技术原理

Keras与TensorFlow与PyTorch:深度学习框架的比较

“KDSP”Keras,TensorFlow和PyTorch是数据科学家和Deep领域初学者最喜欢的三个框架之一学习。这个对比Keras与TensorFlow与Pythorch,您将对顶级深度学习框架有一个清晰的了解,并帮助您找到适合您的框架。在本博客中,您将按照以下顺序全面了解上述三个框架:

介绍Keras,TensorFlow&PyTorch比较因子最终判决介绍Keraskeras - Edureka

Keras是一个用Python编写的开源神经网络库。它能够在TensorFlow的顶部运行。它的设计目的是实现对深层神经网络的快速实验。

TensorFlowTensorFlow - Edureka

TensorFlow是一个开放源码的软件库,用于跨一系列任务的数据流编程。它是一个符号数学库,用于神经网络等机器学习应用程序。

PyTorchPyTorch - Edureka

PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库。它用于自然语言处理等应用,由Facebook的人工智能研究小组开发。

Keras vs Tensorflow vs Pythorch | Edureka

这段Edureka视频“Keras vs Tensorflow vs Pythorch”将为您提供前三位深度学习的清晰对比框架。它提供了关于Keras、TensorFlow和PyTorch的详细而全面的知识,以及使用哪一个来实现什么目的。

比较因子

这三个框架都是相互关联的,并且都有一些基本的区别。

所以让我们来看看区分它们:

级的API速度架构调试数据集的流行程度APILevel of API - Edureka

级的Keras是一个能够运行在TensorFlow、CNTK和Theano之上的高级API。它以其易用性和语法简单性,便于快速开发而备受青睐。

TensorFlow是一个同时提供高级和低级api的框架。另一方面,Pytorch是一个较低级别的API,专注于直接处理数组表达式。在过去的一年里,它获得了极大的兴趣,成为学术研究的首选解决方案,深度学习的应用需要优化自定义表达式。

SpeedSpeed - Edureka

在Keras中的性能相对较慢,而Tensorflow和PyTorch提供了类似的速度,速度快,适合高性能。

ArchitectureArchitecture - Edureka

Keras具有简单的架构。它更加可读和简洁。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。PyTorch具有复杂的体系结构,与Keras相比可读性较差。在Keras中,

调试Debugging - front end developer skills - edureka

通常很少需要调试简单的网络。但是在Tensorflow的情况下,很难进行调试。另一方面,Pytorch与其他两个相比具有更好的调试功能。

数据集Dataset - Edureka

Keras通常用于较小的数据集,因为它相对较慢。另一方面,TensorFlow和PyTorch用于需要快速执行的高性能模型和大型数据集。

的普及Popularity - Edureka

随着数据科学领域需求的不断增加,行业内的深度学习技术有了巨大的增长。有了这个,这三个框架都获得了相当大的人气。Keras位居榜首,TensorFlow和Pythorch紧随其后。与其他两个框架相比,

获得了深入的学习知识,现在

是区分这三个框架的参数,但没有绝对的答案,哪一个更好。最终的选择取决于

的技术背景需求和易用性最终定论

现在是Keras vs TensorFlow vs PyTorch的最终定论让我们来看看这三种深度学习框架中的每一种最适合的情况

keras - Edureka

Keras最适合的是:

快速原型小数据集多后端支持“keras - Edureka1”

TensorFlow最适合用于:

大数据集高性能功能对象检测“keras - Edureka2”

PyTorch最适合用于:

灵活性短训练时间调试能力

现在就用这个,我们来结束这个关于Keras vs TensorFlow vs PyTorch的比较。我希望你们喜欢这篇文章,并了解哪个深度学习框架最适合你们。

既然你们已经了解了Keras、TensorFlow和PyTorch之间的比较,看看Edureka的a I和TensorFlow深度学习,Edureka是一家值得信赖的在线学习公司,拥有超过250个网络,000名满意的学习者遍布全球。本认证培训由行业专业人员根据行业要求和需求进行策划。你将掌握诸如SoftMax函数、自动编码器神经网络、受限Boltzmann机器(RBM)等概念,并与Keras&TFLearn等库一起工作。

有问题要问我们吗?请在“Keras vs TensorFlow vs Pythorch”的评论部分提到它,我们会给你回复的

你也可能喜欢

发表评论

您的电子邮件地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

提示:点击验证后方可评论!

插入图片
人工智能的股票有哪些 投稿者
我还没有学会写个人说明!
最近文章
  • * 没有更多文章了
  • 热门搜索

    分类目录