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Scikit-learn 与 TensorFlow不是一回事：详细对比

2022-05-07来源：CSDN圣普伦官方号

什么是 Scikit-Learn？

Scikit-learn 是一个开源 Python 库，包括各种无监督和监督学习技术。它基于 Matplotlib、Pandas 和 NumPy 等技术和库，有助于简化编码任务。

Scikit-learn 的功能包括：

● 分类（包括 K-Nearest Neighbors）

● 预处理（包括最小最大归一化）

● 聚类（包括 K-Means++ 和 K-Means）

● 回归（包括逻辑回归和线性回归）

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​Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它拥有标准简单的界面，可用于预处理数据以及模型的训练、优化和评估。

该项目最初始自David Cournapeau在Google Summer of Code活动中开发的项目，并于2010年首次公开发布。自创建以来，该库已发展成为了一个丰富的生态系统，可用于开发机器学习模型。

Scikit-learn的优点

● 想要将算法连接到他们的平台的用户可以在 scikit-learn 网站上找到详细的 API 文档。

● 社区用户量大，有很多贡献者、提供大型国际在线社区支持。

● 使用起来很简单。

● 只需最基本的许可和法律限制即可免费使用。

● scikit-learn 包具有极强的适应性和实用性，可用于各种现实世界的任务，例如开发神经图像、预测消费者行为等。

Scikit-learn的缺点

● 如果你更喜欢深度学习，scikit-learn就不是那么合适你学习。

● 因为它使用起来比较简单，所以可能会导致一些初级数据科学家懒得去学习基础知识而蛮干。

什么是 TensorFlow？

TensorFlow 是一个由 Google 维护的开源框架，用于对机器学习模型（主要是神经网络）进行原型设计和评估。TensorFlow 采用用多种语言编写，包括 Swift、Python、Go、Javascript、Java 和 C++等，并包括对各种其他语言的社区构

建支持。

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​TensorFlow允许应用程序在无需修改的前提下也能够在标准 CPU 上运行的库。Linux、Android、macOS 和 Windows 是 TensorFlow 支持的系统。谷歌云机器学习引擎也可以在不使用传统计算平台的情况下运TensorFlow 模型。

TensorFlow 通常与神经网络相关联，它的吸引力源于其速度和神经网络优化。很少有框架能够与 TensorFlow 在 GPU、CPU、GPU 和 TPU 上运行模型的能力相匹敌。

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​TensorFlow的优点

● 它可以快速轻松地计算数学表达式。

● TensorFlow 可以生成大量序列模型并训练用于数字分类的深度神经网络。

● TensorFlow 提供了一项独特的功能，可以同时提高内存和数据的使用率。

● 它有谷歌的支持。它提供定期的新功能发布、快速升级和流畅的性能。

● TensorFlow 旨在与各种后端软件（ASIC、GPU 等）一起使用，并且具有极高的并行性。

● TensorFlow 背后有一个强大的社区。

● 与 Theano 和 Torch 等内在库相比，TensorFlow 的计算图可视化更加出色。

● 它使用了一种新颖的方法，使我们能够跟踪许多指标并监控模型的训练进度。

● 它的性能非常出色，与行业中的佼佼者不相上下。

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​TensorFlow的缺点

● 目前，NVIDIA 是唯一支持TensorFlow的 GPU，而 Python 是唯一支持的完整语言，这是一个劣势，因为有越来越多的其他深度学习语言。

● 有很多用户更喜欢在 Windows 环境中工作而不是在 Linux 上工作，很遗憾TensorFlow 并不能满足他们的需求。如果实在想装，Windows 用户也可以通过 Python 包库 (pip) 或 conda 安装它。

● 不支持 OpenCL。

● 由于 TensorFlow 的独特结构，很难发现和排除错误。

● 要求学习者拥有扎实的高等数学和线性代数基础，对机器学习有透彻的了解，学习门槛高。

总的来说，Scikit-learn 和 TensorFlow 旨在帮助开发人员创建和基准测试新模型，因此它们的功能实现非常相似，不同之处在于 Scikit-learn 在实践中用于更广泛的模型，而 TensorFlow 更适用于神经网络。

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