مقایسه TensorFlow و Keras

TensorFlow در مقابل Keras: تفاوت ها در چیست؟

رابطه بین Keras که توسعه مدل را تسهیل می‌کند و TensorFlow که انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری را فراهم می‌کند، بررسی کنید تا ببینید کدام یک می‌تواند به بهترین وجه نیازهای شما را برآورده کند.

مانند اکثر قریب به اتفاق مشارکت‌ها، Keras و TensorFlow از رابطه نزدیکی برخوردارند. آنها لایه‌های زیادی را به اشتراک می‌گذارند و یکدیگر را تکمیل می‌کنند، بنابراین می‌توان گفت که این بیشتر یک همکاری است تا یک رقابت. به عنوان مثال، در حالی که TensorFlow و Keras عملکردهای متفاوتی دارند، هر دو ابزار برای یادگیری عمیق، فرآیندی ضروری برای ایجاد، بهبود و اصلاح شبکه‌های عصبی برای شناسایی الگوها، پیش‌بینی نتایج و خودکارسازی وظایف چالش‌برانگیز، ضروری هستند.

به طور کلی، TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشین متن‌باز کامل است که انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری را برای توسعه یادگیری عمیق به ارمغان می‌آورد. در همین حال، Keras یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) سطح بالا است که برای آسان‌تر کردن توسعه مدل‌های یادگیری عمیق در TensorFlow طراحی شده است. Keras به عنوان یک کتابخانه یادگیری اضافی عمل می‌کند که بر روی TensorFlow اجرا می‌شود و رابط کاربری سطح بالاتر و ساده‌تری، اشکال‌زدایی سریع‌تر و مجموعه‌ای خواناتر از تمام کد منبع را ارائه می‌دهد. TensorFlow در مقابل Keras را با جزئیات بیشتری بررسی کنید، از جمله تفاوت‌ها و شباهت‌های بین این دو را در شروع یا پیشرفت در مسیر یادگیری عمیق خود بررسی کنید.

TensorFlow یا Keras: کدام بهتر است؟

TensorFlow (تنسرفلو) و Keras (کراس) یک رابطه ذاتی دارند و بیشتر به عنوان ابزارهای مکمل عمل می‌کنند تا یک انتخاب. با این حال، هر کدام موارد استفاده کمی متفاوتی دارند، بنابراین یکی بهتر از دیگری با نیازهای منحصر به فرد پروژه شما مطابقت دارد.

Keras توسعه مدل را برای تازه‌کارها و محققان آسان‌تر و قابل دسترس‌تر می‌کند، در حالی که TensorFlow گزینه‌های سفارشی‌سازی بیشتری ارائه می‌دهد. Keras یک پنل کنترل کاربرپسند در اختیار شما قرار می‌دهد، در حالی که TensorFlow یک سیستم backend قوی ارائه می‌دهد. توسعه‌دهندگان Keras را به عنوان یک API برای شبکه‌های عصبی سطح بالا ایجاد کرده‌اند تا آزمایش‌های سریع را تسهیل کنند. این API با چندین backend مختلف مانند CNTK، Theano و در واقع TensorFlow سازگار است.

TensorFlow یک کتابخانه ریاضی است که در سطح پایین‌تری عمل می‌کند. برای ساخت معماری‌های شبکه عصبی عمیق، بسته Keras R فرآیند استفاده از TensorFlow و Keras را در R ساده می‌کند.

به این ترتیب، می‌توانید استدلال کنید که مسئله این نیست که کدام بهتر است، بلکه تجزیه و تحلیل نحوه ارتباط و تعامل آنها با یکدیگر است.

TensorFlow چیست و چرا استفاده می‌شود؟

گوگل (به طور خاص Google Brain) TensorFlow را در سال ۲۰۱۵ به عنوان یک چارچوب یادگیری ماشین متن‌باز برای پایتون معرفی کرد، با هدف آسان‌تر کردن ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر. در واقع، TensorFlow تمام سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی گوگل، از جمله Google Ads را پشتیبانی می‌کند.

حتما بخوانید : کتابخانه نرم‌افزاری TensorFlow چیست؟

TensorFlow.js که بعداً در سال ۲۰۱۸ منتشر شد، این ویژگی‌ها را به جاوا اسکریپت اضافه کرد. اگرچه TensorFlow و TensorFlow.js بخشی از یک اکوسیستم یادگیری عمیق هستند، اما هر کدام برای محیط متفاوتی طراحی شده‌اند تا توسعه‌دهندگان با پیشینه‌های برنامه‌نویسی متفاوت را تسهیل کنند.

