Những ưu và nhược điểm của Keras và TFLearn là gì?

Những ưu và nhược điểm của Keras và TFlearn là gì? Khi nào một thư viện được ưa thích hơn thư viện khác?

TFlearn là một thư viện học tập sâu mô-đun và minh bạch được xây dựng trên đỉnh của Tensorflow. Nó được thiết kế để cung cấp API cấp cao hơn cho TensorFlow nhằm tạo điều kiện thuận lợi và tăng tốc các thử nghiệm, trong khi vẫn hoàn toàn minh bạch và tương thích với nó . Tuy nhiên, ngay cả với TensorFlow, chúng tôi vẫn phải đối mặt với sự lựa chọn sử dụng khung công tác trực diện trước đó. Chúng ta có nên sử dụng trực tiếp TensorFlow, hoặc TF Learn, hoặc Keras hoặc thư viện TF-Slim mới mà Google phát hành trong TensorFlow.

Keras là một API mạng thần kinh cấp cao, được viết bằng Python và có khả năng chạy trên đầu trang của TensorFlow, CNTK hoặc Theano. Nó được phát triển với trọng tâm là cho phép thử nghiệm nhanh. Có thể đi từ ý tưởng đến kết quả với độ trễ ít nhất có thể là chìa khóa để thực hiện nghiên cứu tốt.

Straight TensorFlowthực sự dài dòng Kerasvà TfLearncả hai có vẻ vững chắc, nhưng TfLearncú pháp có vẻ sạch sẽ hơn một chút. Một nhược điểm của Tflearn là thiếu các mô hình được đào tạo trước dễ dàng tích hợp.

Trên thực tế có rất nhiều câu trả lời cho câu hỏi của bạn ở đây và ở đây và tôi trích dẫn một số trong số họ ở đây.

TensorFlow hiện là dòng chính của khung học sâu, tất cả chúng đều là vỏ bọc của TF. Trong khi đó, Keras được phát hành ở tuổi Theano và do đó có sự hỗ trợ tốt từ người dùng của Theano. Trong khi TensorLayer và TFLearn đều được phát hành sau TensorFlow. Một lý do tốt để chọn Keras là bạn có thể sử dụng phụ trợ TensorFlow mà không thực sự học nó. Plus Keras có xu hướng kết thúc mô hình một cách sâu sắc, vì vậy bạn không nhất thiết phải xem phần phụ trợ là Theano hoặc TF, đây là một lợi thế lớn của Keras.

Nó phụ thuộc vào những gì bạn muốn làm, tạo mẫu nhanh hay cái gì khác?

Máy ảnh: Nhiều người đang sử dụng nó, dễ dàng tìm thấy các ví dụ trên github. Thích hợp cho người mới bắt đầu. Có khả năng chạy trên đỉnh của TensorFlow hoặc Theano. Tflearn: Tại sao không ai thảo luận về nó? Đây cũng là một thư viện nổi tiếng, minh bạch trên TensorFlow. Tốc độ chạy cao. TensorLayer: Chỉ cần phát hành (tháng 9 năm 2016), minh bạch trên TensorFlow. Tốc độ chạy cao. Dễ dàng mở rộng, phù hợp với chuyên môn, hướng dẫn của nó bao gồm tất cả việc triển khai theo mô đun của hướng dẫn Google TensorFlow Deep Learning. TF-Silm: Chỉ phát hành (tháng 8 năm 2016) tương tự với Tflearn, nhưng không có lớp RNN tại thời điểm này (tháng 9 năm 2016).

Khung học tập sâu tốt nhất là một trong những bạn biết rõ nhất.