Pytorch vs TensorFlow vs Keras | Что лучше | Сравнение фреймворков глубокого обучения | Simplilearn

• Обзор видео о сравнении платформ TensorFlow, Keras и PyTorch.  

• Введение в каждую платформу и их различия по критериям API, скорость, архитектура, наборы данных и отладка, простота развертывания и разработки.  

• Заключение о том, какой фреймворк использовать.  

• TensorFlow - низкоуровневая библиотека для машинного обучения, созданная Google.  

• Используется для обучения и логического вывода глубоких нейронных сетей.  

• Основан на символьной математике, потоках данных и дифференциальном программировании.  

• Keras - высокоуровневый API для глубокого обучения на Python.  

• Работает поверх TensorFlow и предоставляет интерфейс для искусственных нейронных сетей.  

• Поддерживает несколько серверных движков, но основным является TensorFlow.  

• PyTorch - низкоуровневый API, разработанный Facebook для обработки естественного языка и компьютерного зрения.  

• Основан на библиотеке Torch и имеет интерфейс Python и C++.  

• Используется для обработки естественного языка и компьютерного зрения.  

• Уровень API: TensorFlow - низкоуровневый, Keras - высокоуровневый, PyTorch - низкоуровневый.  

• Скорость: TensorFlow работает быстро, Keras медленнее, PyTorch равен по скорости.  

• Архитектура: TensorFlow сложен, Keras прост, PyTorch сложен, но эффективен для компьютерного зрения.  

• TensorFlow работает с большими наборами данных, но сложен в отладке.  

• Keras работает с маленькими наборами данных, но прост в использовании.  

• PyTorch работает с большими наборами данных и легче отлаживается.  

• TensorFlow сложен в использовании, Keras прост, PyTorch сложнее, но мощнее.  

• Keras подходит для новичков, TensorFlow - для исследовательских задач.  

• PyTorch проще, чем Keras, но сложнее, чем TensorFlow.  

• TensorFlow прост в развертывании благодаря сервису TensorFlow Serving.  

• Keras можно развернуть с помощью TensorFlow Serving или Flask.  

• PyTorch использует PyTorch Mobile для упрощенного развертывания.  

• PyTorch Mobile упрощает переход от обучения к развертыванию на мобильных устройствах.  

• Обеспечивает сквозной рабочий процесс и функции, сохра  

• Вопрос в том, какой фреймворк использовать: Keras, TensorFlow или PyTorch.  

• TensorFlow предлагает различные уровни абстракции для упрощения внедрения и отладки.  

• Keras прост и понятен, но менее быстр, чем TensorFlow.  

• PyTorch предпочтителен для преподавателей, но менее широко используется в производстве.  

• Рекомендация: использовать TensorFlow.  

• TensorFlow широко используется в повседневной работе.  

• Простота использования PyTorch и режим быстрого выполнения делают его подходящим для быстрых решений и моделей меньшего масштаба.  

• TensorFlow подходит для развертывания на серверах и мобильных устройствах, а также для компаний, работающих с моделями глубокого обучения.  

• Функции визуализации TensorFlow помогают показать внутреннюю работу модели клиентам.  

• Основное различие между TensorFlow и Keras не в производительности, а в контроле и гибкости.  

• Keras проще в использовании, но менее гибок для создания произвольных вычислительных графов.  

• TensorFlow обеспечивает большую гибкость и подходит для исследовательской работы.  

• Видео завершается призывом к подписке на канал и изучению глубокого обучения на сайте SimplyLearn.