🧰 TensorFlow और Keras - Deep Learning Frameworks (हिंदी में)

Deep Learning में models को बनाने और train करने के लिए TensorFlow और Keras दो लोकप्रिय frameworks हैं। ये tools machine learning और neural network development को आसान बनाते हैं।

🔹 TensorFlow क्या है?

TensorFlow एक open-source library है जिसे Google ने develop किया है। यह numerical computation के लिए highly efficient है और large-scale deep learning applications को support करता है।

Backend पर low-level computation handle करता है।
GPU/TPU पर training को accelerate करता है।
Production deployment के लिए भी इस्तेमाल किया जाता है (जैसे TensorFlow Lite, TensorFlow.js)।

🔸 Keras क्या है?

Keras एक high-level API है जो TensorFlow के ऊपर काम करता है और deep learning models को जल्दी और आसानी से develop करने के लिए बनाया गया है।

Python में लिखी गई है।
Beginner-friendly और readable syntax प्रदान करती है।
Fast prototyping के लिए ideal है।

🤖 TensorFlow vs Keras तुलना

Feature	TensorFlow	Keras
Level	Low-level	High-level
Complexity	More complex	Beginner friendly
Speed	Faster with optimization	Slower for complex tasks
Syntax	Verbosity	Clean & simple

🧪 Example: Keras से ANN Model बनाना

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

✅ निष्कर्ष

TensorFlow और Keras दोनों ही deep learning के महत्वपूर्ण tools हैं। Beginners के लिए Keras best है, जबकि TensorFlow production-level models के लिए अधिक control प्रदान करता है।

🚀 अगले ब्लॉग में: Train Model with GPU (Hindi में)

TensorFlow and Keras Basics - Deep Learning Frameworks in Hindi