В чем заключаются ключевые отличия между TensorFlow и Keras?

Некоторые ключевые отличия между TensorFlow и Keras:

• Уровень API. www.educative.io Keras — это API высокого уровня, а TensorFlow — платформа, предлагающая API как высокого, так и низкого уровня. www.guru99.com
• Назначение. www.guru99.com Keras подходит для быстрой реализации, а TensorFlow — для исследований в области глубокого обучения и сложных сетей. www.guru99.com
• Отладка. www.guru99.com Keras использует инструмент отладки API, а в TensorFlow для отладки можно использовать инструменты визуализации Tensor Board. www.guru99.com
• Архитектура. www.guru99.com Keras имеет простую архитектуру, которая читабельна и лаконична, в то время как TensorFlow не очень прост в использовании. www.guru99.com
• Наборы данных. www.guru99.com Keras обычно используется для небольших наборов данных, а TensorFlow — для высокопроизводительных моделей и больших наборов данных. www.guru99.com
• Поддержка сообщества. www.guru99.com В Keras поддержка сообщества минимальна, тогда как в TensorFlow её поддерживает большое сообщество технологических компаний. www.guru99.com
• Производительность. www.guru99.com Keras можно использовать для моделей с низкой производительностью, а TensorFlow — для моделей с высокой производительностью. www.guru99.com

Выбор между TensorFlow и Keras зависит от конкретных потребностей проекта и уровня квалификации разработчика. www.educative.io