আপনি যদি এটি পড়ছেন, আপনি নিঃসন্দেহে ইতিমধ্যেই গভীর শিক্ষায় আপনার ট্রিপ শুরু করেছেন। আপনি যদি এই বিষয়ে নতুন হন, তাহলে গভীর শিক্ষা একটি অ্যাড-অন যা বাস্তব-বিশ্বের সমস্যাগুলি মোকাবেলা করে এমন মানুষের মতো কম্পিউটার তৈরি করতে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক নামে পরিচিত মস্তিষ্কের মতো কাঠামো ব্যবহার করে।
এই ডিজাইনগুলির বিকাশে সহায়তা করার জন্য, Google, Facebook এবং Uber-এর মতো প্রযুক্তিবিদরা পাইথন গভীর শিক্ষার পরিবেশের জন্য বিভিন্ন কাঠামো তৈরি করেছে, যা বিভিন্ন নিউরাল নেটওয়ার্ক বোঝা, তৈরি করা এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া সহজ করে তুলেছে।
একটি গভীর শিক্ষার কাঠামো হল সফ্টওয়্যারের একটি অংশ যা শিক্ষাবিদ এবং ডেটা বিজ্ঞানীরা গভীর শিক্ষার মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করেন।
এই ফ্রেমওয়ার্কগুলির লক্ষ্য হল ব্যক্তিদের পিছনের কৌশলগুলি না বুঝেই তাদের মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভব করে তোলা। গভীর জ্ঞানার্জন, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং মেশিন লার্নিং।
একটি উচ্চ-স্তরের প্রোগ্রামিং ইন্টারফেসের মাধ্যমে, এই ফ্রেমওয়ার্কগুলি মডেল নির্মাণ, প্রশিক্ষণ এবং যাচাইকরণের জন্য বিল্ডিং ব্লক প্রদান করে।
আমরা PyTorch-এর বিকল্প হিসেবে TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, এবং DeepLearing4j-কে দেখব, যা ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। গভীর শিক্ষার কাঠামো.
Pytorch কি?
পাইটর্চ টর্চ পাইথন লাইব্রেরির সাথে নির্মিত একটি বিনামূল্যের, ওপেন-সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি।
এটি Facebook-এর AI রিসার্চ গ্রুপ দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল এবং জানুয়ারি 2016-এ কম্পিউটার ভিশন, গভীর শিক্ষা, এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের অ্যাপ্লিকেশন সহ একটি বিনামূল্যে এবং ওপেন-সোর্স লাইব্রেরি হিসাবে প্রকাশিত হয়েছিল।
এটিতে একটি আবশ্যিক এবং পাইথনিক প্রোগ্রামিং ভাষা রয়েছে যা কোডকে মডেল হিসাবে সমর্থন করে, ডিবাগিং সহজ করে এবং অন্যান্য জনপ্রিয় বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং লাইব্রেরির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, সব সময়ই দক্ষ থাকে এবং GPU-এর মতো হার্ডওয়্যার অ্যাক্সিলারেটর সক্ষম করে।
PyTorch ব্যবহারযোগ্যতা এবং পুঙ্খানুপুঙ্খ কর্মক্ষমতা বিবেচনার উপর ফোকাস করার জন্য গভীর শিক্ষার গবেষকদের মধ্যে জনপ্রিয়তা বেড়েছে।
এটিতে একটি মৌলিক ডেটা স্ট্রাকচার রয়েছে, টেনসর, যা একটি বহুমাত্রিক অ্যারে যা নম্পি অ্যারের অনুরূপ, যা প্রোগ্রামারদের সহজেই একটি জটিল ডিজাইন করতে দেয় স্নায়বিক নেটওয়ার্ক.
