[ML] Tensorflow 와 Keras 간단 비교

들어가기 앞서,

• 인공지능 분야를 공부하게 되면, 자연스럽게 접하게 되는 프레임워크가 있습니다.
• 바로 구글에서 개발한, 텐서플로우 입니다.
• 그 다음으로 많이 듣게 되는 용어는 케라스 입니다.
• 해당 포스트에서는, 아주 간단한 질의 응답으로, 텐서플로우와 케라스의 차이를 알아보겠습니다.

둘은 무슨 사이?

• Tensorflow 는, 구글에서 개발하고 오픈소스로 공개한 머신러닝 프레임워크입니다.
• Keras 는, Tensorflow 위에서 동작하는 라이브러리입니다.

왜 Tensorflow 가 있는데, 그 위에서 동작하는 Keras 가 필요한가?

• Tensorflow 는 훌륭한 프레임워크이지만, 아직 사용을 하기에는 어려운 부분이 많습니다.
  • 특히, 처음 머신러닝을 접하는 사람이라면 더욱 그렇습니다.
• 반면, Keras 는 사용자 친화적으로 개발되었기 때문에 사용이 매우 편합니다.
  • 정말 간단한 신경망의 경우, 겨우 몇 줄 만으로 만들 수가 있습니다.

언제 Tensorflow 와 Keras 를 사용하는게 좋은가?

• 만약, 머신러닝을 처음 시작하고, 비교적 단순한 신경망을 구성하거나, 기존의 갖추어진 기능만을 사용해, 빠른 시간 내에 프로토타이핑을 하고자 한다면, Keras 만으로 충분 할 수 있습니다.
• 하지만, Tensorflow 는 훨씬 더 디테일한 조작이 가능하므로, 신경망을 유심히 관찰하고, 연구 및 개발을 해야하는 경우라면, Tensorflow 를 사용하는 것이 좋을 수 있습니다.
  • Tensorflow 에서는 Threading 이나 Queue 등의 메커니즘을 훨씬 디테일하게 사용할 수 있고
  • 내부 구조를 확인할 수 있는 디버거를 사용할 수도 있습니다.

가장 좋은 옵션은?

• tf.keras 로 주요 틀을 구현하고, 순수한 Tensorflow 로 내용을 채워넣는 방법이 가장 좋은 옵션이 될 수 있습니다.

참고

• https://backgomc.tistory.com/78