Ці гатовыя вы адправіцца ў захапляльнае падарожжа ў царства штучнага інтэлекту?
Дзякуючы росту штучнага інтэлекту яшчэ ніколі не было лепшай магчымасці даследаваць структуры штучнага інтэлекту.
Ёсць некалькі даступных рашэнняў, пачынаючы ад TensorFlow і PyTorch і заканчваючы Keras і Caffe. У залежнасці ад вашых мэтаў кожны фрэймворк мае розныя перавагі і недахопы.
Такім чынам, незалежна ад таго, з'яўляецеся вы пачаткоўцам або дасведчаным распрацоўшчыкам, давайце пачнем і паглядзім на лепшыя фрэймворкі штучнага інтэлекту, даступныя сёння.
1. PyTorch
PyTorch - гэта моцная структура машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, якая ахапіла супольнасць штучнага інтэлекту з моманту свайго дэбюту ў 2016 годзе. Дзякуючы сваёй дынамічнай вылічальнай сетцы і зручнаму інтэрфейсу яна хутка стала папулярнай.
Але што адрознівае PyTorch ад натоўпу? Пачнем з таго, што ён мае надзейны набор магчымасцей. Гэта робіць яго ідэальным для будаўніцтва і рэалізацыі мадэлі машыннага навучання.
PyTorch - гэта гатовы да вытворчасці фрэймворк, якому можна давяраць нават для самых патрабавальных прыкладанняў, дзякуючы плаўнаму пераходу паміж рэжымам eager і графікам з дапамогай TorchScript і здольнасці паскараць шлях да вытворчасці з дапамогай TorchServe.
Акрамя таго, PyTorch мае поўную экасістэму інструментаў і бібліятэк. Гэтыя інструменты дапамагаюць у стварэнні машыннае зрок, НЛП і іншыя прыкладанні.
Ён таксама шырока падтрымліваецца на асноўных воблачных платформах, што дазваляе лёгка распрацоўваць і маштабаваць.
Прафесіяналы
- TorchScript дазваляе вам без асаблівых высілкаў пераключацца паміж нецярплівым рэжымам і рэжымам графіка, а TorchServe паскарае шлях да вытворчасці.
- Надзейная экасістэма інструментаў і фрэймворкаў пашырае PyTorch і дазваляе даследаваць камп'ютэрны зрок, апрацоўку натуральнай мовы і іншыя вобласці.
- Асноўныя воблачныя платформы добра падтрымліваюцца, што дазваляе распрацоўку без праблем і простае маштабаванне.
мінусы
- У параўнанні з іншымі фрэймворкамі, ён мае меншую супольнасць распрацоўшчыкаў.
- Не хапае сродкаў маніторынгу і візуалізацыі, такіх як тэнзарная дошка.
2. Керас
Вам надакучыла спатыкацца аб заблытаныя API і паведамленні пра памылкі пры распрацоўцы мадэляў машыннага навучання? Не шукайце далей, чым Keras, a рамка глыбокага навучання распрацаваны для людзей, а не для робатаў.
Keras падкрэслівае прастату, лёгкасць выкарыстання і поўную дакументацыю. Гэта робіць яго папулярным выбарам сярод распрацоўшчыкаў, якія спрабуюць ствараць і разгортваць прадукты на аснове машыннага навучання.
Але гэта яшчэ не ўсё: Keras мае шырокую экасістэму інструментаў і рэсурсаў, якія ахопліваюць кожную частку працоўнага працэсу машыннага навучання.
Дзякуючы гібкасці разгортвання мадэляў Keras паўсюль, ад браўзера да мабільных прылад і ўбудаваных сістэм, вы можаце цалкам выкарыстоўваць магчымасці TensorFlow у любым сцэнарыі.
Прафесіяналы
- Створаны з дапамогай простых API і поўнай дакументацыі для зручнасці выкарыстання.