এটি বর্তমান সেক্টরে এবং একাডেমিক সম্প্রদায়ের মধ্যে আরও জনপ্রিয় হয়ে উঠছে এর নমনীয়তা, গতি এবং বাস্তবায়নের সহজতার কারণে, এটিকে সবচেয়ে জনপ্রিয় গভীর শিক্ষার সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি করে তুলেছে।
Pytorch মূল বৈশিষ্ট্য
- PyTorch হল পাইথন-কেন্দ্রিক, বা "পাইথনিক" যেটি অন্য ভাষায় বিকশিত একটি লাইব্রেরিতে ইন্টারফেস হিসাবে পরিবেশন করার পরিবর্তে পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের সাথে গভীর একীকরণের জন্য বোঝানো হয়েছে।
- শিখতে সহজ - PyTorch প্রথাগত প্রোগ্রামিং-এর মতো একই কাঠামো অনুসরণ করে এবং সাবধানতার সাথে নথিভুক্ত করা হয়েছে, বিকাশকারী সম্প্রদায় সর্বদা এটিকে উন্নত করার চেষ্টা করে। তাই প্রোগ্রামার এবং নন-প্রোগ্রামার উভয়ের জন্যই শেখা সহজ।
- PyTorch কম্পিউটেশনাল কাজকে বিভিন্ন CPU-তে ভাগ করতে পারে বা জিপিইউ ডেটা সমান্তরাল ক্ষমতা ব্যবহার করে কোর। যদিও অন্যান্য মেশিন-লার্নিং কৌশলগুলির সাথে অনুরূপ সমান্তরালতা সম্পন্ন করা যেতে পারে, পাইটর্চ এটিকে আরও সহজ করে তোলে।
- ডিবাগিং: PyTorch ডিবাগ করার জন্য অসংখ্য ব্যাপকভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য পাইথন ডিবাগিং টুলগুলির মধ্যে একটি (উদাহরণস্বরূপ, পাইথনের pdb এবং ipdb টুল) ব্যবহার করা যেতে পারে।
- PyTorch গতিশীল কম্পিউটেশনাল গ্রাফ সমর্থন করে, যা বোঝায় যে রানটাইমের সময় নেটওয়ার্কের আচরণ গতিশীলভাবে পরিবর্তন করা যেতে পারে।
- PyTorch বিভিন্ন বিশেষভাবে তৈরি মডিউল সহ আসে, যেমন টর্চটেক্সট, টর্চভিশন এবং টর্চউডিও, যেটি গভীর শিক্ষার বিভিন্ন ক্ষেত্র যেমন NLP, কম্পিউটার ভিশন এবং ভয়েস প্রসেসিং এর সাথে মোকাবিলা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
পাইটর্চ সীমাবদ্ধতা
- সীমিত পর্যবেক্ষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন ইন্টারফেস: যদিও টেনসরফ্লো মডেল গ্রাফ (টেনসরবোর্ড) তৈরি করার জন্য একটি শক্তিশালী ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল অন্তর্ভুক্ত করে, পাইটর্চে বর্তমানে এই বৈশিষ্ট্যটির অভাব রয়েছে। ফলস্বরূপ, বিকাশকারীরা বাহ্যিকভাবে টেনসরবোর্ডের সাথে সংযোগ করতে পারে বা বিদ্যমান অসংখ্য পাইথনের একটি ব্যবহার করতে পারে ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন সরঞ্জাম.
- PyTorch একটি শেষ থেকে শেষ নয় মেশিন লার্নিং উন্নয়ন প্ল্যাটফর্ম; এটি সার্ভার, ওয়ার্কস্টেশন এবং মোবাইল ডিভাইসে অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন করে।
এই সমস্ত কারণে, পাইটর্চের সেরা বিকল্পগুলি সন্ধান করা একটি বুদ্ধিমান সিদ্ধান্ত হবে।
সবচেয়ে জনপ্রিয় Pytorch বিকল্প
এখানে Pytorch এর সেরা বিকল্পগুলির তালিকা রয়েছে।
1. টেনসরফ্লো
TensorFlow Google দ্বারা তৈরি একটি গভীর শিক্ষা-কেন্দ্রিক, ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক৷ এটি মান সমর্থন করে মেশিন লার্নিং. টেনসরফ্লো গভীর শিক্ষার পরিবর্তে বড় সংখ্যার গণনার কথা মাথায় রেখে ডিজাইন করা হয়েছে।
অধিকন্তু, এটি গভীর শিক্ষার বিকাশের জন্যও বেশ মূল্যবান বলে প্রমাণিত হয়েছে, তাই Google এটি বিনামূল্যে উপলব্ধ করেছে৷ টেনসরফ্লো বৃহত্তর মাত্রা সহ বহু-মাত্রিক অ্যারে আকারে ডেটা নেয়, যা টেনসর নামে পরিচিত। প্রচুর পরিমাণে ডেটা নিয়ে কাজ করার সময়, বহুমাত্রিক অ্যারে সহায়ক হয়।
টেনসরফ্লো নোড-এজ ডেটা ফ্লো গ্রাফের উপর ভিত্তি করে। যেহেতু এক্সিকিউশন পদ্ধতিটি গ্রাফের আকার নেয়, তাই GPU ব্যবহার করার সময় কম্পিউটারের একটি ক্লাস্টারে টেনসরফ্লো কোড চালানো অনেক সহজ।
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust এবং Scala হল সেই ভাষাগুলির মধ্যে যেগুলির জন্য TensorFlow-এর সম্প্রদায় সমর্থন তৈরি করেছে৷ টেনসরফ্লো বিপুল সংখ্যক অ্যাক্সেস পয়েন্ট থাকার সুবিধা প্রদান করে।
ভাষা ছাড়াও, TensorFlow-এর একটি বৃহৎ পরিসরের সরঞ্জাম রয়েছে যা এটির সাথে সংযুক্ত বা এটির উপরে নির্মিত।
উপকারিতা
- এটা ব্যবহারকারী বান্ধব. আপনি যদি পাইথনের সাথে পরিচিত হন, তবে এটি তোলা সহজ হবে।
- সম্প্রদায় থেকে সমর্থন. TensorFlow কার্যত প্রতিদিন Google এবং অন্যান্য সংস্থার বিশেষজ্ঞ ডেভেলপারদের দ্বারা উন্নত হয়৷
- TensorFlow Lite মোবাইল ডিভাইসে TensorFlow মডেল চালানোর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
- টেনসরবোর্ড হল মনিটরিং এবং তথ্য ভিজ্যুয়ালাইজ করা. আপনি যদি আপনার গভীর শিক্ষার মডেলগুলিকে কার্যকরভাবে দেখতে চান তবে এটি ব্যবহার করার জন্য একটি দুর্দান্ত সরঞ্জাম।
- Tensorflow.js আপনাকে ব্রাউজারে রিয়েল-টাইম ডিপ লার্নিং মডেল চালানোর জন্য জাভাস্ক্রিপ্ট ব্যবহার করতে দেয়।
অসুবিধা সমূহ
- TensorFlow এর একটি অনন্য কাঠামো রয়েছে, যা ত্রুটিগুলি আবিষ্কার করা এবং ডিবাগ করা কঠিন করে তোলে।
- কোন OpenCL সমর্থন নেই.
