ویژگی های Keras و TensorFlow ( تفاوت ها و شباهت ها)


یادگیری عمیق با کمک به ما برای ساخت سیستم ها و ماشین هایی که در گذشته تنها رویای آنها را می دیدم انقلابی در هوش مصنوعی ایجاد کرده است . یادگیری عمیق یکی از شاخه های یادگیری ماشین است که در آن از شبکه های عصبی مصنوعی عمیق استفاده میشود .

به شبکه عصبی که دارای تعداد زیادی لایه بصورت پشته ( پشت سر هم ) باشد شبکه عصبی عمیق گفته میشود .هر چه تعداد این لایه های بیشتر باشد شبکه عمیق تر است . نیاز روبه رشد برای آموزش و استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی ( در هر زمینه ای ) سبب افزایش تعداد فریم ورک ها و کتابخانه های مخصوص آن شده است .در این مقاله درباره دو نوع از این فریم ورک ها صحبت خواهیم کرد . در انتهای مقاله شما درک عمیق تری از چیستی کراس و تنسورفلو و تفاوت ها و شباهت های آنها خواهید داشت .

اما قبل از هر چیزی باید بطور خلاصه درباره ی این دو بحث کنیم که آنها دقیقا چه هستند ؟

تنسورفلو پراستفاده ترین کتابخانه در توسعه مدلهای یادگیری عمیق است . توسعه دهندگان بسیاری از تنسورفلو در پروژه های حساس و پیشرفته خود استفاده میکنند . یکی از اصلی ترین دلایل محبوبیت تنسورفلو ٬ منبع باز بودن آن است (open source ) . تعداد کاربران مخازن تنسورفلو در گیت هاب به تنهایی میتواند محبوبیت این فریم ورک را نشان دهد. اما کار کردن با آن به همین راحتی نیست . در طرف دیگر کراس وجود دارد که یک Api سطح بالا است که در بالاترین سطح تنسورفلو ساخته شده است . کراس بسیار کاربر پسند تر (user friendly) و آسانتر از تنسورفلو است .

تا اینجای مقاله ممکن است سوالهایی در ذهن شما ایجاد شده باشد :

  • اگر کراس در سطح بالای تنسورفلو قرار دارد پس فرق این دو چیست ؟
  • اگر کراس کاربرپسند تر است پس چه نیازی به تنسورفلو است ؟
  • …

این مقاله به تمامی سوالهای شما پاسخ خواهد داد .

تنسورفلو هدیه ای از سوی گوگل به توسعه دهندگان یادگیری ماشین است . تنسورفلو قدرت یادگیری عمیق را در اختیار همه علاقه مندان به آن قرار میدهد . گوگل دوره ها آموزشی مقدماتی و پیشرفته ای را برای آموزش علاقه مندان فراهم کرده است تا آنها بتوانند از آن در هر زمینه ای استفاده کنند . این کتابخانه بصورت منبع باز در گیت هاب در اختیار همه قرار دارد .تنسورفلو محبوب ترین کتابخانه پیاده سازی شبکه های عصبی عمیق است . اولین دلیل محبوبیت تنسورفلو سهولت ایجاد و توسعه برنامه های کاربردی است . پروژه های نمونه نوشته شده در مخزن گیت هاب نه تنها قدرتمند هستند بلکه به شیوه ساده و مبتدی نوشته شده اند .

اهداف اصلی استفاده از تنسورفلو چه هستند ؟

تنسورفلونسبت به سایر کتابخانه ها در محسابات عددی برتری دارد ٬ که یکی از حیاتی ترین نیاز های یادگیری عمیق است . تنسورفلو api های فراوانی برای اکثر زبان ها و محیط های برنامه نویسی مورد نیاز پروژه های یادگیری عمیق فراهم میکند . مانند : python , c, c++ , go, java, android, macOS, Linux, raspberry pie , … . تنسورفلو ایجاد شده است تا محاسبات ریاضی سنگین یادگیر عمیق را بتوان بر روی هر دستگاهی اجرا کرد . حتی برروی یک گوشی هوشمند .

در حال حاضر تنسورفلو روی تمامی دستگاه مورد استفاده اجرا می شود . از موبایل ها تا رایانه های رومیزی و حتی دستگاه های جاساز شده(embedded devices) . منبع باز بودن و جامعه بزرگ پشتیبان و فراگیر بودن همگی دلایلی هستند که باعث می شود تنسورفلو وارد دنیای روزمره و صنعت شود همانند آنالیز تصاویر , تولید داده , پردازش زبان طبیعی , رباتیک و.... . جالب اینجاست که تنسورفلو حتی توسط تعداد زیادی از برنامه نویسان برای پیاده سازی ترجمه زبان و حتی تشخیص زودهنگام سرطان پوست مورد استفاده قرار می‌گیرد. تنسور فلو به معنای واقعی در حال تغییر مسیر برنامه نویسان با استفاده از تکنولوژی یادگیری ماشین است .

