TensorFlow 和 Keras 的区别

TensorFlow 和 Keras 都是数据科学家和深度学习领域初学者首选的顶级框架。 本文对 TensorFlow 和 PyTorch 进行比较，将为我们提供关于顶级深度学习框架的清晰知识，并帮助我们找出适合我们的框架。

TensorFlow 是一个开源软件库，用于数据流编程，用于各种任务。 它是一个数学库，用于机器学习应用，如神经网络。

Keras 是一个用 Python 编写的开源神经网络库。 它可以运行在 TensorFlow 之上。 它的定义是实现深度神经网络的快速实验。

两个框架之间的比较

所有这三个框架在内部相互关联，并且具有一些将它们彼此区分开来的基本差异。

• 起源
• 速度
• API 级别
• 架构
• 调试
• 数据集
• 受欢迎程度
• API

起源

TensorFlow 库由 Google Brain 团队开发，并且是免费软件库。 并且该库本质上是开源的。 而 Keras 是一个用于深度学习的极简主义 Python 库，可以在 Theano 或 TensorFlow 之上运行，由 Google 工程师 Francois Chollet 开发，他使用了四个指导原则：模块化、极简主义、可扩展性和 Python。

速度

Keras 的性能大约较低，而 TensorFlow 和 Pytorch 提供了类似的速度，即快速且适用于高性能。

API 级别

Keras 是一个高级 API，能够运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 之上。 它因其易用性和语法简单性而获得了支持，从而促进了快速开发。

TensorFlow 是一个同时提供高级和低级 API 的框架。 另一方面，Pytorch 是一个更低级的 API，侧重于直接使用数组表达式。

架构

Keras 具有 纯粹的 架构。 它更具可读性和简洁性。 另一方面，TensorFlow 并不容易使用，尽管它提供了 Keras 作为一个框架，使工作 更容易。

调试

通常，在 Keras 中调试简单网络的需求非常少。 但是，在 TensorFlow 的情况下，执行调试很棘手。 与其他两个相比，PyTorch 具有更好的调试能力。

数据集

Keras 用于 小型数据集，因为它速度较慢。 另一方面，TensorFlow 和 PyTorch 用于高性能模型和需要快速执行的 大规模数据集。

受欢迎程度

随着数据科学领域需求的不断增长，深度学习在行业中获得了巨大的发展。 随之而来的是，所有这三个框架都获得了极大的欢迎。 Keras 排名第一，其次是 TensorFlow 和 PyTorch。 由于与其他两个相比，它的简单性，它获得了巨大的欢迎。

API

Keras 库有一个非常高级的 API，可以在 CNTK 和 Theano 上运行，但是 TensorFlow 库同时具有低级和高级 API。

Keras 最适合

• 快速原型设计
• 小型数据集
• 多后端支持

TensorFlow 最适合

• 大型数据集
• 高性能
• 功能
• 对象检测