केरस बनाम टेंसोफ़्लो: अंतर पता होना चाहिए!

Tensor flow क्या है?

TensorFlow एक ओपन-सोर्स डीप लर्निंग लाइब्रेरी है जिसे Google द्वारा विकसित और रखरखाव किया जाता है। यह डाटाफ्लो प्रोग्रामिंग प्रदान करता है जो मशीन लर्निंग कार्यों की एक श्रृंखला करता है। यह कई सीपीयू या जीपीयू और यहां तक ​​कि मोबाइल ऑपरेटिंग सिस्टम पर चलने के लिए बनाया गया था, और इसमें पायथन, सी ++, या जावा जैसी कई भाषाओं में कई रैपर हैं।

इस ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे:

• Tensor flow क्या है?
• कैरस क्या है?
• Tensorflow की सुविधाएँ
• करे की विशेषताएं
• TensorFlow और Keras के बीच अंतर
• Tensor प्रवाह के लाभ
• करेस के फायदे
• Tensor प्रवाह के नुकसान
• करेस के नुकसान
• किस ढांचे का चयन करें?

कैरस क्या है?

KERAS पायथन में लिखा गया एक ओपन सोर्स न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी है जो थीनो या टेन्सरफ्लो के शीर्ष पर चलता है। यह मॉड्यूलर, तेज और उपयोग में आसान होने के लिए बनाया गया है। इसे Google के इंजीनियर फ्रैंकोइस चॉलेट ने विकसित किया था। यह किसी भी गहरी शिक्षण एल्गोरिथ्म का निर्माण करने के लिए एक उपयोगी पुस्तकालय है।

Tensorflow की सुविधाएँ

यहाँ Tensorflow की महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं:

• पायथन टूल्स के साथ तेज़ डिबगिंग
• पायथन नियंत्रण प्रवाह के साथ गतिशील मॉडल
• कस्टम और उच्च-क्रम ग्रेडिएंट के लिए समर्थन
• TensorFlow अमूर्तता के कई स्तर प्रदान करता है, जो आपको मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने में मदद करता है।
• TensorFlow आपको अपने मॉडल को जल्दी से प्रशिक्षित करने और तैनात करने की अनुमति देता है, चाहे आप किसी भी भाषा या मंच का उपयोग करें।
• TensorFlow Keras कार्यात्मक एपीआई और मॉडल जैसी सुविधाओं के साथ लचीलापन और नियंत्रण प्रदान करता है
• अच्छी तरह से प्रलेखित समझने में आसान है
• शायद पायथन के साथ उपयोग करने के लिए सबसे लोकप्रिय आसान है

करे की विशेषताएं

यहाँ केर की महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं:

• उपयोगकर्ता अनुभव पर ध्यान दें।
• मल्टी-बैकेंड और मल्टी-प्लेटफॉर्म।
• मॉडल का आसान उत्पादन
• आसान और तेज़ प्रोटोटाइप के लिए अनुमति देता है
• संवादी नेटवर्क समर्थन करते हैं
• आवर्तक नेटवर्क समर्थन करते हैं
• करेज अभिनव अनुसंधान के लिए अभिव्यंजक, लचीला और उपयुक्त है।
• केरस एक पायथन-आधारित ढांचा है जो डीबग करना और एक्सप्लोर करना आसान बनाता है।
• पायथन में लिखित अत्यधिक मॉड्यूलर तंत्रिका नेटवर्क लाइब्रेरी
• तेजी से प्रयोग पर ध्यान देने के साथ विकसित

TensorFlow और Keras के बीच अंतर

यहाँ, केरा और टेन्सरफ़्लो के बीच महत्वपूर्ण अंतर हैं

करेस	TensorFlow
Keras एक उच्च-स्तरीय API है जो TensorFlow, CNTK और Theano के शीर्ष पर चल रहा है।	TensorFlow एक ऐसा ढांचा है जो उच्च और निम्न-स्तर दोनों एपीआई प्रदान करता है ।
यदि आप पायथन भाषा जानते हैं तो केरस का उपयोग करना आसान है।	आपको विभिन्न Tensorflow फ़ंक्शन का उपयोग करने का सिंटैक्स सीखने की आवश्यकता है।
त्वरित कार्यान्वयन के लिए बिल्कुल सही।	डीप लर्निंग रिसर्च, जटिल नेटवर्क के लिए आदर्श।
TFDBG जैसे किसी अन्य API डीबग उपकरण का उपयोग करता है।	आप डीबगिंग के लिए Tensor बोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग कर सकते हैं।
यह एक परियोजना से फ्रांस्वा चोल द्वारा शुरू किया गया था और लोगों के एक समूह द्वारा विकसित किया गया था।	इसे Google ब्रेन टीम द्वारा विकसित किया गया था।
पायथन में लिखा, थीनो, टेंसोरफ्लो और सीएनटीके के लिए एक आवरण	ज्यादातर C ++, CUDA और पायथन में लिखा गया।
केरस की एक सरल वास्तुकला है जो पठनीय और संक्षिप्त है।	Tensorflow का उपयोग करना बहुत आसान नहीं है।
केरस ढांचे में, सरल नेटवर्क को डिबग करने की बहुत कम लगातार आवश्यकता होती है।	TensorFlow में डिबगिंग करना काफी चुनौतीपूर्ण है।
केरस आमतौर पर छोटे डेटासेट के लिए उपयोग किया जाता है।	TensorFlow उच्च प्रदर्शन मॉडल और बड़े डेटासेट के लिए उपयोग किया जाता है।
सामुदायिक सहायता न्यूनतम है।	यह तकनीकी कंपनियों के एक बड़े समुदाय द्वारा समर्थित है।
इसका उपयोग कम-प्रदर्शन वाले मॉडल के लिए किया जा सकता है।	यह उच्च-प्रदर्शन मॉडल के लिए उपयोग किया जाता है।