- Надзвычай аптымізаваны для хуткасці адладкі, элегантнасці кода і магчымасці разгортвання
- Дзякуючы ўзаемадзеянню з платформай TensorFlow лёгка маштабуецца да экзамаштабных узроўняў
- Мноства варыянтаў разгортвання, ад браўзераў да мабільных прылад і ўбудаваных сістэм
мінусы
- Менш адаптаваны, чым іншыя фрэймворкі глыбокага навучання
- Для некаторых складаных сцэнарыяў выкарыстання могуць спатрэбіцца дадатковыя бібліятэкі або інструменты
- Не так вядомы або часта выкарыстоўваецца, як іншыя структуры
3. TensorFlow
Стварайце мадэлі машыннага навучання, прыдатныя для вытворчасці, выкарыстоўваючы TensorFlow! TensorFlow прапануе рэсурсы, неабходныя для прасоўвання вашага праекты машыннага навучання, незалежна ад таго, з'яўляецеся вы экспертам у галіне апрацоўкі дадзеных або цікаўным пачаткоўцам.
Незалежна ад вашага ўзроўню вопыту, вы можаце проста пачаць працу з TensorFlow дзякуючы падрыхтаваным мадэлям і навучальным дапаможнікам, якія даступныя.
TensorFlow - гэта не проста бібліятэка для машыннага навучання. Гэта цэлая скразная платформа машыннага навучання, якая прапануе варыянты для кожнага этапу вашага працэсу, ад разгортвання мадэлі да падрыхтоўкі даных.
TensorFlow спрашчае разгортванне вашых мадэляў паўсюль, незалежна ад таго, распрацоўваеце вы вэб-праграму, мабільную праграму або ўбудаваную прыладу.
Прафесіяналы
- Ўсебаковая платформа для машыннага навучання ад пачатку да канца
- Маштабуецца і адаптуецца
- Ён даступны ў некалькіх версіях для розных выпадкаў выкарыстання
- Вялікая экасістэма з рэсурсамі супольнасці і навучанымі мадэлямі
мінусы
- Тых, хто толькі пачынае, чакае крутая крывая навучання
- Патрэбны пэўныя тэхнічныя веды і разуменне.
4. Caffe
Структура глыбокага навучання пад назвай Caffe была створана з упорам на хуткасць і модульнасць.
Дзякуючы прастаце выкарыстання і хуткай апрацоўцы даных, Caffe, распрацаваны Berkeley Vision and Learning Center (BVLC), заваяваў папулярнасць сярод даследчыкаў і прадпрыемстваў.
Гэта прывабная альтэрнатыва для людзей, якім трэба навучаць і разгортваць мадэлі на розных апаратных сродках, дзякуючы сваёй высокапрадукцыйнай канструкцыі, якая дазваляе працаваць як на цэнтральных, так і на графічных працэсарах.
Прафесіяналы
- Гэта хутка і эфектыўна.
- Caffe адаптуецца з модульнай архітэктурай.
- Добрая дапамога супольнасці даступная.
мінусы
- Магчыма, гэта не ідэальны выбар для складаных прыкладанняў з-за яго абмежаваных магчымасцей.
- У адрозненне ад іншых фрэймворкаў, не такі зручны
- Патрабуецца некаторы вопыт праграмавання.
5. MX Net
Структура глыбокага навучання MXNet была створана з улікам эфектыўнасці і адаптыўнасці. Вы можаце лёгка ствараць і выкарыстоўваць нейронавыя сеткі з іх зручным інтэрфейсам для розных мэтаў.
Ён распрацаваны з улікам вытворчых варыянтаў выкарыстання, уключаючы такія магчымасці, як кантрольныя кропкі мадэлі, абслугоўванне мадэлі і падтрымка фармату ONNX. Гэта спрашчае разгортванне вашых мадэляў у некалькіх месцах, уключаючы ўбудаваныя прылады і воблачныя асяроддзя.
Дадатковыя функцыі і інструменты, прадастаўленыя MXNet, уключаюць убудаваныя загрузчыкі даных, падрыхтаваныя мадэлі і дапамогу ў аўтадыферэнцыяцыі. глыбокае вывучэнне практыкуючыя спецыялісты ўсіх узроўняў кваліфікацыі часта выбіраюць яго з-за яго актыўнай супольнасці і дбайнай дакументацыі.
Прафесіяналы
- Маштабуецца: MXNet з'яўляецца выдатным варыянтам для буйнамаштабных прыкладанняў, паколькі ён падтрымлівае размеркаванае навучанне на шматлікіх графічных і цэнтральных працэсарах.
- MXNet лёгка ўключыць у бягучыя працэсы, паколькі ён падтрымлівае шырокі спектр кампутарных моў, уключаючы Python, R, Julia, Scala, Perl і C++.
