Entonces, en el aprendizaje profundo, los marcos son muchos. El que quieras usar depende totalmente de lo que te gustaría lograr.
tl; dr: Entonces, si eres un principiante, Keras sobre tensorflow es una buena opción. Curva de aprendizaje suave, pero al mismo tiempo, obtienes tensorboard. Excelente documentación y una gran base de usuarios.
La versión más larga para ayudarte a elegir (solo enumera las que he usado):
- ¿Cuáles son las aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural en una revista en línea?
- ¿Por qué los LSTM generalmente se entrenan con backprop y no con EKF?
- Serie temporal: ¿Existe un enfoque para la detección de anomalías que no se base en datos de entrenamiento anteriores?
- ¿Cuál es la mejor manera de aprender a usar LDA (asignación de dirichlet latente) con Python?
- ¿Cuál es la mejor herramienta de aprendizaje automático para Mac OS?
- Keras es una API de alto nivel construida sobre otros marcos como tensorflow y theano (recientemente se ha incorporado a la API de tensorflow). Keras es un excelente envoltorio, muy fácil de usar y hace que construir redes neuronales sea tan fácil como un pastel. Contras: si desea tener más control de nivel inferior, entonces tal vez debería probar uno de los frameworks subyacentes que utiliza Keras. Raramente necesitaría ese nivel de acceso si no está innovando en un nivel fundamental.
- Tensorflow es un marco de nivel inferior que es excelente para construir sistemas desde cero. Tiene excelente documentación para facilitar su curva de aprendizaje. También hay un tensorboard, una herramienta de visualización sin igual. Contras: la depuración con tensorflow es un poco difícil, y sus gráficos estáticos y el flujo de trabajo basado en la sesión serían un poco confusos para un principiante. También es un poco más lento con respecto a sus competidores, pero es muy, muy poderoso.
- Pytorch : más fácil de codificar y depurar que el tensorflow, y aún tiene acceso de nivel inferior. Contras: Relativamente más nuevo, por lo que la documentación no es tan pulida como la de tensorflow. No hay reemplazo para el tensorboard, pero aparentemente puedes conectarlo con la antorcha, aparentemente.
- Neon : rápido en comparación con el resto, y fácil de codificar y depurar, IMO. También obtienes todo el acceso de nivel inferior que necesitarías. Contras: Todavía no hay reemplazo para el tensorboard, y menos de una base de usuarios que los otros enumerados aquí, por lo que tendrá que aprender mucho por sí mismo. No puede vencer a tensorflow en su documentación tampoco.
Espero que ayude. ¡Buena suerte!
