Ako ovo čitate, nesumnjivo ste već započeli svoj put u duboko učenje. Ako ste novi u ovoj temi, duboko učenje je dodatak koji koristi jedinstvene strukture nalik mozgu zvane umjetne neuronske mreže za konstruiranje kompjutera nalik ljudima koji se bave problemima iz stvarnog svijeta.
Kako bi pomogli u razvoju ovih dizajna, tehnološki velikani poput Googlea, Facebooka i Ubera razvili su različite okvire za Python okruženje za duboko učenje, čineći ga jednostavnijim za razumijevanje, kreiranje i obuku različitih neuronskih mreža.
Okvir za duboko učenje je deo softvera koji akademici i naučnici podataka koriste za kreiranje i obuku modela dubokog učenja.
Cilj ovih okvira je omogućiti pojedincima da treniraju svoje modele bez potrebe da razumiju tehnike iza duboko učenje, neuronske mreže i mašinsko učenje.
Kroz programski interfejs visokog nivoa, ovi okviri obezbeđuju gradivne blokove za konstruisanje, obuku i verifikaciju modela.
Pogledaćemo TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK i DeepLearing4j kao alternative PyTorchu, koji je široko korišćen okvir dubokog učenja.
Šta je Pytorch?
PyTorch je besplatna biblioteka otvorenog koda za mašinsko učenje izgrađena sa Torch Python bibliotekom.
Napravila ga je Facebookova grupa za istraživanje umjetne inteligencije i objavljena kao besplatna biblioteka otvorenog koda u januaru 2016. sa aplikacijama u kompjuterskom vidu, dubokom učenju i obradi prirodnog jezika.
Ima imperativ i Pythonic programski jezik koji podržava kod kao model, olakšava otklanjanje grešaka i kompatibilan je sa drugim popularnim naučnim računarskim bibliotekama, a sve to ostaje efikasan i omogućava hardverske akceleratore kao što su GPU.
PyTorch je postao popularan među istraživačima dubokog učenja zahvaljujući fokusu na upotrebljivost i temeljita razmatranja performansi.
Sadrži osnovnu strukturu podataka, Tensor, koji je višedimenzionalni niz sličan Numpy nizovima, što omogućava programerima da lako dizajniraju komplikovane neuronska mreža.
Postaje sve popularniji u trenutnim sektorima i u akademskoj zajednici zbog svoje fleksibilnosti, brzine i lakoće implementacije, što ga čini jednim od najpopularnijih alata za duboko učenje.
Pytorch ključne karakteristike
- PyTorch je orijentisan na Python, ili „pythonic“, po tome što je namenjen dubokoj integraciji sa Python programiranjem, a ne da služi kao interfejs za biblioteku razvijenu na drugom jeziku.
- Jednostavan za učenje – PyTorch prati istu strukturu kao tradicionalno programiranje i pomno je dokumentiran, a zajednica programera uvijek pokušava da ga poboljša. Stoga je jednostavan za učenje i za programere i za ne-programere.
- PyTorch može podijeliti računski rad na nekoliko CPU-a ili GPU jezgre koje koriste mogućnost paralelizma podataka. Iako se sličan paralelizam može postići drugim tehnikama mašinskog učenja, PyTorch to čini mnogo lakšim.
- Otklanjanje grešaka: Jedan od brojnih široko dostupnih Python alata za otklanjanje grešaka (na primjer, Python-ovi pdb i ipdb alati) se može koristiti za otklanjanje grešaka u PyTorchu.
- PyTorch podržava dinamičke računske grafove, što implicira da se ponašanje mreže može dinamički mijenjati tokom vremena rada.
- PyTorch dolazi sa raznim posebno kreiranim modulima, kao što su torchtext, torchvision i torchaudio, koji se može koristiti za bavljenje različitim poljima dubokog učenja, kao što su NLP, kompjuterski vid i obrada glasa.
Pytorch ograničenja
- Ograničeni interfejsi za praćenje i vizualizaciju: Dok TensorFlow uključuje moćan alat za vizualizaciju za generisanje grafa modela (TensorBoard), PyTorch trenutno nema ovu funkciju. Kao rezultat toga, programeri se mogu povezati na TensorBoard eksterno ili koristiti jedan od brojnih postojećih Python-a alati za vizualizaciju podataka.
- PyTorch nije end-to-end mašinsko učenje razvojna platforma; implementira aplikacije na servere, radne stanice i mobilne uređaje.
Iz svih ovih razloga, traženje najboljih alternativa za Pytorch bila bi mudra odluka.
Najpopularnije Pytorch alternative
Evo liste najboljih alternativa za Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow je okvir otvorenog koda usmjeren na duboko učenje koji je kreirao Google. Takođe podržava standard mašinsko učenje. TensorFlow je dizajniran s velikim numeričkim proračunima na umu, umjesto dubokog učenja.
Osim toga, pokazao se kao vrlo vrijedan i za razvoj dubokog učenja, pa ga je Google učinio dostupnim besplatno. TensorFlow uzima podatke u obliku višedimenzionalnih nizova većih dimenzija, poznatih kao tenzori. Kada se radi sa ogromnim količinama podataka, višedimenzionalni nizovi dolaze od pomoći.
TensorFlow je zasnovan na grafovima toka podataka na ivici čvora. Budući da metoda izvršenja ima oblik grafova, mnogo je lakše izvršiti TensorFlow kod preko klastera računara dok se koriste GPU-ovi.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust i Scala su među jezicima za koje je TensorFlow zajednica stvorila podršku. TensorFlow nudi prednost posedovanja velikog broja pristupnih tačaka.
Osim jezika, TensorFlow ima veliki raspon alata koji se povezuju s njim ili su izgrađeni na njemu.
prednosti
- Lako je za korištenje. Ako ste upoznati sa Python-om, biće ga lako preuzeti.
- Podrška zajednice. TensorFlow se praktično svakodnevno poboljšava od strane Google-a i stručnjaka drugih organizacija.
- TensorFlow Lite se može koristiti za izvršavanje TensorFlow modela na mobilnim uređajima.
- Tensorboard je alat za praćenje i vizualizacija podataka. Ako želite gledati svoje modele dubokog učenja na djelu, ovo je odličan alat za korištenje.
- Tensorflow.js vam omogućava da koristite JavaScript za pokretanje modela dubokog učenja u realnom vremenu u pretraživaču.
nedostaci
- TensorFlow ima jedinstvenu strukturu, što otežava otkrivanje i otklanjanje grešaka.
- Ne postoji podrška za OpenCL.
- TensorFlow ne pruža mnogo mogućnosti za korisnike Windows operativnog sistema. Otključava mnoštvo mogućnosti za korisnike Linuxa. Međutim, korisnici Windowsa i dalje mogu preuzeti TensorFlow koristeći prompt anaconda ili pip paket.
- TensorFlow zaostaje u smislu ponude simboličkih petlji za neodređene sekvence. Ima specifičnu upotrebu za određene sekvence, što ga čini upotrebljivim sistemom. Kao rezultat toga, smatra se API niskog nivoa.
2. Keras
Keras je biblioteka dubokog učenja zasnovana na Pythonu, što je razlikuje od drugih okvira dubokog učenja.
To je programski jezik visokog nivoa koji definira a neuronska mreža API definicija. Može se koristiti i kao korisničko sučelje i za poboljšanje sposobnosti okvira dubokog učenja na kojima radi.
To je minimalistički okvir koji je lagan i jednostavan za korištenje. Iz ovih razloga, Keras je dio TensorFlow-ovog osnovnog API-ja. Keras front end omogućava brzu izradu prototipa modela neuronskih mreža u istraživanju.
API je jednostavan za razumijevanje i korištenje, s dodatnim bonusom koji omogućava lako prenošenje modela između okvira.
prednosti
- Keras API je jednostavan za korištenje. API je dobro dizajniran, objektno orijentisan i prilagodljiv, što rezultira ugodnijim korisničkim iskustvom.
- Ugrađena je podrška za distribuiranu obuku i multi-GPU paralelizam.
- Keras je Python izvorni modul koji pruža jednostavan pristup kompletnom Python okruženju za nauku o podacima. Keras modeli, na primjer, mogu se koristiti koristeći Python scikit-learn API.
- Keras uključuje unaprijed obučene utege za nekoliko modela dubokog učenja. Ove modele možemo direktno koristiti za predviđanje ili izdvajanje karakteristika.
nedostaci
- Može biti nevjerovatno neugodno redovno dobijati probleme sa backend-om niskog nivoa. Ovi problemi nastaju kada pokušamo obaviti zadatke koje Keras nije trebao izvršiti.
- U poređenju sa svojim backendovima, mogao bi biti spor na GPU-ovima i trebati duže za računanje. Kao rezultat toga, možda ćemo morati da ugrozimo brzinu radi lakšeg korišćenja.
- U poređenju sa drugim paketima kao što je sci-kit-learn, Kerasove mogućnosti za prethodnu obradu podataka nisu tako privlačne.
3. Apache MX Net
Još jedan istaknuti Okvir za duboko učenje je MXNet. MXNet, koji je kreirala Apache Software Foundation, podržava različite jezike, uključujući JavaScript, Python i C++.
Amazon Web Services takođe podržava MXNet u razvoju modela dubokog učenja. Izuzetno je skalabilan, omogućava brzu obuku modela i kompatibilan je sa raznim kompjuterskim jezicima.
Za optimizaciju brzine i produktivnosti, MXNet vam omogućava da spojite simboličke i imperativne programske jezike. Zasnovan je na dinamičkom planeru zavisnosti koji paralelizira simboličke i imperativne aktivnosti u realnom vremenu.
Povrh toga, sloj za optimizaciju grafa čini simboličko izvršenje brzim, a memoriju ekonomičnom. MXNet je prenosiva i lagana biblioteka.
Pokreću ga NVIDIA PascalTM GPU-ovi i skalabilan je na nekoliko GPU-a i čvorova, omogućavajući vam da brže trenirate modele.
prednosti
- Podržava GPU i ima multi-GPU način rada.
- Efikasan, skalabilan i munjevito brz.
- Sve glavne platforme su na brodu.
- Posluživanje modela je jednostavno, a API brz.
- Scala, R, Python, C++ i JavaScript su među podržanim programskim jezicima.
nedostaci
- MXNet ima manji open source zajednice nego TensorFlow.
- Poboljšanja, ispravke grešaka i druga poboljšanja traju duže za implementaciju zbog nedostatka značajne podrške zajednice.
- MxNet, iako ga široko koriste brojne firme u IT industriji, nije toliko poznat kao Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) je komercijalno održiv okvir otvorenog koda za distribuirano duboko učenje. Obično se koristi za kreiranje neuronske mreže, ali se može koristiti i za mašinsko učenje i kognitivno računarstvo.
Podržava različite jezike i jednostavan je za korištenje u oblaku. Zbog ovih kvaliteta, CNTK je pogodan za razne AI aplikacije. Iako možemo koristiti C++ za pozivanje njegovih funkcija, najčešća opcija je korištenje Python programa.
Kada se pokreće na nekoliko računara, prepoznato je da Microsoft Cognitive Toolkit daje bolje performanse i skalabilnost od skupova alata kao što su Theano ili TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit podržava i RNN i CNN neuronske modele, što ga čini pogodnim za zadatke prepoznavanja slika, rukopisa i govora.
prednosti
- Jednostavna za integraciju sa Apache Spark, motorom za analizu podataka.
- Skalabilnost CNTK-a učinila ga je popularnim izborom u mnogim preduzećima. Postoji nekoliko optimizovanih komponenti.
- Nudi stabilne i dobre performanse.
- Odlično radi sa Azure Cloud-om, koji Microsoft podržava oba.
- Korištenje resursa i upravljanje su efikasni.
nedostaci
- U poređenju sa Tensorflowom, manja je podrška zajednice.
- Strma kriva učenja.
- Nedostaje mu ploča za vizualizaciju, kao ni podrška za ARM.
5. DeepLearning4j
Ako je Java vaš primarni programski jezik, DeepLearning4j je dobar okvir za korištenje. To je distribuirana biblioteka za duboko učenje koja je komercijalnog nivoa i otvorenog koda.
Podržani su svi glavni tipovi dizajna neuronskih mreža, kao što su RNN i CNN. Deeplearning4j je Java i Scala biblioteka za duboko učenje.
Odlično radi i sa Hadoop-om i Apache Spark-om. Deeplearning4j je odlična alternativa za rješenja dubokog učenja zasnovana na Javi jer također podržava GPU-ove.
Kada je u pitanju Eclipse Deeplearning4j okvir za duboko učenje, neke od istaknutih karakteristika uključuju paralelnu obuku putem iterativnih redukcija, adaptaciju arhitekture mikro servisa i distribuirane CPU i GPU-ove.
prednosti
- Ima odličnu dokumentaciju i pomoć zajednice.
- Apache Spark integracija je jednostavna.
- Skalabilan je i sposoban za rukovanje ogromnim količinama podataka.
nedostaci
- U poređenju sa Tensorflow i PyTorch-om, manje je popularan.
- Java je jedini dostupan programski jezik.
zaključak
Odabir najboljeg okvira za duboko učenje težak je poduhvat. Tim više što ih ima toliko, lista raste kako potražnja za njima umjetne inteligencije istraživanja i aplikacije za strojno učenje rastu. Svaki okvir ima svoj skup prednosti i nedostataka.
Mora se uzeti u obzir nekoliko razmatranja, uključujući sigurnost, skalabilnost i performanse. U sistemima na nivou preduzeća, pouzdanost postaje još važnija.
Ako tek počinjete, Tensorflow je dobro mjesto za početak. Odaberite CNTK ako razvijate Windows komercijalni proizvod. Ako više volite Java, koristite DL4J.
Ostavite odgovor