As jy hierdie lees, het jy ongetwyfeld reeds jou reis na diepe leer begin. As jy nuut is in hierdie onderwerp, is diep leer 'n byvoeging wat unieke breinagtige strukture genaamd kunsmatige neurale netwerke gebruik om mensagtige rekenaars te bou wat werklike kwessies aanpak.
Om te help met die ontwikkeling van hierdie ontwerpe, het tegnologie-behemoths soos Google, Facebook en Uber 'n verskeidenheid raamwerke vir die Python-diepleeromgewing ontwikkel, wat dit makliker maak om diverse neurale netwerke te verstaan, te skep en op te lei.
'n Diep leerraamwerk is 'n stuk sagteware wat akademici en datawetenskaplikes gebruik om diepleermodelle te skep en op te lei.
Die doel van hierdie raamwerke is om dit vir individue moontlik te maak om hul modelle op te lei sonder om die tegnieke daaragter te verstaan diep leer, neurale netwerke en masjienleer.
Deur 'n hoëvlak programmeringskoppelvlak bied hierdie raamwerke boustene vir die konstruksie, opleiding en verifikasie van modelle.
Ons sal kyk na TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK en DeepLearing4j as alternatiewe vir PyTorch, wat 'n algemeen gebruikte diep leerraamwerk.
Wat is Pytorch?
PyTorch is 'n gratis oopbron-masjienleerbiblioteek wat gebou is met die Torch Python-biblioteek.
Dit is geskep deur Facebook se KI-navorsingsgroep en gepubliseer as 'n gratis en oopbron-biblioteek in Januarie 2016 met toepassings in rekenaarvisie, diep leer en natuurlike taalverwerking.
Dit het 'n noodsaaklike en Pythonic-programmeertaal wat kode as 'n model ondersteun, ontfouting vergemaklik en versoenbaar is met ander gewilde wetenskaplike rekenaarbiblioteke, alles terwyl dit doeltreffend bly en hardewareversnellers soos GPU's moontlik maak.
PyTorch het in gewildheid gegroei onder diepleer-navorsers danksy sy fokus op bruikbaarheid en deeglike prestasie-oorwegings.
Dit bevat 'n basiese datastruktuur, Tensor, wat 'n multidimensionele skikking is soortgelyk aan Numpy-skikkings, wat programmeerders in staat stel om maklik 'n ingewikkelde neurale netwerk.
Dit word meer gewild in huidige sektore en in die akademiese gemeenskap vanweë die buigsaamheid, spoed en gemak van implementering, wat dit een van die gewildste diepleerinstrumente maak.
Pytorch Sleutel kenmerke
- PyTorch is Python-gesentreerd, of "pytonies", deurdat dit bedoel is vir diepgaande integrasie met Python-programmering eerder as om te dien as 'n koppelvlak vir 'n biblioteek wat in 'n ander taal ontwikkel is.
- Eenvoudig om te leer – PyTorch volg dieselfde struktuur as tradisionele programmering en is noukeurig gedokumenteer, met die ontwikkelaargemeenskap wat altyd probeer om dit te verbeter. Dit is dus maklik om te leer vir beide programmeerders en nie-programmeerders.
- PyTorch kan rekenaarwerk oor verskeie SVE of GPU kerne wat dataparallelisme-vermoë gebruik. Alhoewel soortgelyke parallellisme met ander masjienleertegnieke bewerkstellig kan word, maak PyTorch dit baie makliker.
- Ontfouting: Een van die talle wyd toeganklike Python-ontfoutingsnutsgoed (byvoorbeeld Python se pdb- en ipdb-nutsgoed) kan gebruik word om PyTorch te ontfout.
- PyTorch ondersteun dinamiese berekeningsgrafieke, wat impliseer dat die gedrag van die netwerk dinamies tydens looptyd verander kan word.
- PyTorch kom met verskeie spesiaal geskepde modules, soos fakkelteks, fakkelvisie en fakkelklank, wat gebruik kan word om uiteenlopende velde van diep leer te hanteer, soos NLP, rekenaarvisie en stemverwerking.
Pytorch-beperkings
- Beperkte monitering- en visualiseringskoppelvlakke: Terwyl TensorFlow 'n kragtige visualiseringsinstrument insluit vir die generering van die modelgrafiek (TensorBoard), het PyTorch tans nie hierdie kenmerk nie. Gevolglik kan ontwikkelaars ekstern aan TensorBoard koppel of een van die talle bestaande Python gebruik instrumente vir die visualisering van data.
- PyTorch is nie 'n end-tot-end nie machine learning ontwikkelingsplatform; dit ontplooi toepassings na bedieners, werkstasies en mobiele toestelle.
Om al hierdie redes sou dit 'n wyse besluit wees om die beste alternatiewe vir Pytorch te soek.
Gewildste Pytorch-alternatiewe
Hier is die lys van die beste alternatiewe vir Pytorch.
1. Tensorvloei
TensorFlow is 'n diep leer-gefokusde, oopbronraamwerk wat deur Google geskep is. Dit ondersteun ook standaard machine learning. TensorFlow is ontwerp met groot numeriese berekeninge in gedagte, eerder as diepgaande leer.
