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.

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.

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.

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

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.

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

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.

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.

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.

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.