Keras против Tensorflow и Pytorch: ключевые различия между глубоким обучением

Выбор подходящего фреймворка глубокого обучения может существенно повлиять на построение и эффективность моделей машинного обучения. В этой статье подробно сравниваются три хорошо известных фреймворка: PyTorch, TensorFlow и Keras. Поскольку каждый фреймворк разнообразен и имеет преимущества и недостатки, его можно использовать для различных проектов и пользовательских предпочтений. Мы надеемся помочь вам сделать осознанный выбор в ходе обсуждения “pytorch против tensorflow”, изучив возможности, удобство использования и производительность этих фреймворков. В конечном итоге вы можете выбрать наилучшее решение для ваших уникальных требований.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, использует нейронные сети с несколькими уровнями для анализа и интерпретации сложных данных. Это облегчает автоматическое извлечение высокоуровневых функций из необработанных данных путем имитации функционирования человеческого мозга. Этот метод хорошо работает для обработки естественного языка, автономных систем и распознавания изображений и звука. Сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), два примера моделей глубокого обучения, значительно расширили возможности искусственного интеллекта и теперь являются незаменимыми инструментами в современном искусственном интеллекте.

Что такое Keras?

Библиотека нейронных сетей под названием Keras на Python доступна в виде проекта с открытым исходным кодом для облегчения разработки модели глубокого обучения. Keras устраняет большую часть сложностей, обычно связанных с глубоким обучением, и предлагает интуитивно понятный интерфейс для разработки моделей и обучения. Он был разработан для облегчения быстрого экспериментирования. Он бесперебойно работает поверх широко известных фреймворков глубокого обучения, таких как TensorFlow, Theano и CNTK. Он поддерживает как сверточные, так и рекуррентные сети, а также смеси.

Поскольку Keras настолько удобен в использовании и прост, им могут пользоваться даже новички, и он обладает достаточной мощностью для более сложных исследований, вот почему он высоко ценится. Благодаря модульности приложения пользователи могут быстро и просто создавать оптимизаторы, нейронные слои, функции потерь и другие важные компоненты рабочего процесса машинного обучения. Этот высокоуровневый фреймворк значительно ускоряет цикл разработки приложений машинного обучения, позволяя быстро создавать прототипы и экспериментировать. Благодаря взаимодействию с TensorFlow, пользователи Keras могут дополнительно извлечь выгоду из масштабируемости серверной части TensorFlow и эффективности обработки.

Что такое Tensorflow?

Google Brain создала фреймворк TensorFlow с открытым исходным кодом, который широко используется во многих проектах искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения. Обширная и адаптируемая экосистема инструментов, библиотек и ресурсов сообщества TensorFlow позволяет исследователям продвигаться вперед в области машинного обучения. В то же время разработчики могут легко создавать и внедрять приложения на базе машинного обучения.

TensorFlow поддерживает множество алгоритмов глубокого обучения и машинного обучения. Для создания и обучения моделей можно использовать как более сложные и адаптируемые низкоуровневые API, так и высокоуровневые API, такие как Keras. Архитектура TensorFlow создана для поддержки мобильных и периферийных устройств и обеспечивает эффективное выполнение на многих процессорах или графических процессорах. Благодаря своей адаптируемости и масштабируемости, он может использоваться как в производственных, так и в исследовательских условиях.

TensorBoard, набор инструментов визуализации для понимания, устранения неполадок и оптимизации программ TensorFlow, также входит в состав TensorFlow. Благодаря надежной поддержке сообщества, исчерпывающей документации и взаимодействию с другими сервисами Google TensorFlow превратился в ведущую платформу для машинного обучения и исследований в области искусственного интеллекта (ИИ) в академических кругах и промышленности.

Pytorch против Tensorflow

Каждый из TensorFlow и PyTorch обладают особыми преимуществами, которые отвечают различным потребностям: TensorFlow обладает высокой масштабируемостью и возможностями развертывания, что делает его подходящим для производства и крупномасштабных приложений, в то время как PyTorch отличается гибкостью и простотой использования, что делает его идеальным для изучения и экспериментов. Предпочтения пользователя и конкретные требования проекта определят, какой вариант лучше.

Pytorch против Keras

Когда дело доходит до фреймворков глубокого обучения, PyTorch и Keras используются по-разному. Благодаря динамической графовой структуре и интеграции с Python PyTorch является предпочтительным инструментом для ученых и других лиц, которым требуется высокая степень гибкости. И наоборот, Keras отличается быстрым прототипированием и хорошо подходит для новичков с короткими циклами разработки благодаря своему простому и удобному для пользователя API. Решение между двумя фреймворками в первую очередь сводится к тому, требует ли проект более эффективной разработки и развертывания (Keras) или более тщательной настройки и исследовательских возможностей (PyTorch).

Tensorflow vs Keras

Приложения крупномасштабного и корпоративного уровня могут извлечь выгоду из обширных производственных возможностей и полной платформы TensorFlow. С другой стороны, Keras предлагает простой в использовании высокоуровневый API, который идеально подходит для быстрых циклов разработки и экспериментов. Он создан для быстрого создания прототипов. В зависимости от сложности проекта и предпочтений пользователя в отношении простоты или точного управления следует использовать TensorFlow или Keras.

Что лучше PyTorch, или TensorFlow, или Keras?

Ситуация и потребности у всех разные, поэтому все сводится к тому, какие функции наиболее важны для вашего проекта искусственного интеллекта. Для удобства использования, вот диаграмма с разбивкой возможностей Keras по сравнению с PyTorch против TensorFlow.

В духе “не бывает слишком большого количества знаний”, постарайтесь научиться использовать как можно больше фреймворков. Другими словами, Keras против PyTorch против Обсуждение TensorFlow должно побудить вас познакомиться со всеми тремя, как они пересекаются и чем отличаются.

Вы хотите дополнительно обучиться работе с Tensorflow?

Если вы хотите преуспеть в карьере специалиста по обработке данных или инженера искусственного интеллекта, то вам необходимо освоить различные доступные в настоящее время фреймворки глубокого обучения. Simplilearn предлагает курс Caltech Post Graduate Program in AI & ML, который может помочь вам приобрести навыки, необходимые для начала новой карьеры или повышения квалификации в вашей текущей ситуации.

Курс глубокого обучения знакомит вас с языком и основными идеями искусственных нейронных сетей, PyTorch, автоэнкодеров и т.д. Когда вы закончите, вы будете знать, как создавать модели глубокого обучения, интерпретировать результаты и даже создавать свой проект глубокого обучения.

Независимо от того, выберете ли вы вариант корпоративного обучения или воспользуетесь успешной прикладной моделью обучения Simplilearn, вы получите 34 часа обучения, поддержку 24/7, специальные сеансы мониторинга от преподавателей-экспертов отрасли, гибкий выбор классов и практику в реальных отраслевых проектах.

Согласно данным Fortune Business Insights (IMARC), прогнозируется, что индустрия глубокого обучения будет развиваться с устойчивыми совокупными годовыми темпами роста (CAGR) в 36,7% в течение прогнозируемого периода, с 24,53 млрд долларов США в 2024 году до примерно 298,38 млрд долларов США в 2032 году. Это повышение предполагает безопасный и полезный карьерный путь в области искусственного интеллекта и глубокого обучения.

По данным ZipRecruiter, средняя компенсация для инженеров искусственного интеллекта составляет около 164 769 долларов США в год. Огромные возможности и долгосрочная жизнеспособность вакансий в этой области подчеркиваются большим потенциалом заработка и быстрым ростом рынка глубокого обучения (Fortune Business Insights, IMARC).

Итак, если вы хотите сделать карьеру в передовой технологической сфере, которая предлагает огромный потенциал для продвижения и щедрое вознаграждение, ознакомьтесь с Simplilearn и посмотрите, как это может помочь вам воплотить в жизнь ваши мечты о высоких технологиях.

Вопросы и ответы

1) TensorFlow лучше PyTorch?

TensorFlow преуспевает в развертывании моделей искусственного интеллекта для производства, в то время как PyTorch подходит для академических исследовательских целей.

2) Проигрывает ли TensorFlow PyTorch?

Сравнение между PyTorch и TensorFlow обычно представлялось как превосходство TensorFlow в производстве и PyTorch в исследованиях. Тем не менее, по состоянию на 2023 год ситуация стала более сложной, поскольку оба фреймворка постоянно развиваются.

3) Заменяет ли PyTorch TensorFlow?

Хотя PyTorch теперь предлагает опции для мобильных приложений через PyTorch Live, TensorFlow в сочетании с TFLite остается предпочтительным подходом. Выбор наилучшего фреймворка для изучения глубокого обучения зависит от вашего опыта, особенно если вы заинтересованы в изучении самого глубокого обучения.

4) TensorFlow быстрее, чем PyTorch?

PyTorch позволяет быстрее создавать прототипы, в то время как TensorFlow может быть более подходящим, когда требуются индивидуальные функции нейронной сети.

5) Должен ли я изучить PyTorch или TensorFlow?

Для масштабных проектов со значительными требованиями к развертыванию предпочтительнее использовать TensorFlow. Однако, если вы сосредоточены на создании прототипов для исследований или небольших проектов, PyTorch – подходящий вариант.