Lite。

• TensorFlow.js - 使用 TensorFlow.js 在 JavaScript 环境中训练和部署模型。TensorFlow.js 是一个用于 JavaScript 中机器学习的库，在 JavaScript 中开发 ML 模型，并在浏览器或 Node.js 中直接使用 ML。

• 最先进的模型 - 构建和训练最先进的模型，而不会牺牲速度或性能。TensorFlow 通过 Keras 函数式 API 和模型子类化 API 等功能为您提供控制权，以便创建复杂的拓扑结构。

• 强大的附加库生态系统 - TensorFlow 还支持强大的附加库和模型生态系统，包括 Ragged 张量、TensorFlow 概率、Tensor2Tensor 和 BERT。

• 强大的 ML 生产 - TensorFlow 为生产提供了一条直接路径。即使是在服务器、边缘设备或 Web 上，TensorFlow 也允许您轻松地训练和部署您的模型，无论您使用什么语言或平台。

以下是 Tensorflow 的优点

• 它是一个通用框架，也可以应用于其他领域。

• 它提供 Python 和 C++ API。

• 它拥有全面且灵活的工具、库和社区，可以构建和部署最先进的机器学习应用程序。

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

• 它还支持强化学习、深度学习、NLP、图像识别、时间序列和视频检测。

• 它拥有出色的文档和支持贡献者的社区。

• 它在数据和模型方面提供并行性。

• 它支持在 CPU 和 GPU 上执行。

缺点

• 无法执行矩阵运算。

• 与其他框架相比，执行操作需要时间。

• 动态类型在高可扩展性开发中容易出错。

Keras

Keras 是一个开源的神经网络库，能够在 Theano 和 Tensorflow 上运行。它有助于构建深度学习算法和其他机器学习算法。

以下是 Keano 的优点

• 它具有易于理解的用户友好功能的 API。

• 您可以选择 Keras 来选择它支持的任何作为后端的库。

• 它提供预训练模型，帮助用户进一步改进模型。

• 它拥有强大的用户社区，帮助贡献和改进模型。

以下是 Keano 的缺点

• 一些预训练模型没有提供很多设计模型的支持。

• 给出的错误不容易理解。

• 它是一个低级 API。

Keras 与 Tensorflow

AmitDiwan

更新于： 2022 年 10 月 14 日

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