TensorFlow 和 Keras 的区别

Tensorflow 和 Keras 都是用于数据科学领域的著名机器学习模块。在本文中，我们将了解这些库之间的优缺点和区别。

TensorFlow

TensorFlow 是一个用于机器学习的开源平台，也是一个用于机器学习应用程序的符号数学库。

TensorFlow 的优势：

• 与任何其他顶级平台相比，张量流对给定数据具有更好的图形表示。
• Tensor Flow 的优势在于它确实支持并使用了许多后端软件，例如 GUI 和 ASIC。
• 说到社区支持，张量流是最好的。
• 张量流还有助于调试图形的子部分。
• 与其他平台相比，Tensor Flow 表现出更好的性能。

TensorFlow 的缺点：

• 张量流不是专门为 Windows 操作系统设计的，而是为其他操作系统(如 Linux)设计的，但张量流可以在Python包安装程序(pip)的帮助下安装在 Windows 中。
• 与其他同类平台相比，张量流的速度要慢一些。
• 为了更好地理解张量流，用户必须具备微积分的基础知识。
• 张量流不支持 OpenCL。

凯拉斯

它是一个运行在 Theano 或 Tensorflow 之上的开源神经网络库。它被设计为快速和易于用户使用。它是一个有用的库，可以构建我们想要的任何选择的任何深度学习算法。

Keras的优点：

• Keras 是处理神经网络模型的最佳平台。
• Keras 具有用户友好的 API，初学者可以轻松理解。
• Keras 的优势在于它可以选择任何支持它的库作为其后端支持。
• Keras 提供了各种预训练模型，帮助用户进一步改进用户正在设计的模型。
• 在社区支持方面，Keras 拥有最好的堆栈溢出功能。

Keras的缺点：

• Keras 的主要缺点是它是一个低级应用程序编程接口。
• 在设计某些模型时，Keras 很少支持预训练模型。
• Keras 库给出的错误对用户没有多大帮助。

TensorFlow 和 Keras 的区别：

S.No	TensorFlow	Keras
1.	Tensorhigh-performanceFlow is written in  C++, CUDA, Python.	Keras is written in Python.
2.	TensorFlow is used for large datasets and high performance models.	Keras is usually used for small datasets.
3.	TensorFlow is a framework that offers both high and low-level APIs.	Keras is a high-Level API.
4.	TensorFlow is used for high-performance models.	Keras is used for low-performance models.
5.	In TensorFlow performing debugging leads to complexities.	In Keras framework, there is only minimal requirement for debugging the simple networks.
6.	TensorFlow has a complex architecture and not easy to use.	Keras has a simple architecture and easy to use.
7.	TensorFlow was developed by the Google Brain team.	Keras was developed by François Chollet while he was working on the part of the research effort of project ONEIROS.