- Ён сумяшчальны з Linux, Windows, macOS, iOS і Android.
мінусы
- MXNet мае працяглую крывую навучання і можа запатрабаваць некаторы час для засваення, як і іншыя структуры глыбокага навучання.
- Менш папулярны: хоць MXNet набірае прызнанне, ён усё яшчэ не так часта выкарыстоўваецца, як некаторыя іншыя фрэймворкі глыбокага навучання, такія як TensorFlow або PyTorch, што сведчыць аб тым, што даступных рэсурсаў супольнасці можа быць менш.
6. Theano
Моцны інструментар лікавых вылічэнняў пад назвай Theano дазваляе карыстальнікам эфектыўна распрацоўваць, аптымізаваць і ацэньваць матэматычныя выразы. Ён прапануе просты інтэрфейс для выканання матэматычных аперацый над велізарнымі наборамі даных і распрацаваны на аснове Python.
Гнуткасць Theano для выканання вылічэнняў як на цэнтральных, так і на графічных працэсарах - адна з галоўных пераваг. Гэта робіць яго ідэальным для прыкладанняў глыбокага навучання, якія патрабуюць высокапрадукцыйнай апрацоўкі.
Акрамя таго, Theano прапануе розныя магчымасці аптымізацыі, якія карыстальнікі могуць выкарыстоўваць для павышэння прадукцыйнасці і дакладнасці сваіх мадэляў.
Зараз давайце праверым яго плюсы і мінусы.
Прафесіяналы
- Theano неверагодна эфектыўны пры выкананні лікавых вылічэнняў, паколькі ён створаны для аптымізацыі вылічальнага графіка матэматычных выразаў.
- Гэта вельмі адаптыўная структура.
- Высокапрадукцыйныя прыкладанні глыбокага навучання атрымліваюць значную карысць ад моцнай аптымізацыі GPU Theano. Ён створаны для лёгкай працы з графічнымі працэсарамі.
мінусы
- Тым, хто не знаёмы з Python або іншымі бібліятэкамі лікавых разлікаў, можа быць складана вывучыць Theano.
- Theano можа больш не атрымліваць абнаўленняў або выпраўленняў памылак, таму што яго распрацоўка апошнім часам запаволілася.
- Недастатковая дакументацыя: некаторым карыстальнікам можа быць складана выкарыстоўваць Theano, бо яе дакументацыя менш грунтоўная, чым дакументацыя канкуруючых бібліятэк для лікавых разлікаў.
7. Кагнітыўны набор інструментаў Microsoft
Давайце паглядзім на Microsoft Cognitive Toolkit, бясплатную структуру з адкрытым зыходным кодам для распрацоўкі мадэляў глыбокага навучання. Ён прызначаны для навучання буйнамаштабных мадэляў на некалькіх графічных працэсарах і машынах.
Cognitive Toolkit з'яўляецца папулярным выбарам сярод навукоўцаў па дадзеных і даследчыкаў машыннага навучання з яго зручным API і выдатнымі магчымасцямі размеркаванага навучання.
Адной з важных характарыстык Cognitive Toolkit з'яўляецца яго здольнасць навучаць і разгортваць мадэлі на розным абсталяванні, уключаючы працэсары, графічныя працэсары і нават FPGA.
Гэта робіць яго выдатнай альтэрнатывай для арганізацый, якія спрабуюць уключыць глыбокае навучанне ў свае тавары і паслугі. Акрамя таго, Cognitive Toolkit уключае мноства гатовых мадэляў і прыкладаў кода, што дазваляе пачаткоўцам лёгка пачаць працу.
Прафесіяналы
- Дазваляе размеркаванае навучанне на некалькіх кампутарах і графічных працэсарах
- Забяспечвае простае ўзаемадзеянне з іншымі прадуктамі Microsoft, такімі як Azure і Power BI
- Прапануе універсальную і адаптыўную структуру для распрацоўкі і навучання мадэляў глыбокага навучання
мінусы
- Гэта можа быць складана наладзіць і наладзіць для новых карыстальнікаў
- Не хапае ўбудаванай падтрымкі для некалькіх папулярных функцый, такіх як павелічэнне даных і перадача навучання
- Не хапае ўбудаванай падтрымкі для некалькіх папулярных функцый, такіх як павелічэнне даных і перадача навучання
8. Сягун
Shogun - гэта пакет машыннага навучання C++, які недастаткова выкарыстоўваецца. Ён утрымлівае раздымы Python, Java і MATLAB, што робіць яго гнуткім інструментам для практыкаў машыннага навучання.