برنامه های کاربردی تنسورفلو :

وقتی که بحث یادگیری عمیق باشد تنسور فلو اولویت بالاتری نسبت به رقیبان خود دارد : Thorch , Theano و سایر فریم ورک های شناخته شده . تنسور فلو بطور بسیار گسترده‌ای در تشخیص صدا برنامه های مبتنی بر متن مانند گوگل ترجمه, شناسایی چهره و تشخیص ویدئو استفاده می شود .جالبتر اینجاست که ناسا در حال توسعه مدل پیش بینی کننده از اجسام نزدیک به زمین با یادگیری عمیق و تنسورفلو است. بر اساس گفته کارکنان ناسا تنسورفلو می تواند در طراحی مدل چند لایه که قادر به شناسایی و رده بندی اجسام کشف شده در خارج از زمین است کمک کند . تنسور فلو توسط بزرگترین کمپانی های داده دنیا مانند ایرباس ,دراپ باکس , اسنپ چت و اویلر استفاده می شود .

كراس چيست ؟

کراس یک کتابخانه در بالاترین سطح تنسورفلو است . api کراس شبیه به scikit-learn است که به زبان پایتون نوشته شده است . و هدف آن ساخت شبکه های عصبی مصنوعی است . توسعه دهندگان می توانندبه راحتی از آن برای ایجاد انواع شبکه های عصبی مصنوعی استفاده کنند . بدون اینکه نگران مسائلی از قبیل ریاضیات و جبر تنسور ها باشند . کراس این مزیت را برای توسعه دهندگان مبتدی و دانشمندان داده فراهم می کند که آن ها بتوانند براحتی به سمت یادگیری عمیق بروند و هیچ دردسری برای محاسبات سطح پایین ندارد.افزایش تقاضا برای یادگیری عمیق منجر به افزایش تقاضا برای افراد ماهر در زمینه یادگیری عمیق شده است .

ویژگی برجسته کراس :

کراس یک رابط سطح بالاست که از tensor flow به عنوان backend خود استفاده می‌کند .

  • هم روی CPU و هم به روی GPU به راحتی کار میکند .
  • کراس به دلیل ماهیت ماژولار فوق العاده انعطاف پذیر است . درنتیجه برای پروژه های تحقیقاتی بسیار مناسب است .
  • کراس یک چارچوب کاملا مبتنی بر پایتون است که دیباگ کردن را ساده میکند .

کراس vs تنسورفلو . چگونه آنها را مقایسه کنیم ؟

کراس یک کتابخانه شبکه عصبی است که در python نوشته شده است و دارای ماهیت سطح بالایی است که استفاده از آن را بسیار ساده و شهودی میکند . کراس بعنوان یک اتصال با کتابخانه های سطح پایین شبکه های عصبی مصنوعی مانند tf و theano کار میکند . از این نظر زیاد منطقی به نظر نمی رسد که آن را با تنسور فلو مقایسه کنیم . زیرا خود کراس از tf بعنوان backend استفاده میکند . اما اگر مجبور باشیم , آنها را باهم مقایسه میکنیم .

درک و پیاده سازی کراس بسیار ساده است . استفاده از کراس تقریبا شبیه کار با بلوک های لگو است . کراس ساخته شده است تا به توسعه دهندگان در آزمایش سریع کمک کند . کراس به شما این امکان را میدهد تا از تنسور فلو به عنوان هسته اصلی استفاده کنید . بدون اینکه نیاز داشته باشید تا آن را یاد بگیرید. کراس با این هدف توسعه یافت که به افراد اجازه دهد تا اسکریپت های خود را بدون نیاز به دانستن جزییات پشت پرده (backend) بنویسند . بنابراین شما به لطف کراس در اکثر مواقع هیچ نیازی به دانستن جزییات عملکردی نخواهید داشت.

با این حال وقتی صحبت از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین میشود نمیتوان درباره ی همه توسعه دهندگان صحبت کرد . تفاوت اصلی بین کراس و تنسور فلو این است که شما در کراس نمیتوانید تغییرات سطح پایین ایجاد کنید . برای آن شما نیاز به تنسورفلو دارید . اگرچه درک آن دشوار است اما به محض اینکه آن را یاد بگیرید میتوانید در سریعترین زمان ممکن مدلهای خود را بسازید . بنابراین مانند هر وقت , همه چیز به نیاز شما بستگی دارد . اگر میخواهید با DNN ها آشنا شوید و یا فقط میخواهید نمونه اولیه بسازید به سراغ کراس بروید . اما اگر شما کسی هستید که دوست دارد غواصی کند و همه چیز را در سطح پایین کنترل کند باید مدتی را به بررسی تنسورفلو اختصاص دهید .