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【技术选型】Keras、TensorFlow和PyTorch的区别

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星期三, 十二月 22, 2021 - 21:38

数据科学家在深度学习中选择的最顶尖的三个开源库框架是PyTorch、TensorFlow和Keras。Keras是一个用python脚本编写的神经网络库,可以在TensorFlow的顶层执行。它是专门为深度神经网络的鲁棒执行而设计的。TensorFlow是一种在数据流编程和机器学习应用中用于执行多个任务的工具。PyTorch是一个用于自然语言处理的机器学习库。

Keras、TensorFlow和PyTorch的头对头比较(Infographics)

以下是Keras与TensorFlow和Pytorch之间的十大区别:

 

Keras与TensorFlow与PyTorch的关键区别

下面列出了Keras、TensorFlow和PyTorch的体系结构、函数、编程和各种属性等主要区别。

  • API级别:Keras是一种高级的API,可以运行在Theano、CNTK和TensorFlow的顶层,后者因其快速开发和语法简单而受到关注。TensorFlow可以在API的低级别和高级别上工作,而PyTorch只能在API的低级别上工作。
  • 框架的架构和性能:Keras的架构简单、简洁、易读,性能低下。TensorFlow是刚性使用,但支持Keras更好的表现。与Keras相比,PyTorch的架构复杂且难以解释。但TensorFlow 和PyTorch 的性能是健壮的,这提供了最大的性能,也提供了在更大的数据集高效率。由于Keras的性能较低,它只适用于较小的数据集。
  • 调试过程:一个简单网络的调试是由Keras提供的,这是经常需要的。但是在TensorFlow中,调试是一个非常复杂的过程,而与Keras和TensorFlow相比,PyTorch提供了灵活的调试功能。PyTorch在神经网络中的操作描述了PyCharm、ipdb、PDB等调试工具的有效计算时间。但是当涉及到TensorFlow时,有一个叫做tfdbg的高级选项,它可以通过浏览所有的张量在特定的运行时在会话范围内操作。由于它是用python代码内建的,所以不需要单独使用PDB。TensorFlow在模式上比PyTorch先进,具有比PyTorch和Keras更广泛的群体。
  • 框架的适用性。: Keras在小数据集中是首选,它提供了快速原型和扩展的大量后端支持,而TensorFlow在对象检测方面提供了高性能和功能,可以在大数据集中实现。PyTorch具有较强的灵活性和调试能力,可以在最短的数据集训练时间内适应。
  • 神经网络框架的性能:PyTorch具有开发递归网络的多层和细胞级类。层的对象管理输入数据和一个单位单元中的一个时间步长,也表示具有双向属性的RNN。因此,由于没有进一步优化的必要,网络的众多层为单元提供了一个合适的包装。TensorFlow由dropout包装器、多个RNN单元和单元级类组成,用于实现深度神经网络。Keras由全连接层、GRU和用于创建递归神经网络的LSTM组成。

Keras与TensorFlow与PyTorch的对比表

以下是TensorFlow和Spark之间的十大区别:

行为参数 Keras TensorFlow PyTorch
定义 神经网络库是开源的。 TensorFlow是一个开源和免费的软件库 这是一个开放源码的机器学习库。
编程语言 它可以作为编码来使用。所有代码都脚本化在一行中。 这个库与C、c++、Java和其他编码语言很紧凑。用小的代码对其进行编程,可以提高其准确性。 它仅使用python编写脚本。PyTorch的密码有更大的脚本。
应用 它被设计用于在神经网络中进行鲁棒性实验。 它被用来教机器多种计算技术 它被用于构建自然语言处理和神经网络。
API的层级 它可以在Theano和CNTK上执行,因为它有高级API 它包括低级和高级API PyTorch只关注数组表达式,因为它的API很低。
架构 它有一个可理解的语法,可以很容易地解释。 它以其在各种平台上的快速计算能力而不具有难以解释的复杂体系结构而受到广泛欢迎 初学者觉得PyTorch的架构很复杂,但他们对它的深度学习应用程序很感兴趣,也用于各种学术目的。
速度 它仅以最低速度运行 它工作在最大速度,轮流提供高性能 PyTorch的性能和速度与TensorFlow相似。
数据集 由于执行速度较慢,因此在较小的数据集中可以有效地运行。 它具有管理大型数据集的高度能力,因为它具有最大的执行速度 它可以在更高维度数据集中管理高性能任务。
调试 管理员不需要任何频繁的调试过程 执行调试是一项挑战。 它的调试能力比Keras和TensorFlow要好
流行度 它广泛应用于神经网络中,支持卷积层和效用层。 它以其自动图像捕捉软件和内部使用的谷歌而闻名。 它在深度学习网络上的自动分化,支持高功率GPU应用,包括神经网络模块、优化模块和autograd模块。
判决 它提供了多种后端支持和健壮的原型。 在大数据集上的高性能和功能的目标检测。

灵活性。培训的时间很短。具有多种调试功能。

结论

PyTorch简单且用户友好,而TensorFlow由于API不全面而被采用。Keras和TensorFlow有一个坚固的砖墙,但剩下的小孔用于通信,而PyTorch与Python紧密绑定,适用于许多应用程序。

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原文:https://www.educba.com/keras-vs-tensorflow-vs-pytorch

本文:http://jiagoushi.pro/node/1130

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