Shogun створаны для маштабавання, хуткасці і гнуткасці, што робіць яго прыдатным для вялікіх аб'ёмаў даных і складаных працоўных нагрузак машыннага навучання.
Адной з найбольш прыкметных пераваг Shogun з'яўляецца яго здольнасць апрацоўваць шырокі спектр фарматаў даных, уключаючы двайковыя, катэгарыяльныя і бесперапынныя.
Ён таксама ўключае ў сябе шырокі спектр метадаў класіфікацыі, рэгрэсіі, памяншэння памернасці і кластарызацыі, што робіць яго поўным інструментам машыннага навучання. Shogun падтрымлівае як пакетнае, так і анлайн-навучанне, а таксама лёгка інтэгруецца з іншымі бібліятэкамі машыннага навучання, такімі як TensorFlow і scikit-learn.
Прафесіяналы
- Ён забяспечвае разнастайны набор метадаў і інструментаў машыннага навучання, уключаючы глыбокае навучанне, рэгрэсію і падтрымку класіфікацыі
- Ён сумяшчальны з рознымі мовы праграмавання, уключаючы Python, C++ і Java.
мінусы
- У яе можа быць менш рэсурсаў і падтрымкі, паколькі яна можа быць не такой вядомай і папулярнай, як некаторыя іншыя бібліятэкі машыннага навучання.
- У параўнанні з іншымі бібліятэкамі, да якіх яны прывыклі, некаторым карыстальнікам сінтаксіс і структура гэтай бібліятэкі могуць быць менш зразумелымі.
- Для дасягнення найлепшых вынікаў некаторым бібліятэкам можа спатрэбіцца больш ручной працы і тонкай налады, чым іншым.
9. ONNX
Платформа з адкрытым зыходным кодам пад назвай Open Neural Network Exchange (ONNX) дазваляе пераўтвараць і абменьвацца мадэлямі машыннага навучання.
Ён прапануе метад перадачы мадэляў глыбокага навучання паміж рознымі структурамі і платформамі, што спрашчае стварэнне і разгортванне мадэляў машыннага навучання.
Вы можаце ствараць мадэлі з дапамогай ONNX, выкарыстоўваючы абраны фрэймворк, а потым разгортваць іх у іншых наладах выканання.
Наладжвальная архітэктура ONNX дазваляе карыстальнікам выбіраць ідэальныя інструменты для сваёй працы. Гэта спрыяе сумяшчальнасці паміж некалькімі структурамі глыбокага навучання, такімі як PyTorch, TensorFlow і Caffe2. Вы можаце выкарыстоўваць перавагі кожнага фрэймворка, хутка пераўтвараючы мадэлі паміж імі.
Прафесіяналы
- Узаемадзеянне магчыма ў некалькіх структурах глыбокага навучання.
- Бясплатнае выкарыстанне з адкрытым зыходным кодам.
- Падтрымліваецца шырокі спектр абсталявання і асяроддзяў выканання.
мінусы
- Прадукцыйнасць мадэляў ONNX часам можа быць горшай, чым у мадэляў, якія зыходна рэалізаваны ў дадзенай структуры.
- Часам пераключэнне паміж рознымі фрэймворкамі можа выклікаць праблемы сумяшчальнасці, якія цяжка выправіць.
10. Apache Spark
Apache Spark - гэта хуткая і ўніверсальная размеркаваная вылічальная сістэма, якая можа лёгка апрацоўваць буйнамаштабную апрацоўку даных. Гэта папулярны выбар для прыкладанняў для вялікіх аб'ёмаў дадзеных дзякуючы яго здольнасці хутка аналізаваць вялікія аб'ёмы даных.
Spark прызначаны не толькі для хуткасці, але і для маштабавання, што азначае, што ён можа кіраваць павелічэннем колькасці даных без шкоды для прадукцыйнасці.
Пакет MLlib, уключаны ў Apache Spark, асабліва выдатны. Ён уключае маштабуемыя і эфектыўныя метады машыннага навучання, такія як класіфікацыя, рэгрэсія, кластэрызацыя і сумесная фільтрацыя.