Verder het dit geblyk dat dit ook baie waardevol was vir diepleerontwikkeling, so Google het dit gratis beskikbaar gestel. TensorFlow neem data in die vorm van multidimensionele skikkings met groter afmetings, bekend as tensors. Wanneer u met enorme volumes data te doen het, is multidimensionele skikkings nuttig.
TensorFlow is gebaseer op knooppunt-datavloeigrafieke. Omdat die uitvoeringsmetode die vorm van grafieke aanneem, is dit baie makliker om TensorFlow-kode oor 'n groep rekenaars uit te voer terwyl GPU's gebruik word.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust en Scala is van die tale waarvoor TensorFlow se gemeenskap ondersteuning geskep het. TensorFlow bied die voordeel om 'n groot aantal toegangspunte te hê.
Afgesien van tale, het TensorFlow 'n groot reeks instrumente wat daarmee verbind of bo-op dit gebou is.
voordele
- Dit is gebruikersvriendelik. As jy vertroud is met Python, sal dit maklik wees om op te tel.
- Ondersteuning van die gemeenskap. TensorFlow word feitlik elke dag verbeter deur Google en ander organisasies se kundige ontwikkelaars.
- TensorFlow Lite kan gebruik word om TensorFlow-modelle op mobiele toestelle uit te voer.
- Tensorboard is 'n instrument vir monitering en data te visualiseer. As jy jou diep leermodelle in aksie wil sien, is dit 'n uitstekende hulpmiddel om te gebruik.
- Tensorflow.js laat jou toe om JavaScript te gebruik om intydse diepleermodelle in die blaaier uit te voer.
Disadvantages
- TensorFlow het 'n unieke struktuur, wat dit moeiliker maak om foute te ontdek en te ontfout.
- Daar is geen OpenCL-ondersteuning nie.
- TensorFlow bied nie baie vermoëns vir gebruikers van die Windows-bedryfstelsel nie. Dit ontsluit 'n oorvloed vermoëns vir Linux-gebruikers. Windows-gebruikers kan egter steeds TensorFlow aflaai deur die anaconda-prompt of die pip-pakket te gebruik.
- TensorFlow raak agter in terme van die aanbied van simboliese lusse vir onbepaalde rye. Dit het 'n spesifieke gebruik vir spesifieke reekse, wat dit 'n bruikbare stelsel maak. As gevolg hiervan word dit as 'n laevlak-API beskou.
2. Keras
Keras is 'n Python-gebaseerde diepleerbiblioteek, wat dit van ander diepleerraamwerke onderskei.
Dit is 'n hoëvlak programmeertaal wat 'n definieer neurale netwerk API definisie. Dit kan beide as 'n gebruikerskoppelvlak gebruik word en om die vermoëns van die diepleerraamwerke waarop dit loop, te verbeter.
Dit is 'n minimalistiese raamwerk wat liggewig en maklik is om te gebruik. Om hierdie redes is Keras deel van TensorFlow se kern API. 'n Keras-voorkant maak voorsiening vir vinnige prototipering van neurale netwerkmodelle in navorsing.
Die API is eenvoudig om te begryp en te gebruik, met die ekstra bonus dat modelle maklik tussen raamwerke oorgedra kan word.
voordele
- Die Keras API is maklik om te gebruik. Die API is goed ontwerp, objekgeoriënteerd en aanpasbaar, wat lei tot 'n aangenamer gebruikerservaring.
- Ondersteuning vir verspreide opleiding en multi-GPU parallelisme is ingebou.
- Keras is 'n Python-inheemse module wat eenvoudige toegang bied tot die volledige Python-datawetenskap-omgewing. Keras-modelle kan byvoorbeeld gebruik word deur die Python scikit-learn API te gebruik.
- Keras bevat vooraf opgeleide gewigte vir verskeie diepleermodelle. Ons kan hierdie modelle direk gebruik om voorspellings te maak of kenmerke te onttrek.
Disadvantages
- Dit kan ongelooflik irriterend wees om gereeld laevlak-agtergrondkwessies te kry. Hierdie probleme ontstaan wanneer ons probeer om take te doen wat Keras nie bedoel was om te bereik nie.
- In vergelyking met sy agterkant, kan dit traag wees op GPU's en langer neem om te bereken. Gevolglik moet ons dalk spoed in gevaar stel vir gebruikersvriendelikheid.
- In vergelyking met ander pakkette soos sci-kit-learn, is Keras data-voorverwerkingsvermoëns nie so aantreklik nie.
3. Apache MX Net
Nog 'n prominente Diep leerraamwerk is MXNet. MXNet, wat deur die Apache Software Foundation geskep is, ondersteun 'n verskeidenheid tale, insluitend JavaScript, Python en C++.
Amazon Web Services ondersteun ook MXNet in die ontwikkeling van diepleermodelle. Dit is uiters skaalbaar, wat voorsiening maak vir vinnige modelopleiding, en dit is versoenbaar met 'n verskeidenheid rekenaartale.
Om spoed en produktiwiteit te optimaliseer, laat MXNet jou toe om simboliese en noodsaaklike programmeertale te meng. Dit is gebaseer op 'n dinamiese afhanklikheidskeduleerder wat simboliese en noodsaaklike aktiwiteite in reële tyd paralleliseer.
Boonop maak 'n grafiekoptimeringslaag simboliese uitvoering vinnig en geheue ekonomies. MXNet is 'n draagbare en liggewig biblioteek.
Dit word aangedryf deur NVIDIA PascalTM GPU's en skaalbaar oor verskeie GPU's en nodusse, wat jou toelaat om modelle vinniger op te lei.
voordele
- Ondersteun GPU's en het 'n multi-GPU-modus.
- Doeltreffend, skaalbaar en blitsvinnig.
- Alle groot platforms is aan boord.
- Modelbediening is eenvoudig, en die API is vinnig.
- Scala, R, Python, C++ en JavaScript is van die programmeertale wat ondersteun word.
Disadvantages
- MXNet het 'n kleiner open source gemeenskap as TensorFlow.
- Verbeterings, foutoplossings en ander verbeterings neem langer om te implementeer as gevolg van 'n gebrek aan beduidende gemeenskapsondersteuning.
- MxNet, hoewel wyd in diens van talle firmas in die IT-bedryf is, is nie so bekend soos Tensorflow nie.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) is 'n kommersieel lewensvatbare oopbronraamwerk vir verspreide diep leer. Dit word gewoonlik gebruik om te skep neurale netwerke, maar kan ook gebruik word vir masjienleer en kognitiewe rekenaars.
Dit ondersteun 'n verskeidenheid tale en is maklik om op die wolk te gebruik. As gevolg van hierdie eienskappe is CNTK geskik vir 'n verskeidenheid KI-toepassings. Alhoewel ons C++ kan gebruik om sy funksies op te roep, is die mees algemene opsie om 'n Python-program te gebruik.
Wanneer dit op verskeie rekenaars gebruik word, word erken dat die Microsoft Cognitive Toolkit beter werkverrigting en skaalbaarheid gee as toolkits soos Theano of TensorFlow.
Die Microsoft Cognitive Toolkit ondersteun beide RNN en CNN neurale modelle, wat dit geskik maak vir beeld-, handskrif- en spraakherkenningstake.
voordele
- Maklik om te integreer met Apache Spark, 'n data-analise-enjin.
- CNTK se skaalbaarheid het dit 'n gewilde keuse in baie besighede gemaak. Daar is verskeie geoptimaliseerde komponente.
- Bied stabiele en goeie werkverrigting.
- Werk goed met Azure Cloud, wat albei deur Microsoft ondersteun word.
- Hulpbronbenutting en -bestuur is doeltreffend.
Disadvantages
- In vergelyking met Tensorflow, is daar minder gemeenskapsondersteuning.
- 'n Steil leerkurwe.
- Dit het nie 'n visualiseringsbord nie, sowel as ARM-ondersteuning.
5. DeepLearning4j
As Java jou primêre programmeertaal is, is DeepLearning4j 'n goeie raamwerk om te gebruik. Dit is 'n verspreide diepleerbiblioteek wat kommersiële en oopbron is.
Alle hooftipes neurale netwerkontwerpe, soos RNN'e en CNN'e, word ondersteun. Deeplearning4j is 'n Java- en Scala-biblioteek vir diep leer.
Dit werk ook goed met Hadoop en Apache Spark. Deeplearning4j is 'n wonderlike alternatief vir Java-gebaseerde diepleeroplossings omdat dit ook GPU's ondersteun.
Wat die Eclipse Deeplearning4j-diepleerraamwerk betref, sluit sommige van die uitstaande kenmerke parallelle opleiding deur middel van iteratiewe reduksies, mikrodiensargitektuuraanpassing en verspreide SVE's en GPU's in.
voordele
- Dit het uitstekende dokumentasie en gemeenskapshulp.
- Die Apache Spark-integrasie is eenvoudig.
- Dit is skaalbaar en in staat om enorme volumes data te hanteer.
Disadvantages
- In vergelyking met Tensorflow en PyTorch, is dit minder gewild.
- Java is die enigste programmeertaal wat beskikbaar is.
Gevolgtrekking
Die keuse van die beste diepleerraamwerk is 'n moeilike onderneming. Meer nog aangesien daar so baie van hulle is, groei die lys namate die vraag na kunsmatige intelligensie navorsings- en masjienleertoepassings groei. Elke raamwerk het sy eie stel voor- en nadele.
Verskeie oorwegings moet gemaak word, insluitend sekuriteit, skaalbaarheid en werkverrigting. In ondernemingsgraadstelsels word betroubaarheid selfs belangriker.
As jy net begin, is Tensorflow 'n goeie plek om te begin. Kies CNTK as jy 'n Windows-gebaseerde kommersiële produk ontwikkel. As jy Java verkies, gebruik DL4J.
Lewer Kommentaar