إذا كنت تقرأ هذا ، فقد بدأت بالفعل رحلتك إلى التعلم العميق. إذا كنت جديدًا في هذا الموضوع ، فإن التعلم العميق عبارة عن وظيفة إضافية تستخدم هياكل فريدة تشبه الدماغ تسمى الشبكات العصبية الاصطناعية لبناء أجهزة كمبيوتر شبيهة بالبشر تتعامل مع مشكلات العالم الحقيقي.
للمساعدة في تطوير هذه التصميمات ، طورت شركات التكنولوجيا العملاقة مثل Google و Facebook و Uber مجموعة متنوعة من الأطر لبيئة التعلم العميق Python ، مما يجعل فهم الشبكات العصبية المتنوعة وإنشائها وتدريبها أسهل.
إطار التعلم العميق هو جزء من البرنامج يستخدمه الأكاديميون وعلماء البيانات لإنشاء نماذج التعلم العميق وتدريبها.
الهدف من هذه الأطر هو تمكين الأفراد من تدريب نماذجهم دون الحاجة إلى فهم التقنيات الكامنة وراءها التعلم العميقوالشبكات العصبية والتعلم الآلي.
من خلال واجهة برمجة عالية المستوى ، توفر هذه الأطر اللبنات الأساسية لبناء النماذج والتدريب والتحقق منها.
سننظر في TensorFlow و Keras و Apache MXNet و Microsoft CNTK و DeepLearing4j كبدائل لـ PyTorch ، والتي تستخدم على نطاق واسع إطار التعلم العميق.
ما هو بيتورش؟
PyTorch هي مكتبة تعلم آلي مجانية ومفتوحة المصدر تم إنشاؤها باستخدام مكتبة Torch Python.
تم إنشاؤه من قبل مجموعة أبحاث الذكاء الاصطناعي على Facebook وتم نشره كمكتبة مجانية ومفتوحة المصدر في يناير 2016 مع تطبيقات في رؤية الكمبيوتر والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية.
يحتوي على لغة برمجة حتمية و Pythonic تدعم الكود كنموذج ، وتسهل تصحيح الأخطاء ، ومتوافق مع مكتبات الحوسبة العلمية الشائعة الأخرى ، كل ذلك مع الحفاظ على الكفاءة وتمكين مسرعات الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات.
نمت شعبية PyTorch بين الباحثين في التعلم العميق بفضل تركيزها على قابلية الاستخدام واعتبارات الأداء الشاملة.
يحتوي على بنية بيانات أساسية ، Tensor ، وهي مصفوفة متعددة الأبعاد تشبه مصفوفات Numpy ، والتي تسمح للمبرمجين بتصميم معقد بسهولة الشبكة العصبية.
لقد أصبح أكثر شيوعًا في القطاعات الحالية وفي المجتمع الأكاديمي نظرًا لمرونته وسرعته وسهولة تنفيذه ، مما يجعله أحد أكثر أدوات التعلم العميق شيوعًا.
الميزات الرئيسية Pytorch
- PyTorch هي لغة تتمحور حول Python ، أو "Pythonic" ، بمعنى أنها تهدف إلى التكامل العميق مع برمجة Python بدلاً من العمل كواجهة لمكتبة تم تطويرها بلغة أخرى.
- بسيطة للتعلم - تتبع PyTorch نفس بنية البرمجة التقليدية وقد تم توثيقها بدقة ، حيث يحاول مجتمع المطورين دائمًا تحسينها. لذلك من السهل التعلم لكل من المبرمجين وغير المبرمجين.
- يمكن لـ PyTorch تقسيم العمل الحسابي على العديد من وحدات المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسوميات: النوى باستخدام القدرة على توازي البيانات. على الرغم من إمكانية تحقيق توازٍ مشابه مع تقنيات التعلم الآلي الأخرى ، إلا أن PyTorch تجعل الأمر أسهل كثيرًا.
- تصحيح الأخطاء: يمكن استخدام إحدى أدوات تصحيح أخطاء Python العديدة التي يمكن الوصول إليها على نطاق واسع (على سبيل المثال ، أدوات Python pdb و ipdb) لتصحيح أخطاء PyTorch.
- يدعم PyTorch الرسوم البيانية الحسابية الديناميكية ، مما يعني أنه يمكن تغيير سلوك الشبكة ديناميكيًا أثناء وقت التشغيل.
- يأتي PyTorch مع العديد من الوحدات النمطية التي تم إنشاؤها خصيصًا ، مثل torchtext و torchvision و torchaudio، والتي يمكن استخدامها للتعامل مع مجالات متنوعة من التعلم العميق ، مثل البرمجة اللغوية العصبية ورؤية الكمبيوتر ومعالجة الصوت.
قيود Pytorch
- واجهات مراقبة وتصور محدودة: بينما يتضمن TensorFlow أداة تصور قوية لإنشاء الرسم البياني للنموذج (TensorBoard) ، تفتقر PyTorch حاليًا إلى هذه الميزة. نتيجة لذلك ، يمكن للمطورين الاتصال بلوحة TensorBoard خارجيًا أو استخدام واحدة من Python العديدة الموجودة أدوات تصور البيانات.
- PyTorch ليست نهاية إلى نهاية آلة التعلم منصة التطوير ينشر التطبيقات على الخوادم ومحطات العمل والأجهزة المحمولة.
لكل هذه الأسباب ، فإن البحث عن أفضل البدائل لـ Pytorch سيكون قرارًا حكيمًا.
بدائل Pytorch الأكثر شيوعًا
فيما يلي قائمة بأفضل بدائل Pytorch.
1. تنسورفلو
TensorFlow هو إطار عمل مفتوح المصدر يركز على التعلم العميق تم إنشاؤه بواسطة Google. كما أنه يدعم المعيار آلة التعلم. تم تصميم TensorFlow مع مراعاة الحسابات العددية الكبيرة ، بدلاً من التعلم العميق.
علاوة على ذلك ، فقد ثبت أنه ذو قيمة كبيرة لتطوير التعلم العميق أيضًا ، لذلك أتاحته Google مجانًا. يأخذ TensorFlow البيانات في شكل مصفوفات متعددة الأبعاد ذات أبعاد أكبر ، تُعرف باسم الموترات. عند التعامل مع كميات هائلة من البيانات ، تكون المصفوفات متعددة الأبعاد مفيدة.
يعتمد TensorFlow على الرسوم البيانية لتدفق البيانات على حافة العقدة. نظرًا لأن طريقة التنفيذ تأخذ شكل الرسوم البيانية ، فمن الأسهل بكثير تنفيذ كود TensorFlow على مجموعة من أجهزة الكمبيوتر أثناء استخدام وحدات معالجة الرسومات.
تعد C # و Haskell و Julia و R و Ruby و Rust و Scala من بين اللغات التي أنشأ مجتمع TensorFlow الدعم لها. يوفر TensorFlow ميزة امتلاك عدد كبير من نقاط الوصول.
بصرف النظر عن اللغات ، يحتوي TensorFlow على مجموعة كبيرة من الأدوات التي تتصل به أو مبنية فوقه.
المزايا
- إنه سهل الاستخدام. إذا كنت معتادًا على Python ، فسيكون من السهل التقاطها.
- دعم من المجتمع. يتم تحسين TensorFlow عمليًا كل يوم بواسطة Google والمطورين الخبراء في المؤسسات الأخرى.
- يمكن استخدام TensorFlow Lite لتنفيذ نماذج TensorFlow على الأجهزة المحمولة.
- Tensorboard هي أداة للرصد و تصور البيانات. إذا كنت ترغب في مشاهدة نماذج التعلم العميق الخاصة بك أثناء العمل ، فهذه أداة ممتازة للاستخدام.
- يتيح لك Tensorflow.js استخدام JavaScript لتشغيل نماذج التعلم العميق في الوقت الفعلي في المتصفح.
عيوب
- TensorFlow له هيكل فريد ، مما يجعل من الصعب اكتشاف الأخطاء وتصحيحها.
- لا يوجد دعم OpenCL.
- لا يوفر TensorFlow العديد من الإمكانيات لمستخدمي نظام التشغيل Windows. إنه يفتح مجموعة كبيرة من القدرات لمستخدمي Linux. ومع ذلك ، لا يزال بإمكان مستخدمي Windows تنزيل TensorFlow باستخدام موجه الأناكوندا أو حزمة النقطة.
- يتأخر TensorFlow من حيث تقديم حلقات رمزية للتسلسلات غير المحددة. له استخدام محدد لتسلسلات معينة ، مما يجعله نظامًا قابلاً للاستخدام. نتيجة لذلك ، يُشار إليه على أنه واجهة برمجة تطبيقات منخفضة المستوى.
2. كراس
Keras هي مكتبة تعلم عميق مبنية على بايثون ، والتي تميزها عن أطر التعلم العميق الأخرى.
إنها لغة برمجة عالية المستوى تحدد أ الشبكة العصبية تعريف API. يمكن استخدامه كواجهة مستخدم ولتحسين قدرات أطر التعلم العميق التي يعمل عليها.
إنه إطار مبسط وخفيف الوزن وسهل الاستخدام. لهذه الأسباب ، تعد Keras جزءًا من واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow الأساسية. تسمح الواجهة الأمامية لـ Keras بالنماذج الأولية السريعة لنماذج الشبكة العصبية في البحث.
واجهة برمجة التطبيقات سهلة الفهم والاستخدام ، مع ميزة إضافية تتمثل في السماح بنقل النماذج بسهولة بين الأطر.
المزايا
- واجهة برمجة تطبيقات Keras سهلة الاستخدام. واجهة برمجة التطبيقات API مصممة جيدًا وموجهة للكائنات وقابلة للتكيف ، مما ينتج عنه تجربة مستخدم أكثر إمتاعًا.
- دعم التدريب الموزع والتوازي متعدد وحدات معالجة الجرافيكس مدمج.
- Keras عبارة عن وحدة نمطية أصلية من Python توفر وصولاً بسيطًا إلى بيئة علوم بيانات Python الكاملة. نماذج Keras ، على سبيل المثال ، يمكن استخدامها باستخدام Python scikit-Learn API.
- يتضمن Keras أوزانًا مُدربة مسبقًا للعديد من نماذج التعلم العميق. يمكننا استخدام هذه النماذج مباشرة لعمل تنبؤات أو استخراج الميزات.
عيوب
- قد يكون الأمر مزعجًا بشكل لا يصدق للحصول على مشكلات خلفية منخفضة المستوى بشكل منتظم. تظهر هذه المشكلات عندما نحاول القيام بمهام لم يكن من المفترض أن يقوم Keras بإنجازها.
- عند مقارنتها بالخلفيات ، قد تكون بطيئة في وحدات معالجة الرسومات وتستغرق وقتًا أطول للحساب. نتيجة لذلك ، قد نضطر إلى التنازل عن السرعة من أجل سهولة الاستخدام.
- عند مقارنتها بالحزم الأخرى مثل sci-kit-Learn ، فإن قدرات معالجة البيانات المسبقة في Keras ليست جذابة.
3. أباتشي MXNet
بارز آخر إطار عمل التعلم العميق هو MXNet. تدعم MXNet ، التي تم إنشاؤها بواسطة Apache Software Foundation ، مجموعة متنوعة من اللغات ، بما في ذلك JavaScript و Python و C ++.
تدعم Amazon Web Services أيضًا MXNet في تطوير نماذج التعلم العميق. إنه قابل للتطوير للغاية ، مما يسمح بتدريب نموذج سريع ، وهو متوافق مع مجموعة متنوعة من لغات الكمبيوتر.
لتحسين السرعة والإنتاجية ، تسمح لك MXNet بدمج لغات البرمجة الرمزية والضرورية. يعتمد على جدولة التبعية الديناميكية التي توازي الأنشطة الرمزية والضرورية في الوقت الفعلي.
علاوة على ذلك ، تجعل طبقة تحسين الرسم البياني التنفيذ الرمزي سريعًا والذاكرة اقتصادية. MXNet هي مكتبة محمولة وخفيفة الوزن.
يتم تشغيله بواسطة وحدات معالجة الرسومات NVIDIA PascalTM وقابل للتطوير عبر العديد من وحدات معالجة الرسومات والعقد ، مما يتيح لك تدريب النماذج بسرعة أكبر.
المزايا
- يدعم وحدات معالجة الرسومات ولديه وضع متعدد GPU.
- فعالة وقابلة للتطوير وسريعة البرق.
- جميع المنصات الرئيسية على متن الطائرة.
- خدمة النموذج بسيطة وواجهة برمجة التطبيقات سريعة.
- تعد Scala و R و Python و C ++ و JavaScript من بين لغات البرمجة المدعومة.
عيوب
- MXNet لديه حجم أصغر المصدر المفتوح من TensorFlow.
- تستغرق التحسينات وإصلاحات الأخطاء والتحسينات الأخرى وقتًا أطول في التنفيذ بسبب نقص الدعم المجتمعي الكبير.
- MxNet ، على الرغم من استخدامها على نطاق واسع من قبل العديد من الشركات في صناعة تكنولوجيا المعلومات ، إلا أنها ليست معروفة مثل Tensorflow.
4. مايكروسوفت CNTK
مجموعة أدوات Microsoft المعرفية (CNTK) هو إطار عمل مفتوح المصدر قابل للتطبيق تجاريًا للتعلم العميق الموزع. يتم استخدامه بشكل عام لإنشاء ملفات الشبكات العصبية، ولكن يمكن استخدامها أيضًا للتعلم الآلي والحوسبة المعرفية.
يدعم مجموعة متنوعة من اللغات وهو سهل الاستخدام على السحابة. بسبب هذه الصفات ، تعد CNTK مناسبة لمجموعة متنوعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أنه يمكننا استخدام C ++ لاستدعاء وظائفها ، فإن الخيار الأكثر شيوعًا هو استخدام برنامج Python.
عند التشغيل على العديد من أجهزة الكمبيوتر ، يتم التعرف على مجموعة أدوات Microsoft Cognitive Toolkit لتقديم أداء وقابلية للتوسع أفضل من مجموعات الأدوات مثل Theano أو TensorFlow.
تدعم Microsoft Cognitive Toolkit كلاً من نماذج RNN و CNN العصبية ، مما يجعلها مناسبة لمهام التعرف على الصور والكتابة اليدوية والكلام.
المزايا
- سهل الدمج مع Apache Spark ، محرك تحليلات البيانات.
- جعلت قابلية تطوير CNTK منها خيارًا شائعًا في العديد من الشركات. هناك العديد من المكونات المحسنة.
- يقدم أداء مستقر وجيد.
- يعمل بشكل جيد مع Azure Cloud ، وكلاهما مدعوم من Microsoft.
- كفاءة استخدام الموارد وإدارتها.
عيوب
- بالمقارنة مع Tensorflow ، هناك دعم أقل من المجتمع.
- منحنى تعليمي حاد.
- يفتقر إلى لوحة التصور بالإضافة إلى دعم ARM.
5. التعلم العميق 4 ي
إذا كانت Java هي لغة البرمجة الأساسية لديك ، فإن DeepLearning4j هو إطار عمل جيد للاستخدام. إنها مكتبة موزعة للتعلم العميق وهي من الدرجة التجارية ومفتوحة المصدر.
يتم دعم جميع الأنواع الرئيسية لتصميمات الشبكات العصبية ، مثل شبكات RNN و CNN. Deeplearning4j هي مكتبة Java و Scala للتعلم العميق.
إنه يعمل بشكل جيد مع Hadoop و Apache Spark أيضًا. Deeplearning4j هو بديل رائع لحلول التعلم العميق القائمة على Java لأنه يدعم أيضًا وحدات معالجة الرسومات.
عندما يتعلق الأمر بإطار عمل التعلم العميق Eclipse Deeplearning4j ، فإن بعض الميزات البارزة تشمل التدريب الموازي عبر التخفيضات التكرارية ، وتكييف بنية الخدمة الصغيرة ، ووحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات الموزعة.
المزايا
- لديها وثائق ممتازة ومساعدة المجتمع.
- تكامل Apache Spark بسيط.
- إنه قابل للتطوير وقادر على التعامل مع كميات هائلة من البيانات.
عيوب
- بالمقارنة مع Tensorflow و PyTorch ، فهي أقل شعبية.
- Java هي لغة البرمجة الوحيدة المتاحة.
وفي الختام
يعد اختيار أفضل إطار عمل للتعلم العميق مهمة صعبة. أكثر من ذلك نظرًا لوجود الكثير منهم ، فإن القائمة تتزايد حسب الطلب الذكاء الاصطناعي تنمو تطبيقات البحث والتعلم الآلي. كل إطار له مجموعته الخاصة من الإيجابيات والسلبيات.
يجب إجراء العديد من الاعتبارات ، بما في ذلك الأمان وقابلية التوسع والأداء. في الأنظمة على مستوى المؤسسات ، تصبح الموثوقية أكثر أهمية.
إذا كنت قد بدأت للتو ، فإن Tensorflow هو مكان جيد للبدء. اختر CNTK إذا كنت تقوم بتطوير منتج تجاري قائم على Windows. إذا كنت تفضل Java ، فاستخدم DL4J.
اترك تعليق