Паколькі MLlib узаемадзейнічае з іншымі кампанентамі Spark, ствараць скразныя канвееры апрацоўкі даных проста.
Такім чынам, калі вам патрэбен моцны і адаптыўны інструмент для апрацоўкі вялікіх даных і машыннага навучання, Apache Spark павінен быць у вашым спісе.
Прафесіяналы
- Дзякуючы дызайну размеркаваных вылічэнняў, ён можа хутка апрацоўваць вялікія наборы даных
- Інтэграцыя з іншымі тэхналогіямі Big Data, такімі як Hadoop, Hive і Cassandra, простая.
- Прадугледжана некалькі метадаў класіфікацыі, рэгрэсіі, кластарызацыі і сумеснай фільтрацыі
мінусы
- З-за складанасці архітэктуры размеркаваных вылічэнняў крывая навучання крутая
- Працуе на вялікай колькасці рэсурсаў і інфраструктуры
- Падтрымка апрацоўкі ў рэальным часе і струменевых даных абмежаваная
11. mlpack
mlpack - гэта набор інструментаў машыннага навучання C++ з адкрытым зыходным кодам, прызначаны для забеспячэння хуткіх, маштабуемых і простых алгарытмаў для шырокага спектру прыкладанняў.
Ён забяспечвае разнастайны набор алгарытмаў машыннага навучання, такіх як кластэрызацыя, рэгрэсія, класіфікацыя, памяншэнне памернасці і нейронавыя сеткі.
Прафесіяналы
- Эфектыўная рэалізацыя многіх алгарытмаў
- Інтэграцыя з іншымі бібліятэкамі і мовамі простая.
- Прапануе інтэрфейс каманднага радка і C++ API
мінусы
- Дакументацыю можна палепшыць
- Некаторыя алгарытмы яшчэ не рэалізаваны
- Пачаткоўцам можа быць цяжка выкарыстоўваць яго
12. Студыя Azure ML
Azure Machine Learning (Azure ML) - гэта платформа машыннага навучання ў воблаку. Вы можаце распрацоўваць, разгортваць і кіраваць мадэлямі машыннага навучання ў маштабе.
Ён прапануе розныя інструменты і паслугі, якія дапамагаюць навукоўцам і распрацоўшчыкам апрацоўкі дадзеных у аптымізацыі скразнога працоўнага працэсу машыннага навучання. Вы можаце проста кіраваць сваімі дадзенымі, навучыць свае мадэлі і разгарнуць іх у вытворчасці. І вы можаце кантраляваць іх прадукцыйнасць з дапамогай Azure ML — і ўсё з аднаго інтэграванага асяроддзя.
Платформа падтрымлівае некалькі камп'ютэрных моў, у тым ліку Python, R і SQL, і пастаўляецца з некалькімі загадзя створанымі шаблонамі і алгарытмамі, якія дапамогуць вам хутка пачаць працу.
Акрамя таго, з-за сваёй гнуткай і маштабаванай канструкцыі Azure ML можа лёгка кіраваць як невялікімі выпрабаваннямі, так і буйнамаштабнымі праграмамі машыннага навучання.
Прафесіяналы
- Забяспечвае просты ў выкарыстанні графічны інтэрфейс для распрацоўкі і разгортвання мадэляў машыннага навучання
- Падключаецца да іншых службаў Microsoft, такіх як Azure Storage і Power BI.
- Супрацоўніцтва з членамі каманды магчыма праз кантроль версій і агульныя працоўныя прасторы
- Маштабаванасць для працы з вялікімі аб'ёмамі даных і вылічальнай магутнасцю
мінусы
- Мінімальныя магчымасці налады алгарытмаў і мадэляў
- З-за цэнавай стратэгіі гэта можа быць менш рэнтабельным для невялікіх прадпрыемстваў або прыватных асоб
13. Санет
Даследчыкі DeepMind спраектавалі і стварылі Sonnet, структуру штучнага інтэлекту, якая падтрымлівае распрацоўку нейронавых сетак для розных прыкладанняў. Сюды ўваходзяць навучанне пад наглядам і без нагляду, а таксама навучанне з падмацаваньнем.
Архітэктура праграмавання Sonnet пабудавана на snt.Module, які можа захоўваць паказальнікі на параметры, іншыя модулі і метады. Фрэймворк пастаўляецца з некалькімі прадусталяванымі модулямі і сеткамі, але карыстальнікам таксама рэкамендуецца ствараць свае ўласныя.
Прафесіяналы
- Простая і магутная мадэль праграмавання
- Карыстальнікам прапануецца ствараць свае модулі.
- Код, які з'яўляецца лаканічным і мэтанакіраваным
мінусы
- Праграма навучання не ўваходзіць
- Пачаткоўцы могуць сутыкнуцца з крутой крывой навучання
14. GluonCV
Вы хочаце даведацца больш аб камп'ютэрным зроку?
Прадстаўляем GluonCV!
Гэтая фантастычная бібліятэка змяшчае найноўшыя алгарытмы глыбокага навучання, папярэдне падрыхтаваныя мадэлі і мноства матэрыялаў, якія дапамогуць інжынерам, даследчыкам і студэнтам правяраць свае ідэі, ствараць прататыпы прадуктаў і даведвацца больш аб вобласці.
GluonCV дазваляе лёгка пачаць працу і дасягнуць вынікаў SOTA дзякуючы сваім добра распрацаваным API, простым рэалізацыям і дапамозе супольнасці.
Больш за тое, самае лепшае?
Ён надзвычай адаптыўны і просты ў аптымізацыі і ўсталёўцы! GluonCV змяшчае ўсё неабходнае, каб падняць свае таленты камп'ютэрнага зроку на новы ўзровень, незалежна ад таго, дасведчаны вы прафесіянал або толькі пачынаеце.
Прафесіяналы
- Простая ўстаноўка і выкарыстанне
- Вялікая калекцыя папярэдне падрыхтаваных мадэляў
- Алгарытмы глыбокага навучання якія з'яўляюцца перадавымі
- Рэалізацыі, якія простыя для разумення
- Простая аптымізацыя і разгортванне
мінусы
- Менш налад і кантролю, чым альтэрнатыўныя фрэймворкі
- Падтрымка дзейнасці, не звязанай з камп'ютэрным зрокам, абмежаваная
- Камерцыйнае выкарыстанне можа быць абмежавана з-за ліцэнзійных абмежаванняў
15. H2O
H2O - гэта платформа для аналізу даных і машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам, мэта якой - спрашчаць арганізацыям выкарыстанне штучнага інтэлекту (AI) для кіравання іх працай.
Воблака штучнага інтэлекту ад H2O.ai робіць пачатак працы з H2O яшчэ прасцейшым дзякуючы інтэрфейсу перацягвання для распрацоўкі мадэляў машыннага навучання без навыкаў кадавання.
Платформа таксама забяспечвае шырокія візуалізацыя дадзеных і магчымасці аналізу, а таксама налады і разгортвання мадэлі. Прадпрыемствы могуць выкарыстоўваць H2O.ai для хуткага і простага стварэння і разгортвання мадэляў штучнага інтэлекту для вырашэння складаных бізнес-задач.
Прафесіяналы
- Інтэрфейс перацягвання для стварэння мадэляў машыннага навучання
- Комплексныя інструменты візуалізацыі і аналізу даных, а таксама налада і разгортванне мадэлі
- Платформа з адкрытым зыходным кодам з вялікай супольнасцю карыстальнікаў і ўдзельнікаў
- Падтрымка некалькіх алгарытмаў і тыпаў дадзеных
мінусы
- Некаторыя функцыі даступныя толькі ў прэміум-версіі платформы
- У параўнанні з іншымі платформамі, гэта можа быць складаней наладзіць і наладзіць.
Які з іх лепшы?
Выбар ідэальнага каркаса або платформы AI залежыць ад таго, што вы хочаце з імі зрабіць. Калі вы хочаце фрэймворк, які просты ў выкарыстанні і мае велізарную супольнасць, TensorFlow або PyTorch могуць стаць прыдатным выбарам.
Калі вам патрэбна платформа, якая больш арыентавана на мадэлі машыннага навучання, лепшым варыянтам можа стаць Azure ML Studio або H2O.ai.
І калі вы хочаце структуру, якую лёгка наладзіць і наладзіць, вам падыдзе Sonnet або GluonCV. Нарэшце, адпаведная рамка для вас вызначаецца вашымі унікальнымі патрабаваннямі і густамі.
Пакінуць каментар