Əgər bunu oxuyursansa, şübhəsiz ki, artıq dərin öyrənmə səyahətinə başlamışsan. Əgər bu mövzuda yenisinizsə, dərin öyrənmə, real dünya problemlərini həll edən insana bənzər kompüterlər qurmaq üçün süni neyron şəbəkələri adlanan unikal beyin kimi strukturlardan istifadə edən əlavədir.
Bu dizaynların inkişafına kömək etmək üçün Google, Facebook və Uber kimi texnoloji begemotlar Python dərin öyrənmə mühiti üçün müxtəlif neyron şəbəkələri başa düşməyi, yaratmağı və öyrətməyi asanlaşdıran müxtəlif çərçivələr hazırladılar.
Dərin öyrənmə çərçivəsi akademiklərin və məlumat alimlərinin dərin öyrənmə modellərini yaratmaq və öyrətmək üçün istifadə etdiyi proqram təminatıdır.
Bu çərçivələrin məqsədi fərdlərin arxasındakı texnikaları başa düşmədən öz modellərini öyrətmələrini mümkün etməkdir. dərin öyrənmə, neyron şəbəkələri və maşın öyrənməsi.
Yüksək səviyyəli proqramlaşdırma interfeysi vasitəsilə bu çərçivələr modellərin qurulması, öyrədilməsi və yoxlanılması üçün tikinti blokları təmin edir.
Geniş istifadə olunan PyTorch-a alternativ olaraq TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK və DeepLearing4j-ə baxacağıq. dərin öyrənmə çərçivəsi.
Pytorch nədir?
PyTorch Torch Python kitabxanası ilə qurulmuş pulsuz, açıq mənbəli maşın öyrənmə kitabxanasıdır.
O, Facebook-un AI Araşdırma qrupu tərəfindən yaradılıb və 2016-cı ilin yanvarında pulsuz və açıq mənbəli kitabxana kimi kompüter görmə, dərin öyrənmə və təbii dil emalında tətbiqləri ilə nəşr edilib.
O, bir model kimi kodu dəstəkləyən, sazlama işlərini asanlaşdıran və digər populyar elmi hesablama kitabxanaları ilə uyğun gələn imperativ və Pythonic proqramlaşdırma dilinə malikdir, eyni zamanda səmərəli qalaraq və GPU kimi aparat sürətləndiricilərini işə salır.
PyTorch, praktikliyə diqqət yetirməsi və hərtərəfli performans mülahizələri sayəsində dərin öyrənən tədqiqatçılar arasında populyarlıq qazandı.
O, əsas məlumat strukturunu, Tensoru ehtiva edir ki, bu da Numpy massivlərinə bənzər çoxölçülü massivdir və proqramçılara mürəkkəb mətnləri asanlıqla dizayn etməyə imkan verir. neyron şəbəkə.
Çevikliyi, sürəti və tətbiqi asanlığı səbəbindən cari sektorlarda və akademik ictimaiyyətdə daha populyarlaşır və onu ən populyar dərin öyrənmə vasitələrindən birinə çevirir.
Pytorch Əsas Xüsusiyyətləri
- PyTorch Python mərkəzlidir və ya "pythonik" dir, çünki başqa dildə hazırlanmış kitabxanaya interfeys kimi xidmət etməkdənsə, Python proqramlaşdırması ilə dərin inteqrasiya üçün nəzərdə tutulub.
- Öyrənmək üçün sadə – PyTorch ənənəvi proqramlaşdırma ilə eyni strukturu izləyir və tərtibatçı icması həmişə onu təkmilləşdirməyə çalışmaqla diqqətlə sənədləşdirilmişdir. Buna görə də həm proqramçılar, həm də proqramçı olmayanlar üçün öyrənmək asandır.
- PyTorch hesablama işlərini bir neçə CPU və ya üzərində bölə bilər GPU verilənlərin paralellik qabiliyyətindən istifadə edən nüvələr. Oxşar paralellik digər maşın öyrənmə üsulları ilə həyata keçirilə bilsə də, PyTorch bunu çox asanlaşdırır.
- Sazlama: Çoxsaylı geniş əlçatan olan Python sazlama alətlərindən biri (məsələn, Python-un pdb və ipdb alətləri) PyTorch-u sazlamaq üçün istifadə edilə bilər.
- PyTorch dinamik hesablama qrafiklərini dəstəkləyir, bu da şəbəkənin davranışının iş zamanı dinamik olaraq dəyişdirilə biləcəyini nəzərdə tutur.
- PyTorch müxtəlif xüsusi yaradılmış modullarla gəlir, məsələn məşəl mətni, torchvision və torchaudioNLP, kompüter görmə və səs emalı kimi dərin öyrənmənin müxtəlif sahələri ilə məşğul olmaq üçün istifadə edilə bilər.
Pytorch Məhdudiyyətləri
- Məhdud monitorinq və vizuallaşdırma interfeysləri: TensorFlow model qrafikini (TensorBoard) yaratmaq üçün güclü vizuallaşdırma alətini ehtiva etsə də, PyTorch hazırda bu xüsusiyyətdən məhrumdur. Nəticədə, tərtibatçılar TensorBoard-a xaricdən qoşula və ya çoxsaylı mövcud Python proqramlarından birini istifadə edə bilərlər. məlumatların görselləşdirilməsi vasitələri.
- PyTorch uçdan uca deyil maşın təlim inkişaf platforması; proqramları serverlərə, iş stansiyalarına və mobil cihazlara yerləşdirir.
Bütün bu səbəblərə görə, Pytorch-a ən yaxşı alternativləri axtarmaq müdrik qərar olardı.
Ən məşhur Pytorch alternativləri
Budur Pytorch-a ən yaxşı alternativlərin siyahısı.
1. Tenzor axını
TensorFlow Google tərəfindən yaradılmış, dərin öyrənmə yönümlü, açıq mənbəli çərçivədir. O, həmçinin standart dəstəkləyir maşın təlim. TensorFlow dərin öyrənmə deyil, böyük rəqəmsal hesablamalar nəzərə alınmaqla hazırlanmışdır.
Bundan əlavə, dərin öyrənmə inkişafı üçün də olduqca dəyərli olduğunu sübut etdi, buna görə də Google onu pulsuz olaraq təqdim etdi. TensorFlow məlumatları tensorlar kimi tanınan daha böyük ölçülərə malik çoxölçülü massivlər şəklində qəbul edir. Böyük həcmli məlumatlarla işləyərkən çoxölçülü massivlər kömək edir.
TensorFlow qovşaq kənarı məlumat axını qrafiklərinə əsaslanır. İcra üsulu qrafiklər şəklində olduğundan, GPU-lardan istifadə edərkən TensorFlow kodunu kompüterlər klasterində icra etmək çox asandır.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust və Scala TensorFlow icmasının dəstək yaratdığı dillər arasındadır. TensorFlow çoxlu sayda giriş nöqtəsinə sahib olmağın faydasını təklif edir.
Dillərdən başqa, TensorFlow onunla əlaqə saxlayan və ya onun üzərində qurulmuş çoxlu alətlərə malikdir.
Üstünlüklər
- Bu istifadəçi dostudur. Python ilə tanışsınızsa, onu götürmək asan olacaq.
- Cəmiyyətdən dəstək. TensorFlow praktiki olaraq hər gün Google və digər təşkilatların ekspert tərtibatçıları tərəfindən təkmilləşdirilir.
- TensorFlow Lite, TensorFlow modellərini mobil cihazlarda icra etmək üçün istifadə edilə bilər.
- Tensorboard monitorinq üçün bir vasitədir və məlumatların vizuallaşdırılması. Dərin öyrənmə modellərinizi hərəkətdə izləmək istəyirsinizsə, bu istifadə etmək üçün əla vasitədir.
- Tensorflow.js brauzerdə real vaxt rejimində dərin öyrənmə modellərini işə salmaq üçün JavaScript-dən istifadə etməyə imkan verir.
Dezavantajları
- TensorFlow unikal struktura malikdir və bu, səhvləri aşkar etməyi və aradan qaldırmağı çətinləşdirir.
- OpenCL dəstəyi yoxdur.
- TensorFlow Windows əməliyyat sisteminin istifadəçiləri üçün çoxlu imkanlar təqdim etmir. Bu, Linux istifadəçiləri üçün çoxlu imkanlar açır. Bununla belə, Windows istifadəçiləri hələ də anaconda əmrindən və ya pip paketindən istifadə edərək TensorFlow-u endirə bilərlər.
- TensorFlow qeyri-müəyyən ardıcıllıqlar üçün simvolik döngələr təklif etmək baxımından geridə qalır. Xüsusi ardıcıllıqlar üçün xüsusi istifadəyə malikdir və onu istifadə edilə bilən bir sistem edir. Nəticədə, o, aşağı səviyyəli API kimi qəbul edilir.
2. Keras
Keras onu digər dərin öyrənmə çərçivələrindən fərqləndirən Python əsaslı dərin öyrənmə kitabxanasıdır.
a-nı müəyyən edən yüksək səviyyəli proqramlaşdırma dilidir neyron şəbəkə API tərifi. O, həm istifadəçi interfeysi kimi, həm də işlədiyi dərin öyrənmə çərçivələrinin imkanlarını təkmilləşdirmək üçün istifadə edilə bilər.
Yüngül və istifadəsi asan olan minimalist bir çərçivədir. Bu səbəblərə görə Keras TensorFlow-un əsas API-nin bir hissəsidir. Keras cəbhəsi tədqiqatda neyron şəbəkə modellərinin sürətli prototipini yaratmağa imkan verir.
Modellərin çərçivələr arasında asanlıqla ötürülməsinə imkan verən əlavə bonusla API-ni qavramaq və istifadə etmək asandır.
Üstünlüklər
- Keras API-dən istifadə etmək asandır. API yaxşı dizayn edilmiş, obyekt yönümlü və uyğunlaşa biləndir, nəticədə daha xoş istifadəçi təcrübəsi olur.
- Paylanmış təlim və multi-GPU paralelliyi üçün dəstək daxilidir.
- Keras tam Python məlumat elmi mühitinə sadə girişi təmin edən doğma Python moduludur. Keras modelləri, məsələn, Python scikit-learn API istifadə edərək istifadə edilə bilər.
- Keras bir neçə dərin öyrənmə modeli üçün əvvəlcədən hazırlanmış çəkiləri ehtiva edir. Bu modellərdən birbaşa proqnozlar vermək və ya xüsusiyyətləri çıxarmaq üçün istifadə edə bilərik.
Dezavantajları
- Müntəzəm olaraq aşağı səviyyəli backend problemləri əldə etmək inanılmaz dərəcədə zəhlətökən ola bilər. Bu problemlər Kerasın yerinə yetirmək üçün nəzərdə tutulmadığı tapşırıqları yerinə yetirməyə cəhd etdiyimiz zaman yaranır.
- Arxa tərəfləri ilə müqayisədə, GPU-larda ləng ola bilər və hesablanması daha uzun çəkə bilər. Nəticədə, istifadəçinin rahatlığı üçün sürəti güzəştə getməli ola bilərik.
- Sci-kit-learn kimi digər paketlərlə müqayisədə Keras məlumatların əvvəlcədən emal imkanları o qədər də cəlbedici deyil.
3. Apache MX Net
Digər görkəmli Dərin Öyrənmə çərçivəsi MXNetdir. Apache Software Foundation tərəfindən yaradılmış MXNet JavaScript, Python və C++ daxil olmaqla müxtəlif dilləri dəstəkləyir.
Amazon Web Services dərin öyrənmə modellərinin inkişafında MXNet-i də dəstəkləyir. Bu, çox genişlənəndir, sürətli model təliminə imkan verir və müxtəlif kompüter dilləri ilə uyğun gəlir.
Sürət və məhsuldarlığı optimallaşdırmaq üçün MXNet sizə simvolik və imperativ proqramlaşdırma dillərini birləşdirməyə imkan verir. O, real vaxt rejimində simvolik və imperativ fəaliyyətləri paralelləşdirən dinamik asılılıq planlayıcısına əsaslanır.
Üstəlik, qrafik optimallaşdırma təbəqəsi simvolik icranı sürətli və yaddaşı qənaətcil edir. MXNet portativ və yüngül kitabxanadır.
O, NVIDIA PascalTM GPU-ları ilə təchiz edilib və bir neçə GPU və qovşaq üzərində genişlənə bilir, bu da modelləri daha tez öyrətməyə imkan verir.
Üstünlüklər
- GPU-ları dəstəkləyir və çox GPU rejiminə malikdir.
- Effektiv, genişlənən və ildırım sürəti.
- Bütün əsas platformalar göyərtədədir.
- Modelin təqdim edilməsi sadədir və API sürətlidir.
- Scala, R, Python, C++ və JavaScript dəstəklənən proqramlaşdırma dilləri arasındadır.
Dezavantajları
- MXNet daha kiçikdir açıq mənbə TensorFlow-dan daha çox icma.
- Təkmilləşdirmələr, səhv düzəlişləri və digər təkmilləşdirmələrin əhəmiyyətli icma dəstəyinin olmaması səbəbindən həyata keçirilməsi daha uzun çəkir.
- MxNet, İT sənayesində çoxsaylı firmalar tərəfindən geniş şəkildə istifadə olunsa da, Tensorflow qədər tanınmır.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolbar (CNTK) paylanmış dərin öyrənmə üçün kommersiya baxımından əlverişli açıq mənbə çərçivəsidir. Ümumiyyətlə yaratmaq üçün istifadə olunur sinir şəbəkələri, lakin maşın öyrənməsi və koqnitiv hesablama üçün də istifadə edilə bilər.
O, müxtəlif dilləri dəstəkləyir və buludda istifadəsi asandır. Bu keyfiyyətlərə görə CNTK müxtəlif AI tətbiqləri üçün uyğundur. Onun funksiyalarını işə salmaq üçün C++-dan istifadə edə bilsək də, ən çox görülən seçim Python proqramından istifadə etməkdir.
Bir neçə kompüterdə işləyərkən Microsoft Cognitive Toolbarın Theano və ya TensorFlow kimi alət dəstlərindən daha yaxşı performans və miqyaslılıq təmin etdiyi tanınır.
Microsoft Koqnitiv Alətlər dəsti həm RNN, həm də CNN neyron modellərini dəstəkləyir və onu şəkil, əl yazısı və nitqin tanınması tapşırıqları üçün uyğun edir.
Üstünlüklər
- Məlumat analitikası mühərriki olan Apache Spark ilə inteqrasiya etmək asandır.
- CNTK-nın genişlənməsi onu bir çox müəssisələrdə məşhur seçimə çevirdi. Bir neçə optimallaşdırılmış komponent var.
- Sabit və yaxşı performans təklif edir.
- Hər ikisi Microsoft tərəfindən dəstəklənən Azure Cloud ilə gözəl işləyir.
- Resursdan istifadə və idarəetmə səmərəlidir.
Dezavantajları
- Tensorflow ilə müqayisədə daha az icma dəstəyi var.
- Dik bir öyrənmə əyrisi.
- Onun vizual lövhəsi və ARM dəstəyi yoxdur.
5. DeepLearning4j
Java sizin əsas proqramlaşdırma dilinizdirsə, DeepLearning4j istifadə etmək üçün yaxşı bir çərçivədir. Bu kommersiya səviyyəli və açıq mənbəli paylanmış dərin öyrənmə kitabxanasıdır.
RNN və CNN kimi neyron şəbəkə dizaynlarının bütün əsas növləri dəstəklənir. Deeplearning4j dərin öyrənmə üçün Java və Scala kitabxanasıdır.
Hadoop və Apache Spark ilə də gözəl işləyir. Deeplearning4j Java əsaslı dərin öyrənmə həlləri üçün gözəl alternativdir, çünki o, həm də GPU-ları dəstəkləyir.
Eclipse Deeplearning4j dərin öyrənmə çərçivəsinə gəldikdə, bəzi diqqətəlayiq xüsusiyyətlərə iterativ azalmalar, mikro xidmət arxitekturasına uyğunlaşma və paylanmış CPU və GPU-lar vasitəsilə paralel təlim daxildir.
Üstünlüklər
- Onun əla sənədləri və icma yardımı var.
- Apache Spark inteqrasiyası sadədir.
- O, miqyaslana bilir və böyük həcmdə verilənləri idarə edə bilir.
Dezavantajları
- Tensorflow və PyTorch ilə müqayisədə daha az populyardır.
- Java mövcud yeganə proqramlaşdırma dilidir.
Nəticə
Ən yaxşı dərin öyrənmə çərçivəsini seçmək çətin bir işdir. Bundan əlavə, onların çoxu olduğu üçün siyahı tələbat artdıqca artır süni intellekt tədqiqat və maşın öyrənmə tətbiqləri artır. Hər bir çərçivənin öz müsbət və mənfi cəhətləri var.
Təhlükəsizlik, miqyaslılıq və performans da daxil olmaqla bir sıra mülahizələr nəzərə alınmalıdır. Müəssisə səviyyəli sistemlərdə etibarlılıq daha da vacib olur.
Əgər yeni başlayırsınızsa, Tensorflow başlamaq üçün yaxşı yerdir. Windows əsaslı kommersiya məhsulu inkişaf etdirirsinizsə, CNTK seçin. Java-ya üstünlük verirsinizsə, DL4J-dən istifadə edin.
Cavab yaz