Tanto Tensorflow como Keras son módulos de aprendizaje automático famosos que se utilizan en el campo de la ciencia de datos. En este artículo, veremos las ventajas, desventajas y la diferencia entre estas bibliotecas.
TensorFlow
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático y una biblioteca matemática simbólica que se utiliza para aplicaciones de aprendizaje automático.
Ventajas de TensorFlow:
El flujo de tensor tiene una mejor representación gráfica para datos dados en lugar de cualquier otra plataforma superior.
- El flujo de tensor tiene la ventaja de que admite y utiliza muchos software de back-end como GUI y ASIC.
- Cuando se trata de apoyo comunitario, el flujo de tensor es el mejor.
- El flujo de tensor también ayuda a depurar la subparte de los gráficos.
- Tensorflow ha mostrado un mejor rendimiento en comparación con otras plataformas.
- Fácil de ampliar, ya que da libertad para agregar bloques personalizados para desarrollar nuevas ideas.
Desventajas de TensorFlow:
- El flujo de tensor no está diseñado específicamente para los sistemas operativos Windows, pero está diseñado para otros sistemas operativos como Linux, pero el flujo de tensor se puede instalar en Windows con la ayuda de un instalador de paquetes de python (pip).
- La velocidad del flujo del tensor es menor cuando se compara con otras plataformas del mismo tipo.
- Para una mejor comprensión del flujo tensorial, el usuario debe tener los fundamentos del cálculo.
- El flujo de tensor no es compatible con OpenCL.
Keras
Es una biblioteca de red neuronal de código abierto que se ejecuta sobre Theano o Tensorflow. Está diseñado para ser rápido y fácil de usar para el usuario. Es una biblioteca útil para construir cualquier algoritmo de aprendizaje profundo de cualquier elección que queramos.
Ventajas de Keras:
- Keras es la mejor plataforma que existe para trabajar en modelos de redes neuronales.
- La API que Keras tiene es fácil de usar y un principiante puede entenderla fácilmente.
- Keras tiene la ventaja de que puede elegir cualquier biblioteca que lo admita para su soporte de back-end.
- Keras proporciona varios modelos preentrenados que ayudan al usuario a mejorar aún más los modelos que está diseñando.
- Cuando se trata de soporte comunitario, Keras tiene el mejor desbordamiento de pila.
Desventajas de Keras:
- El principal inconveniente de Keras es que es una interfaz de programación de aplicaciones de bajo nivel.
- Pocos de los modelos pre-entrenados que Keras no han sido de mucho apoyo cuando se trata de diseñar algunos modelos.
- Los errores dados por la biblioteca Keras no fueron de mucha ayuda para el usuario.
Diferencia entre TensorFlow y Keras:
| S.No | TensorFlow | Keras |
|---|---|---|
| 1. | Tensorhigh-performanceFlow está escrito en C++, CUDA, Python. | Keras está escrito en Python. |
| 2. | TensorFlow se usa para grandes conjuntos de datos y modelos de alto rendimiento. | Keras se usa generalmente para pequeños conjuntos de datos. |
| 3. | TensorFlow es un marco que ofrece API de alto y bajo nivel. | Keras es una API de alto nivel. |
| 4. | TensorFlow se utiliza para modelos de alto rendimiento. | Keras se utiliza para modelos de bajo rendimiento. |
| 5. | En TensorFlow, realizar la depuración genera complejidades. | En el marco de Keras, solo hay un requisito mínimo para depurar las redes simples. |
| 6. | TensorFlow tiene una arquitectura compleja y no es fácil de usar. | Keras tiene una arquitectura simple y fácil de usar. |
| 7. | TensorFlow fue desarrollado por el equipo de Google Brain. | Keras fue desarrollado por François Chollet mientras trabajaba como parte del esfuerzo de investigación del proyecto ONEIROS. |
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por pranaythanneru y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA