Ако четете това, несъмнено вече сте започнали пътуването си към задълбочено обучение. Ако сте нов в тази тема, дълбокото обучение е добавка, която използва уникални подобни на мозъка структури, наречени изкуствени невронни мрежи, за да конструира човешки компютри, които се справят с проблеми от реалния свят.
За да подпомогнат разработването на тези дизайни, технологични гиганти като Google, Facebook и Uber са разработили различни рамки за средата за дълбоко обучение на Python, което улеснява разбирането, създаването и обучението на различни невронни мрежи.
Рамката за задълбочено обучение е част от софтуера, който учените и специалистите по данни използват за създаване и обучение на модели за задълбочено обучение.
Целта на тези рамки е да се даде възможност на хората да обучават своите модели, без да се налага да разбират техниките зад дълбоко учене, невронни мрежи и машинно обучение.
Чрез интерфейс за програмиране на високо ниво тези рамки осигуряват градивни елементи за конструиране, обучение и проверка на модели.
Ще разгледаме TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK и DeepLearing4j като алтернативи на PyTorch, който е широко използван рамка за дълбоко обучение.
Какво е Pytorch?
PyTorch е безплатна библиотека за машинно обучение с отворен код, създадена с библиотеката Torch Python.
Създаден е от изследователската група на Facebook за изкуствен интелект и е публикуван като безплатна библиотека с отворен код през януари 2016 г. с приложения за компютърно зрение, задълбочено обучение и обработка на естествен език.
Той има императивен и Pythonic език за програмиране, който поддържа код като модел, улеснява отстраняването на грешки и е съвместим с други популярни научни компютърни библиотеки, като същевременно остава ефективен и позволява хардуерни ускорители като GPU.
Популярността на PyTorch сред изследователите на дълбокото обучение нарасна благодарение на фокуса върху използваемостта и задълбочените съображения за производителност.
Той съдържа основна структура от данни, Tensor, която е многоизмерен масив, подобен на масивите Numpy, който позволява на програмистите лесно да проектират сложен невронна мрежа.
Той става все по-популярен в настоящите сектори и в академичната общност поради своята гъвкавост, бързина и лекота на внедряване, което го прави един от най-популярните инструменти за дълбоко обучение.
Ключови характеристики на Pytorch
- PyTorch е ориентиран към Python или „pythonic“, тъй като е предназначен за дълбока интеграция с програмирането на Python, вместо да служи като интерфейс към библиотека, разработена на друг език.
- Лесен за научаване – PyTorch следва същата структура като традиционното програмиране и е щателно документиран, като общността на разработчиците винаги се опитва да го подобри. Следователно е лесно да се научи както за програмисти, така и за непрограмисти.
- PyTorch може да раздели изчислителната работа на няколко CPU или GPU ядра, използващи възможност за паралелизъм на данни. Въпреки че подобен паралелизъм може да бъде постигнат с други техники за машинно обучение, PyTorch го прави много по-лесно.
- Отстраняване на грешки: Един от многобройните широко достъпни инструменти за отстраняване на грешки на Python (например pdb и ipdb инструментите на Python) може да се използва за отстраняване на грешки в PyTorch.
- PyTorch поддържа динамични изчислителни графики, което предполага, че поведението на мрежата може да се променя динамично по време на изпълнение.
- PyTorch идва с различни специално създадени модули, като напр torchtext, torchvision и torchaudio, който може да се използва за справяне с различни области на задълбочено обучение, като НЛП, компютърно зрение и обработка на глас.
Ограничения на Pytorch
- Ограничени интерфейси за наблюдение и визуализация: Докато TensorFlow включва мощен инструмент за визуализация за генериране на графиката на модела (TensorBoard), PyTorch в момента няма тази функция. В резултат на това разработчиците могат да се свързват с TensorBoard външно или да използват един от многобройните съществуващи Python инструменти за визуализация на данни.
- PyTorch не е от край до край машинно обучение платформа за разработка; той внедрява приложения на сървъри, работни станции и мобилни устройства.
Поради всички тези причини търсенето на най-добрите алтернативи на Pytorch би било мъдро решение.
Най-популярните алтернативи на Pytorch
Ето списъка с най-добрите алтернативи на Pytorch.
