Keras против TensorFlow против PyTorch | Фреймворки глубокого обучения

Keras, TensorFlow и PyTorch входят в тройку лучших фреймворков, которые предпочитают специалисты по данным, а также новички в области глубокого обучения. Керас против TensorFlow против PyTorch предоставит вам четкие знания о верхней Глубокое обучение Фреймворки и помогут вам узнать, какой из них подходит именно вам.

Артборд-7-копия-2.png

Keras — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на Питон. Он может работать поверх TensorFlow. Он предназначен для быстрого экспериментирования с глубокие нейронные сети.

Артборд-7.png

TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом для программирования потоков данных для решения ряда задач. Это символьная математическая библиотека, которая используется для машинное обучение приложений, таких как нейронные сети.

Артборд-7-copy.png

PyTorch является открытым исходным кодом машинное обучение библиотека для Python, основанная на Torch. Он используется для таких приложений, как обработка естественного языка и был разработан исследовательской группой искусственного интеллекта Facebook.

Факторы сравнения
Все три фреймворка связаны друг с другом, а также имеют определенные базовые отличия, которые отличают их друг от друга. Итак, давайте посмотрим на параметры, которые их отличают:

Уровень API
Скорость
Архитектура
Отладка
Набор данных
Популярность

Монтажная область-1-копия-7-528x297.png

Керас — 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, который обеспечивает как высокий и низкий уровень API. Pytorch, с другой стороны, API нижнего уровня ориентирован на непосредственную работу с выражениями массива. В прошлом году он вызвал огромный интерес, став предпочтительным решением для академических исследований и приложений глубокого обучения, требующих оптимизации пользовательских выражений.

Монтажная область-1-копия-10-528x297.png

Производительность сравнительно помедленнее в Жесткий тогда как Tensorflow и PyTorch обеспечивают аналогичный темп, который является быстрым и подходящим для высокая производительность.

Монтажная область-1-копия-8-528x297.png

Жесткий имеет просто архитектура. Это более читабельно и лаконично. С другой стороны, Tensorflow не очень прост в использовании, хотя он предоставляет Keras в качестве фреймворка, облегчающего работу. PyTorch имеет сложный архитектура и читабельность меньше по сравнению с Keras.

Монтажная область-1-копия-11-528x297.png

В керасе обычно очень реже нужно отлаживать простые сети. Но в случае с Tensorflow это вполне сложно для выполнения отладки. Питорч с другой стороны имеет улучшенные возможности отладки по сравнению с двумя другими.

Монтажная область-1-копия-9-528x297.png

Keras обычно используется для небольшие наборы данных так как он сравнительно медленнее. С другой стороны, TensorFlow и PyTorch используются для высокая производительность модели и большой наборы данных которые требуют быстрого выполнения.

Популярность-1.png

С ростом спроса в сфере наука о данных, произошел огромный рост Технология глубокого обучения в отрасли. При этом все три фреймворка приобрели довольно большую популярность. Жесткий возглавляет список, за ним следуют TensorFlow и PyTorch. Она приобрела огромную популярность благодаря своей простота если сравнивать с двумя другими.

Это были параметры, которые отличают все три фреймворка, но однозначного ответа на вопрос, какой из них лучше, нет. В конечном итоге выбор сводится к

  • Техническое образование
  • Требования и
  • Простота использования

Теперь, переходя к окончательному вердикту Keras, TensorFlow и PyTorch, давайте посмотрим на ситуации, которые наиболее предпочтительный для каждой из этих трех сред глубокого обучения

Keras больше всего подходит для:

  • Быстрое прототипирование
  • Небольшой набор данных
  • Множественная серверная поддержка

TensorFlow больше всего подходит для:

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

PyTorch больше всего подходит для:

  • Гибкость
  • Короткая продолжительность обучения
  • Возможности отладки

Теперь на этом мы подошли к концу этого сравнения на Керас против TensorFlow против PyTorch. Надеюсь, вам понравилась эта статья, и вы поняли, какая среда глубокого обучения вам больше всего подходит. Если вы хотите прочитать похожие статьи, кликните сюда.

Есть к нам вопрос? Пожалуйста, укажите это в разделе комментариев «Keras vs TensorFlow vs PyTorch», и мы свяжемся с вами.

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *