【TensorFlow 和 Keras 的区别
Tensorflow 和 Keras 都是数据科学领域中著名的机器学习模块。在本文中，我们将看看这些库的优点、缺点和区别。
张量流
TensorFlow 是一个机器学习的开源平台，也是一个用于机器学习应用的符号数学库。
TensorFlow 的优势:
对于给定的数据，张量流比任何其他顶级平台都有更好的图形表示。
- 张量流的优势在于它确实支持并使用了许多后端软件，如图形用户界面和专用集成电路。
- 说到社区支持张量流已经最好了。
- 张量流还有助于调试图的子部分。
- 与其他平台相比，张量流表现出了更好的性能。
- 易于扩展，因为它可以自由添加自定义块来构建新的想法。
张量流的缺点:
- Tensor flow 不是专门为 windows 操作系统设计的，但它是为 Linux 等其他操作系统设计的，但是 tensor flow 可以在 python 包安装程序(pip)的帮助下安装在 Windows 中。
- 与同类型的其他平台相比，张量流的速度较慢。
- 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。
硬
这是一个开源的神经网络库，运行在神经网络或张量流之上。它被设计成用户使用起来既快捷又方便。它是一个有用的库，可以构建我们想要的任何深度学习算法。
喀拉斯的优势:
- Keras 是研究神经网络模型的最佳平台。
- Keras 的应用编程接口用户友好，初学者很容易理解。
- Keras 的优势在于它可以选择任何支持它的库作为它的后端支持。
- Keras 提供各种预训练模型，帮助用户进一步改进用户正在设计的模型。
- 说到社区支持，Keras 最喜欢堆栈溢出。
喀拉斯的劣势:
- Keras 的主要缺点是它是一个低级应用程序编程接口。
- 当涉及到一些模型的设计时，很少有预先训练好的模型是 Keras 不太支持的。
- Keras 库给出的错误对用户没有太大帮助。
