TensorFlow和Keras之间的区别

TensorFlow和Keras都是深度学习领域的数据科学家和初学者首选的顶级框架。 TensorFlow和PyTorch的这种比较将为我们提供有关顶级深度学习框架的清晰知识，并帮助我们找到适合我们的内容。

TensorFlow是一个开源软件库，用于对一系列任务进行数据流编程。这是一个数学库，用于诸如神经网络的机器学习应用程序。

Keras是一个用Python编写的开源神经网络库。它可以在TensorFlow之上运行。它的定义是为了能够使用深度神经网络进行快速实验。

比较两个框架

这三个框架在内部相互关联，并且具有一些根本的区别，使它们彼此区分。

• 起源
• 速度
• API级别
• 建筑
• 调试
• 数据集
• 人气度
• 蜜蜂

起源

TensorFlow库由Google脑部团队和免费软件库开发。这个库实际上是开源的。 Keras是一个用于深度学习的简约Python库，可以在Theano或TensorFlow之上运行，由Google工程师Francois Chollet开发，它使用以下四个准则原则：模块化，简约，可扩展性和Python。

速度

在Keras中，性能大约较低，而TensorFlow和Pytorch提供了类似的速度，该速度快且适合于高性能。

API级别

Keras是一个高级API，能够在TensorFlow，CNTK和Theano的顶部运行。它以其易用性和语法简单性得到支持，从而促进了快速开发。

TensorFlow是一个提供高级和低级API的框架。但另一方面，Pytorch是专注于直接使用数组表达式的低级API。

建筑

Keras具有纯净的建筑风格。它更具可读性和简洁性。另一方面，TensorFlow并不易于使用，尽管它提供了Keras作为使工作更轻松的框架。

调试

通常很少需要在Keras中调试简单的网络。但是对于TensorFlow来说，执行调试非常棘手。与其他两个相比，PyTorch具有更好的调试功能。

数据集

Keras用于较慢的小型数据集。另一方面， TensorFlow和PyTorch用于高性能模型和需要快速执行的海量数据集。

人气度

随着数据科学领域的不断增长的需求，深度学习在行业中有了很大的增长。这样，所有三个框架都获得了很大的普及。 Keras在列表顶部，其次是TensorFlow和PyTorch。与其他两个相比，它的简单性使其获得了极大的欢迎。

蜜蜂

Keras库具有非常高级的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：

• 快速成型
• 小数据集
• 多种后端支持

TensorFlow最适合：

• 大数据集
• 高性能
• 功能性
• 物体检测