Tensorflow と Keras の関係
はじめに
Keras を使うことで、深層学習やモデル構築をよりシンプルに記述することができます。
一方で、実際の AI 開発の現場では Keras よりも Tensorflow や Pytorch といったフレームワークが広く使われています。
今回は、Tensorflow と Keras の関係について、主要なポイントを説明します。
役割の違い
Tensorflow と Keras は次のような補完関係にあります。
-
Keras は、より簡潔で使いやすいインターフェースを提供する高レベル API です。
要するに、簡単にお試ししたり、小規模なモデル開発なら Keras で充分、ということです。 -
Tensorflow は、低レベルから高レベルまでの API を提供する包括的なフレームワークです。
要するに、大規模なデータセットを使う場合や、細かい調整をしたい時などは Tensorflow が必要、ということです。
まとめると、小規模なら Keras、大規模なら Tensorflow、ということです。
| 用途 | 推奨されるフレームワーク |
|---|---|
| ディープラーニング研究・複雑なネットワーク | Tensorflow |
| 迅速な実装・プロトタイピング | Keras |
| 大規模データセット | Tensorflow |
| 小規模データセット | Keras |
まとめ
このように、Tensorflow は Keras の上位互換の フレームワーク、といってもいいでしょう。
Tensorflow を使うことで、Keras ではできない痒いところに手が届いたり、大規模なデータセットを扱ったりすることができます。
実際に Github に上がっている世界中の深層学習コードは、Tensorflow（あるいは Pytorch）で書かれていることが大半です。
もし AI エンジニアを目指すなら、Keras から一段レベルアップして、Tensorflow を使った開発手法を習得することが必要でしょう。
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