Tensor प्रवाह के लाभ

यहाँ, Tensor प्रवाह के लाभ / लाभ हैं

• पायथन और एपीआई दोनों प्रदान करता है जो काम करना आसान बनाता है
• वास्तविक ग्राहकों को लाइव मोड में मॉडल को प्रशिक्षित करने और सेवा करने के लिए उपयोग किया जाना चाहिए।
• TensorFlow फ्रेमवर्क सीपीयू और जीपीयू कंप्यूटिंग उपकरणों दोनों का समर्थन करता है
• यह हमें एक ग्राफ के उप-भाग को निष्पादित करने में मदद करता है जो आपको असतत डेटा को पुनः प्राप्त करने में मदद करता है
• अन्य गहरी शिक्षण रूपरेखाओं की तुलना में तेजी से संकलन समय प्रदान करता है
• यह स्वत: विभेदन क्षमता प्रदान करता है जो ग्रेडिएंट-आधारित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लाभान्वित करता है।

करेस के फायदे

यहाँ, केरस के लाभ / लाभ हैं:

• यह अक्सर उपयोग के मामलों के लिए आवश्यक उपयोगकर्ता क्रियाओं की संख्या को कम करता है
• उपयोगकर्ता की त्रुटि पर कार्रवाई योग्य प्रतिक्रिया दें।
• केरस आम उपयोग मामलों के लिए अनुकूलित एक सरल, सुसंगत इंटरफ़ेस प्रदान करता है।
• यह आपको अनुसंधान के लिए नए विचारों को व्यक्त करने के लिए कस्टम बिल्डिंग ब्लॉक लिखने में मदद करता है।
• नई परतें, मीट्रिक बनाएं और अत्याधुनिक मॉडल विकसित करें।
• एक आसान और तेज़ प्रोटोटाइप पेश करें

Tensor प्रवाह के नुकसान

यहाँ, सेंसर प्रवाह के उपयोग के विपक्ष / कमियां हैं:

• TensorFlow अन्य पायथन फ्रेमवर्क की तुलना में गति और उपयोग की पेशकश नहीं करता है।
• एनवीडिया के लिए कोई GPU समर्थन और केवल भाषा समर्थन:
• मशीन लर्निंग के अनुभव के साथ आपको उन्नत कैलकुलस और रैखिक बीजगणित के मूलभूत ज्ञान की आवश्यकता होती है।
• TensorFlow में एक अनूठी संरचना है, इसलिए यह एक त्रुटि खोजने के लिए चुनौतीपूर्ण है और डीबग करना मुश्किल है।
• यह एक बहुत ही निम्न स्तर है क्योंकि यह एक कठिन सीखने की अवस्था प्रदान करता है।

करेस के नुकसान

यहाँ, Keras ढांचे का उपयोग करने के विपक्ष / कमियां हैं

• यह उपयोग करने के लिए कम लचीला और अधिक जटिल ढांचा है
• उदाहरण के लिए कोई आरबीएम (प्रतिबंधित बोल्ट्जमैन मशीनें)
• TensorFlow की तुलना में बहुत कम ऑनलाइन परियोजनाएं उपलब्ध हैं
• मल्टी-जीपीयू, 100% काम नहीं कर रहा है

किस ढांचे का चयन करें?

यहाँ, कुछ मापदंड हैं जो आपको एक विशिष्ट रूपरेखा का चयन करने में मदद करते हैं:

विकास का उद्देश्य	पुस्तकालय का चयन करने के लिए
आप पीएचडी हैं। छात्र	TensorFlow
आप अधिक सुविधाओं को पाने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करना चाहते हैं	करेस
आप एक उद्योग में काम करते हैं	TensorFlow
आपने अभी अपना 2 महीने का इंटर्नशिप शुरू किया है	करेस
आप छात्रों को अभ्यास कार्य देना चाहते हैं	करेस
आप पायथन को भी नहीं जानते हैं	करेस

प्रमुख स्रोत:

• Keras एक उच्च-स्तरीय API है जो TensorFlow, CNTK और Theano के शीर्ष पर चल रहा है, जबकि TensorFlow एक ऐसा ढाँचा है जो उच्च और निम्न-स्तर दोनों API प्रदान करता है।
• केरस त्वरित कार्यान्वयन के लिए एकदम सही है, जबकि टेन्सफ्लोफ़ डीप लर्निंग रिसर्च, जटिल नेटवर्क के लिए आदर्श है।
• केआरए दूसरी तरफ टीएफडीबीजी जैसे एपीआई डिबग टूल का उपयोग करता है, में, टेंसरफ्लो आप डिबगिंग के लिए टेन्सर बोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग कर सकते हैं।
• केरस के पास एक सरल वास्तुकला है जो पठनीय और संक्षिप्त है, जबकि टेंसोफ़्लो का उपयोग करना बहुत आसान नहीं है।
• केरस आमतौर पर छोटे डेटासेट के लिए उपयोग किया जाता है, लेकिन उच्च प्रदर्शन मॉडल और बड़े डेटासेट के लिए टेन्सरफ्लो का उपयोग किया जाता है।
• कैरस में, सामुदायिक समर्थन न्यूनतम है जबकि टेन्सरफ्लो में यह तकनीकी कंपनियों के एक बड़े समुदाय द्वारा समर्थित है।
• Keras का उपयोग कम-प्रदर्शन मॉडल के लिए किया जा सकता है जबकि TensorFlow का उपयोग उच्च-प्रदर्शन मॉडल के लिए किया जा सकता है।