1. Тензорен поток
TensorFlow е фокусирана върху задълбочено обучение рамка с отворен код, създадена от Google. Той също така поддържа стандарт машинно обучение. TensorFlow е проектиран с големи числени изчисления, а не с дълбоко обучение.
Освен това се оказа доста ценен и за развитието на задълбочено обучение, така че Google го направи достъпен безплатно. TensorFlow приема данни под формата на многоизмерни масиви с по-големи размери, известни като тензори. Когато работите с огромни обеми от данни, многоизмерните масиви са полезни.
TensorFlow се основава на графики на потока от данни по ръба на възела. Тъй като методът на изпълнение е под формата на графики, е много по-лесно да се изпълни код на TensorFlow върху клъстер от компютри, докато се използват графични процесори.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust и Scala са сред езиците, за които общността на TensorFlow е създала поддръжка. TensorFlow предлага предимството да имате голям брой точки за достъп.
Освен езиците, TensorFlow разполага с голям набор от инструменти, които се свързват с него или са изградени върху него.
Предимства
- Това е удобно за потребителя. Ако сте запознати с Python, ще бъде лесно да го вземете.
- Подкрепа от общността. TensorFlow се подобрява практически всеки ден от Google и експертни разработчици на други организации.
- TensorFlow Lite може да се използва за изпълнение на модели TensorFlow на мобилни устройства.
- Tensorboard е инструмент за наблюдение и визуализиране на данни. Ако искате да наблюдавате вашите модели за дълбоко обучение в действие, това е отличен инструмент за използване.
- Tensorflow.js ви позволява да използвате JavaScript, за да изпълнявате модели за дълбоко обучение в реално време в браузъра.
Недостатъци
- TensorFlow има уникална структура, което затруднява откриването и отстраняването на грешки.
- Няма поддръжка на OpenCL.
- TensorFlow не предоставя много възможности за потребителите на операционната система Windows. Той отключва множество възможности за потребителите на Linux. Потребителите на Windows обаче все още могат да изтеглят TensorFlow, като използват подканата anaconda или пакета pip.
- TensorFlow изостава по отношение на предлагането на символни цикли за неопределени последователности. Той има специфична употреба за определени последователности, което го прави използваема система. В резултат на това той се разглежда като API от ниско ниво.
2. Керас
Keras е базирана на Python библиотека за дълбоко обучение, което я отличава от други рамки за дълбоко обучение.
Това е език за програмиране на високо ниво, който дефинира a невронна мрежа API дефиниция. Може да се използва както като потребителски интерфейс, така и за подобряване на възможностите на рамките за дълбоко обучение, върху които работи.
Това е минималистична рамка, която е лека и лесна за използване. Поради тези причини Keras е част от основния API на TensorFlow. Предният край на Keras позволява бързо създаване на прототипи на модели на невронни мрежи в изследванията.
API е лесен за разбиране и използване, с допълнителен бонус, позволяващ лесно прехвърляне на модели между рамки.
Предимства
- Keras API е лесен за използване. API е добре проектиран, обектно-ориентиран и адаптивен, което води до по-приятно потребителско изживяване.
- Вградена е поддръжка за разпределено обучение и паралелизъм с няколко GPU.
- Keras е роден модул на Python, който осигурява лесен достъп до пълната среда за наука за данни на Python. Моделите Keras, например, могат да се използват с помощта на API на Python scikit-learn.
- Keras включва предварително обучени тежести за няколко модела за дълбоко обучение. Можем да използваме тези модели директно, за да правим прогнози или да извличаме функции.
Недостатъци
- Може да бъде невероятно досадно редовно да получавате проблеми с бекенда на ниско ниво. Тези проблеми възникват, когато се опитваме да изпълняваме задачи, които Keras не е трябвало да изпълнява.
- В сравнение с неговия бекенд, той може да е бавен на GPU и да отнеме повече време за изчисляване. В резултат на това може да се наложи да направим компромис със скоростта за удобство на потребителя.
- В сравнение с други пакети като sci-kit-learn, възможностите за предварителна обработка на данни на Keras не са толкова привлекателни.
3. Apache MX Net
Друг виден Рамка за дълбоко обучение е MXNet. MXNet, който е създаден от Apache Software Foundation, поддържа различни езици, включително JavaScript, Python и C++.
Amazon Web Services също поддържа MXNet при разработването на модели за дълбоко обучение. Той е изключително мащабируем, позволявайки бързо обучение на модели и е съвместим с различни компютърни езици.
За да оптимизирате скоростта и производителността, MXNet ви позволява да смесвате символни и императивни езици за програмиране. Базиран е на динамичен планировчик на зависимости, който паралелизира символични и императивни дейности в реално време.
На всичкото отгоре слой за оптимизиране на графики прави символното изпълнение бързо и паметта икономична. MXNet е преносима и лека библиотека.
Той се захранва от графични процесори NVIDIA PascalTM и може да се мащабира върху няколко графични процесора и възли, което ви позволява да обучавате модели по-бързо.
Предимства
- Поддържа GPU и има режим с няколко GPU.
- Ефективен, мащабируем и светкавично бърз.
- Всички основни платформи са на борда.
- Обслужването на модел е просто, а API е бърз.
- Scala, R, Python, C++ и JavaScript са сред поддържаните езици за програмиране.
Недостатъци
- MXNet има по-малък с отворен код общност от TensorFlow.
- Подобренията, корекциите на грешки и други подобрения отнемат повече време за внедряване поради липса на значителна подкрепа от общността.
- MxNet, въпреки че се използва широко от много фирми в ИТ индустрията, не е толкова известен като Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) е комерсиално жизнеспособна рамка с отворен код за разпределено дълбоко обучение. Обикновено се използва за създаване невронни мрежи, но може да се използва и за машинно обучение и когнитивни изчисления.
Той поддържа различни езици и е лесен за използване в облака. Благодарение на тези качества, CNTK е подходящ за различни AI приложения. Въпреки че можем да използваме C++, за да извикаме неговите функции, най-честата опция е да използваме програма на Python.
Когато работи на няколко компютъра, Microsoft Cognitive Toolkit е разпознат като осигуряващ по-добра производителност и мащабируемост от инструментариуми като Theano или TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit поддържа както RNN, така и CNN невронни модели, което го прави подходящ за задачи за разпознаване на изображения, ръкопис и говор.
Предимства
- Лесен за интегриране с Apache Spark, машина за анализ на данни.
- Мащабируемостта на CNTK го направи популярен избор в много фирми. Има няколко оптимизирани компонента.
- Предлага стабилна и добра производителност.
- Работи добре с Azure Cloud, като и двата се поддържат от Microsoft.
- Използването и управлението на ресурсите са ефективни.
Недостатъци
- В сравнение с Tensorflow има по-малко подкрепа от общността.
- Стръмна крива на обучение.
- Липсва платка за визуализация, както и поддръжка на ARM.
5. DeepLearning4j
Ако Java е вашият основен език за програмиране, DeepLearning4j е добра рамка за използване. Това е разпределена библиотека за задълбочено обучение, която е от търговски клас и е с отворен код.
Поддържат се всички основни видове проекти на невронни мрежи, като RNN и CNN. Deeplearning4j е библиотека на Java и Scala за дълбоко обучение.
Работи добре и с Hadoop и Apache Spark. Deeplearning4j е прекрасна алтернатива за базирани на Java решения за дълбоко обучение, тъй като поддържа и графични процесори.
Когато става въпрос за рамката за задълбочено обучение Eclipse Deeplearning4j, някои от открояващите се функции включват паралелно обучение чрез итеративни редукции, адаптиране на архитектурата на микроуслуги и разпределени процесори и графични процесори.
Предимства
- Има отлична документация и помощ от общността.
- Интеграцията на Apache Spark е проста.
- Той е мащабируем и способен да обработва огромни обеми данни.
Недостатъци
- В сравнение с Tensorflow и PyTorch, той е по-малко популярен.
- Java е единственият достъпен език за програмиране.
Заключение
Изборът на най-добрата рамка за дълбоко обучение е трудно начинание. Освен това, тъй като има толкова много от тях, списъкът нараства с търсенето изкуствен интелект приложенията за научни изследвания и машинно обучение нарастват. Всяка рамка има свой набор от предимства и недостатъци.
Трябва да се вземат предвид няколко съображения, включително сигурност, мащабируемост и производителност. В системите от корпоративен клас надеждността става още по-важна.
Ако тепърва започвате, Tensorflow е добро място да започнете. Изберете CNTK, ако разработвате търговски продукт, базиран на Windows. Ако предпочитате Java, използвайте DL4J.
Оставете коментар