ما الفرق بين Keras و Tensorflow: أيهما أفضل؟ 

أدى التطور في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الى زيادة الحاجة الى بناء النماذج الذكية لأداء المهام المختلفة, ولكن بنائها يتطلب العديد من الأدوات والمهارات اللازمة التي قد تجعل عملية بناء وتدريب النماذج صعبة ومعقدة. كما يعد الحصول على بيانات كبيرة ومتنوعة تحديا بالإضافة الى احتياج النماذج لموارد حسابية كبيرة وعالية التكلفة. لذلك كانت الحاجة الى تطوير ما يسمى بمكتبات التعلم الآلي التي تجعل إمكانية البناء والتطوير للنماذج سهلة ويسيرة. من ضمن المكتبات الشهيرة جدا في هذا المجال هي مكتبة TensorFlow و مكتبة Keras التي تم دمجها لاحقا مع مكتبة TensorFlow. في هذا المقال سنركز على الفرق بين Keras و TensorFlow في ستة جوانب أساسية من حيث المفهوم والإيجابيات والسلبيات بالإضافة الى الخدمات المقدمة من كل منهما. 

الفرق بين Keras  و Tensorflow في المفهوم

لنفهم الفروقات الأساسية بين المكتبتين علينا أن نعرف مفهوم كل على حدى.

مفهوم Tensorflow

هي مكتبة للتعلم الآلي مفتوحة المصدر تم إصدارها من قبل شركة Google في عام 2015, تتيح إمكانية تصدير وبناء خوارزميات ونماذج التعلم الآلي حيث يتم التعامل مع البيانات بفعالية من خلال تدفق البيانات بشكل فعال على شكل دفعات وتحديث النموذج باستمرار, بدلا من التعامل معها دفعة واحدة, الأمر الذي قد يؤدي الى صعوبة تخزين البيانات ومعالجتها مما يقلل من أداء النموذج.

كما أنها تقوم بتجميع نماذج التعلم الآلي وتدريبهم بوجود مجموعات ضخمة من البيانات لتمكينهم من فهم البيانات واستخلاص نتائج مبهرة.

 مفهوم Keras

هي واجهة تطبيق API عالية المستوى في مكتبة Tensorflow, صممت لإنشاء الشبكات العصبية إجراء التجارب عليها بكل سهولة ومرونة. يمكنها أن تعمل فوق مكتبات أخرى مفتوحة المصدر مثل Theano و PlaidML  وغيرهم. 

الفرق من حيث لغة البرمجة المستخدمة والأجهزة التي تعمل عليها

مكتبة Tensorflow

• يمكن تشغيل Tensorflow على وحدات المعالجة المركزية CPU ووحدات معالجة الرسومات GPU, كما أنها تعمل على تطبيقات الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية
• توفر واجهة برمجة تطبيقات API في عدة لغات برمجة مثل: Java, Python و C++

واجهة Keras 

• يمكن تشغيلها على وحدات المعالجة المركزية CPU ووحدات معالجة الرسومات GPU 
• مكتوبة بلغة Python وهي لغة برمجة سهلة التعلم نسبيا

الفرق بين Keras و Tensorflow من حيث الاستخدام

مكتبة Tensoflow

• بنية أساسية معقدة مما يجعلها صعبة الاستخدام وخصوصا للمبتدئين 
• تحتاج لمجموعة كبيرة من البيانات
• صعوبة تصحيح الأخطاء في الشيفرة البرمجية بسبب تعقيد نماذج التعلم الآلي
• تعطي أداء سريعا وقويا

واجهة Keras

• بنية أساسية بسيطة مما يجعلها سهلة الاستخدام للمبتدئين وغيرهم
• يمكن استخدام كمية بسيطة من مجموعة البيانات 
• لا حاجة الى عمليات تصحيح الأخطاء بسبب بساطة الشبكة 
• تعطي أداء أبطأ وأقل

ما الخدمات التي تقدمها كل منهما 

مكتبة Tensorflow 

 تستخدم الشركات TensorFlow للتعرف على الصور وتصنيف الحروف المكتوبة يدويًا والشبكات العصبية المتكررة وتضمين الكلمات ومعالجة اللغة الطبيعية, بالإضافة إلى نماذج التسلسل إلى التسلسل لترجمة الآلات، ومحاكاة المعادلات التفاضلية الجزئية.