- TensorFlow Windows অপারেটিং সিস্টেম ব্যবহারকারীদের জন্য অনেক ক্ষমতা প্রদান করে না। এটি লিনাক্স ব্যবহারকারীদের জন্য ক্ষমতার আধিক্য আনলক করে। যাইহোক, উইন্ডোজ ব্যবহারকারীরা এখনও অ্যানাকোন্ডা প্রম্পট বা পিপ প্যাকেজ ব্যবহার করে টেনসরফ্লো ডাউনলোড করতে পারেন।
- TensorFlow অনির্দিষ্ট ক্রমগুলির জন্য প্রতীকী লুপ অফার করার ক্ষেত্রে পিছিয়ে পড়ে৷ নির্দিষ্ট ক্রমগুলির জন্য এটির একটি নির্দিষ্ট ব্যবহার রয়েছে, এটি একটি ব্যবহারযোগ্য সিস্টেম তৈরি করে। ফলস্বরূপ, এটি একটি নিম্ন-স্তরের API হিসাবে বিবেচিত হয়।
2. কেরাস
Keras পাইথন-ভিত্তিক ডিপ লার্নিং লাইব্রেরি, যা এটিকে অন্যান্য ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক থেকে আলাদা করে।
এটি একটি উচ্চ-স্তরের প্রোগ্রামিং ভাষা যা একটি সংজ্ঞায়িত করে স্নায়বিক নেটওয়ার্ক API সংজ্ঞা। এটি একটি ব্যবহারকারী ইন্টারফেস হিসাবে এবং গভীর শিক্ষার কাঠামোর ক্ষমতা উন্নত করতে উভয়ই ব্যবহার করা যেতে পারে যার উপর এটি চলে।
এটি একটি ন্যূনতম কাঠামো যা হালকা ওজনের এবং ব্যবহার করা সহজ। এই কারণে, কেরাস টেনসরফ্লো-এর মূল API-এর অংশ। একটি কেরাস ফ্রন্ট এন্ড গবেষণায় নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের দ্রুত প্রোটোটাইপ করার অনুমতি দেয়।
এপিআই সহজবোধ্য এবং ব্যবহার করা সহজ, মডেলগুলিকে ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে সহজে স্থানান্তর করার অনুমতি দেওয়ার অতিরিক্ত বোনাস সহ।
উপকারিতা
- Keras API ব্যবহার করা সহজ। APIটি ভালভাবে ডিজাইন করা, অবজেক্ট-ভিত্তিক এবং অভিযোজনযোগ্য, যার ফলে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা আরও উপভোগ্য।
- বিতরণ করা প্রশিক্ষণ এবং মাল্টি-জিপিইউ সমান্তরালতার জন্য সমর্থন অন্তর্নির্মিত।
- কেরাস একটি পাইথন নেটিভ মডিউল যা সম্পূর্ণ পাইথন ডেটা বিজ্ঞান পরিবেশে সহজ অ্যাক্সেস প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, কেরাস মডেলগুলি Python scikit-learn API ব্যবহার করে ব্যবহার করা যেতে পারে।
- কেরাসে বেশ কিছু গভীর শিক্ষার মডেলের জন্য প্রাক-প্রশিক্ষিত ওজন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। আমরা ভবিষ্যদ্বাণী করতে বা বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে সরাসরি এই মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারি।
অসুবিধা সমূহ
- নিয়মিতভাবে নিম্ন-স্তরের ব্যাকএন্ড সমস্যাগুলি পাওয়া অবিশ্বাস্যভাবে বিরক্তিকর হতে পারে। এই সমস্যাগুলি দেখা দেয় যখন আমরা এমন কাজগুলি করার চেষ্টা করি যা কেরাস সম্পন্ন করার জন্য ছিল না।
- এটির ব্যাকএন্ডের সাথে তুলনা করলে, এটি GPU-তে মন্থর হতে পারে এবং গণনা করতে বেশি সময় নেয়। ফলস্বরূপ, ব্যবহারকারী-বন্ধুত্বের জন্য আমাদের গতির সাথে আপস করতে হতে পারে।
- অন্যান্য প্যাকেজের সাথে তুলনা করা হলে যেমন sci-kit-learn, Keras ডেটা-প্রিপ্রসেসিং ক্ষমতা তেমন আকর্ষণীয় নয়।
3. অ্যাপাচি এমএক্সনেট
আরেকজন বিশিষ্ট গভীর শিক্ষার কাঠামো MXNet হয়। MXNet, যা Apache সফটওয়্যার ফাউন্ডেশন দ্বারা তৈরি করা হয়েছে, জাভাস্ক্রিপ্ট, পাইথন এবং C++ সহ বিভিন্ন ভাষা সমর্থন করে।
অ্যামাজন ওয়েব পরিষেবাগুলি গভীর শিক্ষার মডেলগুলির বিকাশে MXNet-কে সমর্থন করে৷ এটি অত্যন্ত স্কেলযোগ্য, দ্রুত মডেল প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয় এবং এটি বিভিন্ন কম্পিউটার ভাষার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
গতি এবং উত্পাদনশীলতা অপ্টিমাইজ করতে, MXNet আপনাকে প্রতীকী এবং অপরিহার্য প্রোগ্রামিং ভাষাগুলিকে মিশ্রিত করার অনুমতি দেয়। এটি একটি গতিশীল নির্ভরতা সময়সূচীর উপর ভিত্তি করে যা রিয়েল-টাইমে প্রতীকী এবং অপরিহার্য কার্যকলাপগুলিকে সমান্তরাল করে।
তার উপরে, একটি গ্রাফ অপ্টিমাইজেশান স্তর প্রতীকী সম্পাদনকে দ্রুত এবং মেমরিকে অর্থনৈতিক করে তোলে। MXNet একটি পোর্টেবল এবং লাইটওয়েট লাইব্রেরি।
এটি NVIDIA PascalTM GPU দ্বারা চালিত এবং বেশ কয়েকটি GPU এবং নোডের উপর মাপযোগ্য, যা আপনাকে মডেলগুলিকে আরও দ্রুত প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়।
উপকারিতা
- GPU সমর্থন করে এবং একটি মাল্টি-GPU মোড আছে।
- দক্ষ, মাপযোগ্য, এবং বাজ-দ্রুত।
- সমস্ত প্রধান প্ল্যাটফর্ম বোর্ডে আছে.
- মডেল পরিবেশন সহজ, এবং API দ্রুত।
- স্কালা, আর, পাইথন, সি++ এবং জাভাস্ক্রিপ্ট সমর্থিত প্রোগ্রামিং ভাষার মধ্যে রয়েছে।
অসুবিধা সমূহ
- MXNet একটি ছোট আছে ওপেন সোর্স TensorFlow এর চেয়ে সম্প্রদায়।
- উল্লেখযোগ্য সম্প্রদায়ের সমর্থনের অভাবের কারণে উন্নতি, বাগ ফিক্স এবং অন্যান্য উন্নতিগুলি কার্যকর হতে বেশি সময় নেয়।
- MxNet, যদিও ব্যাপকভাবে আইটি শিল্পে অসংখ্য ফার্ম দ্বারা নিযুক্ত, Tensorflow হিসাবে সুপরিচিত নয়।
4. Microsoft CNTK
মাইক্রোসফ্ট কগনিটিভ টুলকিট (সিএনটিকে) ডিস্ট্রিবিউটেড ডিপ লার্নিং এর জন্য একটি বাণিজ্যিকভাবে কার্যকর ওপেন সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক। এটি সাধারণত তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় নিউরাল নেটওয়ার্ক, কিন্তু মেশিন লার্নিং এবং জ্ঞানীয় কম্পিউটিং এর জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে।
এটি বিভিন্ন ভাষা সমর্থন করে এবং ক্লাউডে ব্যবহার করা সহজ। এই গুণাবলীর কারণে, CNTK বিভিন্ন ধরনের AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত। যদিও আমরা C++ ব্যবহার করতে পারি এর ফাংশন চালু করার জন্য, সবচেয়ে ঘন ঘন বিকল্প হল একটি পাইথন প্রোগ্রাম ব্যবহার করা।
বিভিন্ন কম্পিউটারে চলার সময়, মাইক্রোসফ্ট কগনিটিভ টুলকিটটি থিয়ানো বা টেনসরফ্লো-এর মতো টুলকিটের চেয়ে ভালো কর্মক্ষমতা এবং স্কেলেবিলিটি দেওয়ার জন্য স্বীকৃত।
মাইক্রোসফ্ট কগনিটিভ টুলকিট RNN এবং CNN নিউরাল মডেল উভয়কেই সমর্থন করে, এটিকে ছবি, হাতের লেখা এবং বক্তৃতা শনাক্তকরণ কাজের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
উপকারিতা
- Apache Spark, একটি ডেটা বিশ্লেষণ ইঞ্জিনের সাথে একীভূত করা সহজ।
- CNTK এর পরিমাপযোগ্যতা এটিকে অনেক ব্যবসায় একটি জনপ্রিয় পছন্দ করে তুলেছে। বেশ কিছু অপ্টিমাইজ করা উপাদান আছে।
- স্থিতিশীল এবং ভাল কর্মক্ষমতা অফার.
- Azure ক্লাউডের সাথে সুন্দরভাবে কাজ করে, উভয়ই Microsoft দ্বারা সমর্থিত।
- সম্পদের ব্যবহার এবং ব্যবস্থাপনা দক্ষ।
অসুবিধা সমূহ
- Tensorflow এর তুলনায়, সম্প্রদায়ের সমর্থন কম।
- একটি খাড়া শেখার বক্ররেখা.
- এটিতে একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন বোর্ডের পাশাপাশি এআরএম সমর্থনের অভাব রয়েছে।
5. DeepLearning4j
জাভা আপনার প্রাথমিক প্রোগ্রামিং ভাষা হলে, DeepLearning4j ব্যবহার করার জন্য একটি ভাল কাঠামো। এটি একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডিপ-লার্নিং লাইব্রেরি যা বাণিজ্যিক-গ্রেড এবং ওপেন-সোর্স।
সমস্ত প্রধান ধরণের নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইন, যেমন RNN এবং CNN, সমর্থিত। Deeplearning4j গভীর শিক্ষার জন্য একটি জাভা এবং স্কালা লাইব্রেরি।
এটি Hadoop এবং Apache Spark এর সাথেও সুন্দরভাবে কাজ করে। Deeplearning4j জাভা-ভিত্তিক গভীর শিক্ষার সমাধানগুলির জন্য একটি চমৎকার বিকল্প কারণ এটি GPU গুলিকেও সমর্থন করে।
Eclipse Deeplearning4j ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কের ক্ষেত্রে, কিছু স্ট্যান্ডআউট বৈশিষ্ট্যের মধ্যে রয়েছে পুনরাবৃত্তিমূলক হ্রাস, মাইক্রো-সার্ভিস আর্কিটেকচার অভিযোজন, এবং বিতরণ করা CPU এবং GPU-এর মাধ্যমে সমান্তরাল প্রশিক্ষণ।
উপকারিতা
- এটা চমৎকার ডকুমেন্টেশন এবং সম্প্রদায় সাহায্য আছে.
- Apache Spark ইন্টিগ্রেশন সহজ.
- এটি স্কেলযোগ্য এবং বিপুল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম।
অসুবিধা সমূহ
- Tensorflow এবং PyTorch এর তুলনায়, এটি কম জনপ্রিয়।
- জাভা একমাত্র প্রোগ্রামিং ভাষা উপলব্ধ।
উপসংহার
সেরা গভীর শিক্ষার কাঠামো নির্বাচন করা একটি কঠিন উদ্যোগ। আরও তাই যেহেতু তাদের মধ্যে অনেকগুলি রয়েছে, তাই চাহিদা হিসাবে তালিকাটি বাড়ছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণা এবং মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন বৃদ্ধি. প্রতিটি কাঠামোর নিজস্ব সুবিধা এবং খারাপ দিক রয়েছে।
নিরাপত্তা, মাপযোগ্যতা এবং কর্মক্ষমতা সহ বেশ কয়েকটি বিবেচনা করা আবশ্যক। এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড সিস্টেমে, নির্ভরযোগ্যতা আরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে।
আপনি যদি সবে শুরু করছেন, Tensorflow শুরু করার জন্য একটি ভাল জায়গা। আপনি যদি উইন্ডোজ-ভিত্তিক বাণিজ্যিক পণ্য তৈরি করেন তবে CNTK চয়ন করুন। আপনি যদি জাভা পছন্দ করেন তবে DL4J ব্যবহার করুন।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন