TensorFlow vs Keras: 它们之间的关键区别

什么是 Tensor flow？

TensorFlow 是由 Google 开发和维护的开源深度学习库。它提供数据流编程，用于执行各种机器学习任务。它支持在多个 CPU、GPU 甚至移动操作系统上运行，并有多种语言（如 Python、C++ 或 Java）的封装库。

KERAS 是一个用 Python 编写的开源神经网络库，运行在 Theano 或 Tensorflow 之上。它被设计为模块化、快速且易于使用。它由 Google 工程师 François Chollet 开发。它是构建任何深度学习算法的有用库。

Keras 是一个高级 API，运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 之上，而 TensorFlow 是一个提供高级和低级 API 的框架。
Keras 适合快速实现，而 Tensorflowideal 适合深度学习研究和复杂网络。
Keras 使用 TFDBG 等 API 调试工具，而 Tensorflow 可以使用 Tensor board 可视化工具进行调试。
Keras 具有简单、可读且简洁的架构，而 Tensorflow 则不容易使用。
Keras 通常用于小型数据集，而 TensorFlow 用于高性能模型和大型数据集。
在 Keras 中，社区支持最少，而在 TensorFlow 中，它得到了大型科技公司的支持。
Keras 可用于低性能模型，而 TensorFlow 可用于高性能模型。

以下是 Tensorflow 的重要特性

以下是 Keras 的重要特性

以下是 Keras 和 Tensorflow 之间的一些重要区别

Keras	TensorFlow
Keras 是一个高级 API，运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 之上。	TensorFlow 是一个提供高级和低级 API 的框架。
如果您了解 Python 语言，Keras 就很容易使用。	您需要学习使用各种 Tensorflow 函数的语法。
非常适合快速实现。	理想的深度学习研究、复杂网络。
使用 TFDBG 等其他 API 调试工具。	您可以使用 Tensor board 可视化工具进行调试。
它最初由 François Chollet 发起，后来由一群人开发。	它由 Google Brain 团队开发。
用 Python 编写，是 Theano、TensorFlow 和 CNTK 的封装库	主要用 C++、CUDA 和 Python 编写。
Keras 具有简单、可读且简洁的架构。	Tensorflow 不太容易使用。
在 Keras 框架中，调试简单网络的需求非常少。	在 TensorFlow 中进行调试相当有挑战性。
Keras 通常用于小型数据集。	TensorFlow 用于高性能模型和大型数据集。
社区支持最少。	它得到了大型科技公司的支持。
它可用于低性能模型。	它用于高性能模型。

以下是 TensorFlow 的优点/好处

以下是 Keras 的优点/好处

以下是使用 Tensor flow 的缺点/弊端

以下是使用 Keras 框架的缺点/弊端

以下是一些帮助您选择特定框架的标准