واجهة Keras

تستخدم Keras في تصميم الشبكات العصبية وإجراء الأبحاث عليها ونشرها بكل سهولة ومرونة كما تسمح بنقل المعرفة بين أعضاء الفريق.   

 مقارنة بين Keras و Tensorflow في الإيجابيات والسلبيات

إيجابيات Tensorflow

هنا ذكر لأهم الإيجابيات التي تتميز بها مكتبة Tensorflow: 

• تتميز بوجود المجتمعات والمنتديات التي تجمع المستخدمين والمطورين الذين يقدمون المساعدة والدعم لبعضهم البعض
• توفر Tensorflow كذلك إمكانية تصحيح الأخطاء Debugging لجزء محدد من النموذج أو جزء معين من الرسوم البيانية دون الحاجة الى تنفيذ النموذج كاملا
• تسمح بالتوسع أي إضافة مكونات جديدة للنموذج لتحسينه وتطويره

إيجابيات Keras

بعض النقاط الإيجابية التي تتمتع بها واجهة Keras:

• تعتبر أفضل منصة للعمل على الشبكات العصبية
• توفر مجموعة من النماذج المدربة مسبقا التي يمكن للمستخدمين الاستفادة منها في تطوير نماذجهم
• تقدم تغذية راجعة للمستخدم في حال ارتكب خطأ ما

سلبيات Tensorflow

لا شيء مثالي بالطبع لذا نذكر في هذا القسم بعض من سلبياتها: 

• تتطلب معرفة أساسية في التفاضل وعلم الجبر الخطي بالإضافة الى خبرة في مجال التعلم الآلي 
• سرعتها في العمل أقل مقارنة بالمنصات الأخرى من نفس النوع
• ليست مصممة لنظام التشغيل Windows إلا باستخدام أداة تثبيت ل Python أو "pip",  ولكن يمكن تشغيلها على أنظمة تشغيل أخرى مثل Linux 

سلبيات Keras

رغم سهولتها وبساطتها إلا أن لديها بعض السلبيات, منها:

• لا تدعم شبكات  (Restricted Boltzmann Machine) أو RBM 
• عدد المشاريع المتاحة في الإنترنت أقل مقارنة بمكتبة Tensorflow
• لا تعمل على وحدات معالجة الرسومات بنسبة 100%

كيف تختار المكتبة الأنسب لك؟ 

هل لا زلت تتساءل عن أي من المكتبتين أفضل, في الحقيقة لا يوجد جواب مباشر لسؤال كهذا, فالأمر يعتمد هدفك من استخدام المنصة وحجم المشروع الذي تعمل عليه بالإضافة الى مستوى خبرتك في مجالي التعلم الآلي والتعلم العميق.

إذا كنت تعمل على مشروع ضخم وضمن فريق ولديك ما يكفي من الخبرة في مجال التعلم الآلي و علم الجبر الخطي فأنت بالطبع ستحتاج الى منصة تزودك بجميع الأدوات اللازمة وقادرة على تحمل حجم البيانات الهائل التي ستتعامل معها, فخيارك الأمثل هو منصة Tensorflow. 

أما اذا كنت حديث خبرة في مجال التعلم الآلي وترغب في العمل على منصة سهلة وبسيطة, ستكون منصة Keras خيارك الأمثل.

لا تنسى أن Keras يمكنها العمل فوق  Tensorflow لذلك قد تستفيد منهما معا للحصول على أفضل أداء. 

الخاتمة

يعتبر هذا المقال بمثابة دليل شامل حول أهم الفروقات بين منصتي Tensorflow و Keras, حيث 

باختصار، Keras و Tensorflow يتشاركان في العديد من الجوانب، تعد Keras واجهة عالية المستوى مبنية فوق Tensorflow. إن كنت ترغب في السهولة والسرعة، قد تجد Keras مفيدة، في حين تمنح Tensorflow قوة أكبر ومرونة إضافية في تحكم أعمق بالتفاصيل. يعتمد الاختيار بين Keras و Tensorflow على احتياجات مشروعك و تفضيلاتك الشخصية. سواء اخترت Keras بشكل مستقل أو باستخدامها كواجهة لـ Tensorflow، فإنك ستجد أدوات فعّالة لتطوير نماذج تعلم الآلة والشبكات العصبية.

المصادر

1. Difference between TensorFlow and Keras - GeeksforGeeks
2. TensorFlow vs Keras: Key Difference Between Them
3. Pytorch Vs Tensorflow Vs Keras: The Differences You Should Know.