به لطف معماری مبتنی بر نمودار و قابل انطباق TensorFlow، می‌توانید یادگیری ماشین را در سخت‌افزارهای مختلف اجرا کنید تا مدل‌های هوش مصنوعی را بدون بازنویسی کد، به طور مؤثر آموزش و پیاده‌سازی کنید. از آنجا که TensorFlow قابلیت‌های یادگیری ماشین را به طور قابل توجهی پیشرفت می‌دهد، چه برای اتوماسیون فرآیند، چه برای افزایش تحقیقات هوش مصنوعی یا توسعه برنامه‌های هوشمند، یک انتخاب محبوب در بین توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، دانشمندان داده و مربیان در این حوزه است.

در همین حال، TensorFlow.js یک کتابخانه جاوا اسکریپت متن‌باز است که به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد مدل‌های یادگیری ماشین را درست در محیط‌های Node.js یا مرورگر ایجاد، آموزش و پیاده‌سازی کنند. این کتابخانه، برنامه‌های هوش مصنوعی بلادرنگ را بدون نیاز به سرور backend امکان‌پذیر می‌کند.

TensorFlow چگونه کار می‌کند؟

گردش کاری TensorFlow شامل سه مرحله است: پیش‌پردازش داده‌ها، ساخت مدل و آموزش آن برای تولید پیش‌بینی‌ها.

TensorFlow مسائل عملی و واقعی یادگیری ماشین را حل می‌کند. شرکت‌های شناخته‌شده جهانی متعددی در بخش‌های مختلف – از Airbnb گرفته تا Coca-Cola، Spotify، Lenovo و PayPal – از Tensor Flow استفاده می‌کنند. موارد استفاده، بسیاری از مسائل فوری، از جمله تشخیص تقلب، قابلیت‌های اثبات خرید و پردازش و طبقه‌بندی تصویر را برطرف می‌کنند.

از این گذشته، کسب‌وکارها در صنایع مختلف، از شبکه‌های اجتماعی گرفته تا مراقبت‌های بهداشتی و تجارت الکترونیک، یادگیری ماشین را برای تقویت کارایی و نوآوری ادغام می‌کنند. با TensorFlow، افراد تازه‌کار و متخصصان می‌توانند به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را برای پلتفرم‌های دسکتاپ، موبایل، وب و ابری توسعه دهند. به عنوان یک پلتفرم یادگیری ماشین سرتاسری، به شما امکان می‌دهد داده‌ها را برای نتایج مؤثر یادگیری ماشین بارگذاری و آماده کنید.

داده‌ها عنصری حیاتی برای موفقیت شما در یادگیری ماشین هستند. Tensor Flow ابزارهای داده‌ای متعددی را برای کمک به تجمیع، پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های بزرگ ارائه می‌دهد، از جمله:

• مجموعه داده‌های معمولی برای اعتبارسنجی و آموزش اولیه
• خطوط لوله بارگذاری داده‌ها با مقیاس‌پذیری بالا
• لایه‌های پیش‌پردازش برای اصلاحات ورودی معمولی
• ابزارهایی برای تبدیل و اعتبارسنجی مجموعه داده‌های بزرگ

علاوه بر این، فناوری‌های هوش مصنوعی اخلاقی می‌توانند به شما در شناسایی و حذف سوگیری از داده‌هایتان کمک کنند تا مدل‌های شما نتایج قابل توجیه‌تری تولید کنند.

مزایا و معایب TensorFlow

با توجه به موارد استفاده مختلف TensorFlow، که شامل افزایش دسترسی به یادگیری ماشین، سرعت بخشیدن به آموزش هوش مصنوعی (AI) و بهبود قابلیت‌های تشخیص تقلب می‌شود، واضح است که این پلتفرم مزایای احتمالی زیادی را ارائه می‌دهد. با این حال، بسته به نیازها و پیچیدگی پروژه شما، TensorFlow ممکن است مزایا و معایبی را به همراه داشته باشد. به عنوان مثال، برخی از مزایا عبارتند از:

• مقیاس‌پذیری: عملکرد TPU، GPU و CPU را بهینه می‌کند.
• ساخت و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی: از شبکه‌های عصبی ساده و پیچیده برای کاربردهای مختلف پشتیبانی می‌کند.
• سازگاری بین پلتفرمی: در محیط‌های موبایل، وب و ابری کار می‌کند.
• مدل‌های از پیش آموزش‌دیده: مدل‌های هوش مصنوعی آماده برای استفاده در کارهایی مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی را ارائه می‌دهد.

در مقابل، برخی از معایب بالقوه TensorFlow ممکن است شامل موارد زیر باشد:

• پیاده‌سازی پر زحمت: این مدل‌ها و الگوریتم‌های بهینه‌سازی می‌توانند پر زحمت و اغلب مستعد اشتباه باشند.
• مصرف بالای منابع: از آنجا که TensorFlow معمولاً به GPUها یا TPUهای قدرتمند نیاز دارد، اجرای آن روی سخت‌افزارهای رده پایین چالش برانگیزتر است.
• تغییرات متناقض API: از آنجا که به‌روزرسانی‌های مکرر گاهی اوقات می‌تواند منجر به تغییرات ناقص شود، توسعه‌دهندگان باید دائماً کد خود را به‌روزرسانی کنند.

Keras برای چه مواردی استفاده می‌شود؟

Keras با ارائه یک API سطح بالا که ساخت، آموزش و استقرار مدل را سرعت می‌بخشد، یادگیری عمیق را تسهیل و ساده می‌کند. این API به عنوان یک لایه انتزاعی روی TensorFlow عمل می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد شبکه‌های عصبی را با اجزای ساده و ماژولار بدون نیاز به محاسبات پیچیده بسازند.

حتما بخوانید : رابط برنامه‌ نویسی Keras چیست؟

مانند TensorFlow، کراس نیز در سال ۲۰۱۵ توسط یکی از اعضای تیم Google Brain ابداع شد.

این API با ارائه یک سینتکس ساختاریافته برای تعامل با چارچوب‌های یادگیری عمیق سطح پایین‌تر، عملکرد خوش‌تعریف را تسهیل می‌کند. Keras یک API چند چارچوبی است که امکان ادغام روان بین اکوسیستم‌های مختلف یادگیری ماشین را فراهم می‌کند و اثربخشی را برای استقرار و آموزش مدل به ارمغان می‌آورد.

Keras یک API یادگیری عمیق سازگار با PyTorch، JAX و Tensor Flow ارائه می‌دهد که به گونه‌ای ساده، انعطاف‌پذیر و قدرتمند طراحی شده است. این یک گزینه مورد علاقه برای شرکت‌هایی مانند ناسا، یوتیوب و Waymo است زیرا بار شناختی توسعه‌دهندگان را کاهش می‌دهد و در عین حال عملکرد و مقیاس‌پذیری بالا را تضمین می‌کند.

Keras چگونه کار می‌کند؟

این پوشش پایتون از لایه‌ها و مدل‌ها به عنوان اجزای داده اساسی Keras استفاده می‌کند. یک لایه یک تبدیل ورودی و خروجی ساده است و یک مدل یک گراف جهت‌دار غیرمدور (DAG) از لایه‌ها است.

Keras با اجازه دادن به توسعه‌دهندگان برای انتخاب پویای backend بهینه برای مدل‌های خود بدون تغییر کد، دسترسی و عملکرد را به حداکثر می‌رساند. پشتیبانی آن از چندین خط لوله داده، فریم‌های داده Pandas، آرایه‌های NumPy، PyTorch DataLoader و مجموعه داده‌ها، سازگاری با tf.data را امکان‌پذیر می‌کند. مدل‌های Keras با چارچوب‌های مختلف سازگار می‌شوند و صرف نظر از backend انتخابی شما، به خوبی کار می‌کنند.

مزایا و معایب Keras

کراس مجموعه‌ای غنی از ویژگی‌ها، از جمله اجزای مدل از پیش تعریف شده، شتاب GPU بهبود یافته و یک جامعه پویا با پشتیبانی فراوان را ارائه می‌دهد. با این حال، Keras علاوه بر مزایای مختلف خود، مانند هر سیستم یادگیری عمیق دیگری، مجموعه‌ای متمایز از مزایا و معایب را نیز دارد. مزایای استفاده از Keras عبارتند از:

• قابلیت استفاده: یک API ساده و آسان برای استفاده ارائه می‌دهد که یادگیری عمیق را حتی برای مبتدیان نیز امکان‌پذیر می‌کند.
• انعطاف‌پذیری: Keras به دلیل انعطاف‌پذیری‌اش، هنوز یک چارچوب چند-بک‌اندی است. Keras 3 با پشتیبانی از PyTorch، JAX و Tensor Flow نسبت به Theano، CNTK و PlaidML در نسخه‌های قبلی، به شما این امکان را می‌دهد که یک موتور محاسباتی مناسب برای نیازهای خود انتخاب کنید.
• نمونه‌سازی سریع: نمونه‌سازی سریع، آزمایش سریع و ساخت مدل را بدون کدنویسی پیچیده امکان‌پذیر می‌کند. برای کارهای روزمره هوش مصنوعی مانند تشخیص تصویر، مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، مدل‌های آماده برای استفاده ارائه می‌دهند.
• پذیرش گسترده: این چارچوب دارای یک جامعه توسعه‌دهنده قوی به علاوه پشتیبانی همراه با آن است.

برخی از معایب استفاده از Keras عبارتند از:

• بک‌اند متناقض: کراس تغییرات متعددی در پشتیبانی بک‌اند خود ایجاد کرده است. Keras 3.0 در ابتدا از Theano، Tensor Flow و CNTK به TensorFlow منحصراً منتقل شد، اما بعداً پشتیبانی چند-بک‌اندی را دوباره برقرار کرد. این اختلاف باعث ایجاد مشکلاتی برای توسعه‌دهندگانی شده است که بر پروژه‌های قدیمی‌تر نظارت دارند.
• کنترل کمتر بر آموزش: رویکرد ساده‌ای ارائه می‌دهد که ممکن است تنظیم دقیق را برای کاربران پیشرفته محدود کند.
• بدون تجسم داخلی: بدون تجسم یکپارچه، کاربران باید ابزارهای اضافی مانند Visualkeras یا TensorBoard را برای تجزیه و تحلیل معماری مدل و بینش‌های آموزشی راه‌اندازی کنند.

تفاوت‌های کلیدی بین تنسرفلو و کراس

هرچه بیشتر به رابطه بین Tensor Flow و Keras نگاه کنید، بیشتر متوجه خواهید شد که چگونه آنها به طور جمعی یک اکوسیستم قوی برای سرعت بخشیدن به توسعه یادگیری عمیق تشکیل می‌دهند.

با وجود رابطه نزدیک آنها، متوجه تفاوت‌های کلیدی آنها نیز خواهید شد که برخی از آنها عبارتند از:

• قابلیت استفاده: TensorFlow منحنی یادگیری تندتری دارد اما انعطاف‌پذیری بیشتری نسبت به Keras ارائه می‌دهد، که یک API ساده و کاربرپسند ارائه می‌دهد.
• عملکرد و مقیاس‌پذیری: در حالی که کراس سبک‌تر است و بنابراین برای پروژه‌های در مقیاس کوچک‌تر مناسب‌تر است، Tensor Flow برای یادگیری ماشین با کارایی بالا و مقیاس‌پذیری بزرگتر ساخته شده است و از آموزش توزیع‌شده و مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ پشتیبانی می‌کند.
•  سفارشی‌سازی: Keras با یک API سطح بالا، ساخت مدل را آسان‌تر می‌کند، در حالی که TensorFlow امکان سفارشی‌سازی عمیق را برای معماری‌های پیچیده فراهم می‌کند.
•  سرعت اجرا: Keras نمونه‌سازی سریع را بر عملکرد خام اولویت می‌دهد، در حالی که TensorFlow استفاده از GPU و TPU را برای اجرای کارآمدتر محاسبات بهینه می‌کند.
• اشکال‌زدایی: به دلیل طراحی پایتونی و اجرای سریع در Tensor Flow 2.x، Keras معمولاً اشکال‌زدایی را آسان‌تر از TensorFlow سطح پایین تسهیل می‌کند.

TensorFlow در مقابل Keras

از آنجایی که هر چارچوب مزایای خاصی دارد، بحث Keras در مقابل Tensor flow در نهایت به نیازهای خاص شما برمی‌گردد. بسیار مهم است که اهداف خود را با انتخابی که انجام می‌دهید مطابقت دهید زیرا TensorFlow سفارشی‌سازی و مقیاس‌پذیری پیشرفته‌ای را ارائه می‌دهد، در حالی که Keras یادگیری عمیق را با رابط کاربرپسند خود ساده می‌کند.

با این اوصاف، اگر تازه شروع کرده‌اید، طبق گفته وب‌سایت رسمی TensorFlow، “باید به طور پیش‌فرض از APIهای Keras استفاده کنید”. به طور خلاصه، Keras یک سکوی پرتاب خوب است، چه مهندس باشید، چه محقق یا متخصص یادگیری ماشین.

APIهای سطح پایین TensorFlow Core برای چند مورد استفاده (مانند ایجاد ابزارها بر روی TensorFlow یا ایجاد پلتفرم با کارایی بالای خودتان) ضروری هستند. با این حال، اگر مورد استفاده شما در یکی از برنامه‌های Core API قرار نمی‌گیرد، باید از Keras استفاده کنید.

مقاله های مرتبط:

1– مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

2- چگونه یادگیری ماشینی می تواند در داده کاوی مفید باشد

3- Rattle AI  – داده کاوی و ابزار یادگیری ماشین

4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها