Si estàs llegint això, sens dubte ja has començat el teu viatge a l'aprenentatge profund. Si sou nou en aquest tema, l'aprenentatge profund és un complement que utilitza estructures úniques semblants al cervell anomenades xarxes neuronals artificials per construir ordinadors semblants a humans que aborden problemes del món real.
Per ajudar en el desenvolupament d'aquests dissenys, grans tecnològics com Google, Facebook i Uber han desenvolupat una varietat de marcs per a l'entorn d'aprenentatge profund de Python, la qual cosa facilita la comprensió, la creació i l'entrenament de diverses xarxes neuronals.
Un marc d'aprenentatge profund és un programari que els acadèmics i els científics de dades utilitzen per crear i entrenar models d'aprenentatge profund.
L'objectiu d'aquests marcs és fer possible que les persones entrenin els seus models sense haver d'entendre les tècniques que hi ha darrere aprenentatge profund, xarxes neuronals i aprenentatge automàtic.
Mitjançant una interfície de programació d'alt nivell, aquests marcs proporcionen blocs de construcció per construir, entrenar i verificar models.
Veurem TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK i DeepLearing4j com a alternatives a PyTorch, que és molt utilitzat. marc d'aprenentatge profund.
Què és Pytorch?
PyTorch és una biblioteca gratuïta d'aprenentatge automàtic de codi obert creada amb la biblioteca Torch Python.
Va ser creat pel grup de recerca en IA de Facebook i publicat com a biblioteca gratuïta i de codi obert el gener de 2016 amb aplicacions en visió per computador, aprenentatge profund i processament del llenguatge natural.
Té un llenguatge de programació imprescindible i Pythonic que admet codi com a model, facilita la depuració i és compatible amb altres biblioteques d'informàtica científiques populars, tot mantenint-se eficient i habilitant acceleradors de maquinari com les GPU.
PyTorch ha crescut en popularitat entre els investigadors d'aprenentatge profund gràcies al seu enfocament en la usabilitat i en consideracions de rendiment exhaustives.
Conté una estructura de dades bàsica, Tensor, que és una matriu multidimensional similar a les matrius Numpy, que permet als programadors dissenyar fàcilment un xarxa neural.
Cada cop és més popular en els sectors actuals i en la comunitat acadèmica per la seva flexibilitat, rapidesa i facilitat d'implementació, la qual cosa la converteix en una de les eines d'aprenentatge profund més populars.
Característiques clau de Pytorch
- PyTorch està centrat en Python, o "pythonic", ja que està pensat per a una integració profunda amb la programació de Python en lloc de servir com a interfície per a una biblioteca desenvolupada en un altre llenguatge.
- Fàcil d'aprendre: PyTorch segueix la mateixa estructura que la programació tradicional i s'ha documentat meticulosament, amb la comunitat de desenvolupadors sempre intentant millorar-la. Per tant, és senzill d'aprendre tant per a programadors com per a no programadors.
- PyTorch pot dividir el treball computacional en diverses CPU o GPU nuclis utilitzant la capacitat de paral·lelisme de dades. Tot i que es pot aconseguir un paral·lelisme similar amb altres tècniques d'aprenentatge automàtic, PyTorch ho facilita molt.
- Depuració: una de les nombroses eines de depuració de Python àmpliament accessibles (per exemple, les eines pdb i ipdb de Python) es pot utilitzar per depurar PyTorch.
- PyTorch admet gràfics computacionals dinàmics, la qual cosa implica que el comportament de la xarxa es pot alterar dinàmicament durant el temps d'execució.
- PyTorch inclou diversos mòduls creats especialment, com ara torchtext, torchvision i torchaudio, que es pot utilitzar per tractar diversos camps d'aprenentatge profund, com ara la PNL, la visió per ordinador i el processament de la veu.
Limitacions de Pytorch
- Interfícies de visualització i monitorització limitades: si bé TensorFlow inclou una potent eina de visualització per generar el gràfic del model (TensorBoard), actualment PyTorch no té aquesta funció. Com a resultat, els desenvolupadors poden connectar-se a TensorBoard externament o utilitzar un dels nombrosos Python existents. eines de visualització de dades.
- PyTorch no és un extrem a extrem màquina d'aprenentatge plataforma de desenvolupament; desplega aplicacions a servidors, estacions de treball i dispositius mòbils.
Per totes aquestes raons, buscar les millors alternatives a Pytorch seria una decisió sàvia.
Les alternatives més populars de Pytorch
Aquí teniu la llista de les millors alternatives a Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow és un marc de codi obert centrat en l'aprenentatge profund creat per Google. També és compatible amb l'estàndard màquina d'aprenentatge. TensorFlow es va dissenyar tenint en compte grans càlculs numèrics, en lloc d'un aprenentatge profund.
A més, també va demostrar ser molt valuós per al desenvolupament de l'aprenentatge profund, de manera que Google el va posar a disposició de forma gratuïta. TensorFlow pren dades en forma de matrius multidimensionals amb dimensions més grans, conegudes com a tensors. Quan es tracta d'enormes volums de dades, les matrius multidimensionals són útils.
TensorFlow es basa en gràfics de flux de dades de la vora del node. Com que el mètode d'execució pren forma de gràfics, és molt més fàcil executar codi TensorFlow sobre un clúster d'ordinadors mentre s'utilitzen GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust i Scala es troben entre els idiomes per als quals la comunitat de TensorFlow ha creat suport. TensorFlow ofereix l'avantatge de tenir un gran nombre de punts d'accés.
A part dels idiomes, TensorFlow té una àmplia gamma d'eines que s'hi connecten o es construeixen a sobre.
avantatges
- És fàcil d'utilitzar. Si esteu familiaritzat amb Python, serà fàcil de recollir.
- Suport de la comunitat. TensorFlow es millora pràcticament cada dia per Google i desenvolupadors experts d'altres organitzacions.
- TensorFlow Lite es pot utilitzar per executar models TensorFlow en dispositius mòbils.
- Tensorboard és una eina de seguiment i visualització de dades. Si voleu veure els vostres models d'aprenentatge profund en acció, aquesta és una eina excel·lent per utilitzar.
- Tensorflow.js us permet utilitzar JavaScript per executar models d'aprenentatge profund en temps real al navegador.
Desavantatges
- TensorFlow té una estructura única que fa que sigui més difícil descobrir i depurar errors.
- No hi ha suport OpenCL.
- TensorFlow no ofereix moltes capacitats per als usuaris del sistema operatiu Windows. Desbloqueja una gran quantitat de capacitats per als usuaris de Linux. Tanmateix, els usuaris de Windows encara poden descarregar TensorFlow mitjançant l'indicador d'anaconda o el paquet pip.
- TensorFlow es queda enrere pel que fa a oferir bucles simbòlics per a seqüències indefinides. Té un ús específic per a seqüències particulars, el que el converteix en un sistema utilitzable. Com a resultat, es considera una API de baix nivell.
2. Keras
Keras és una biblioteca d'aprenentatge profund basada en Python, que la distingeix d'altres marcs d'aprenentatge profund.
És un llenguatge de programació d'alt nivell que defineix a xarxa neural Definició de l'API. Es pot utilitzar tant com a interfície d'usuari com per millorar les capacitats dels marcs d'aprenentatge profund en què s'executa.
És un marc minimalista lleuger i fàcil d'utilitzar. Per aquests motius, Keras forma part de l'API principal de TensorFlow. Un front end de Keras permet la creació ràpida de prototips de models de xarxes neuronals en investigació.
L'API és fàcil d'entendre i utilitzar, amb l'avantatge afegit de permetre que els models es transfereixin fàcilment entre frameworks.
avantatges
- L'API de Keras és senzill d'utilitzar. L'API està ben dissenyada, orientada a objectes i adaptable, donant com a resultat una experiència d'usuari més agradable.
- El suport per a la formació distribuïda i el paral·lelisme multi-GPU està integrat.
- Keras és un mòdul natiu de Python que proporciona un accés senzill a l'entorn complet de ciència de dades de Python. Els models Keras, per exemple, es poden utilitzar mitjançant l'API scikit-learn de Python.
- Keras inclou pesos pre-entrenats per a diversos models d'aprenentatge profund. Podem utilitzar aquests models directament per fer prediccions o extreure funcions.
Desavantatges
- Pot ser increïblement molest tenir problemes de fons de baix nivell de manera regular. Aquests problemes sorgeixen quan intentem fer tasques que Keras no havia de fer.
- En comparació amb els seus backends, pot ser lent a les GPU i triga més a calcular-se. Com a resultat, potser hauríem de comprometre la velocitat per a la facilitat d'ús.
- En comparació amb altres paquets com sci-kit-learn, les capacitats de preprocessament de dades de Keras no són tan atractives.
3. Apatxe MXNet
Un altre destacat Marc d'aprenentatge profund és MXNet. MXNet, que va ser creat per l'Apache Software Foundation, admet una varietat d'idiomes, inclosos JavaScript, Python i C++.
Amazon Web Services també admet MXNet en el desenvolupament de models d'aprenentatge profund. És extremadament escalable, permet una formació ràpida de models i és compatible amb una varietat de llenguatges informàtics.
Per optimitzar la velocitat i la productivitat, MXNet us permet combinar llenguatges de programació simbòlics i imperatius. Es basa en un programador de dependència dinàmic que paral·lelitza activitats simbòliques i imperatives en temps real.
A més, una capa d'optimització de gràfics fa que l'execució simbòlica sigui ràpida i econòmica la memòria. MXNet és una biblioteca portàtil i lleugera.
Està alimentat per GPU NVIDIA PascalTM i escalable en diverses GPU i nodes, la qual cosa us permet entrenar models més ràpidament.
avantatges
- Admet GPU i té un mode multi-GPU.
- Eficient, escalable i ràpid.
- Totes les plataformes principals estan a bord.
- La publicació de models és senzilla i l'API és ràpida.
- Scala, R, Python, C++ i JavaScript es troben entre els llenguatges de programació compatibles.
Desavantatges
- MXNet té un més petit de codi obert comunitat que TensorFlow.
- Les millores, correccions d'errors i altres millores triguen més a implementar-se a causa de la manca de suport important de la comunitat.
- MxNet, tot i que és àmpliament emprat per nombroses empreses del sector informàtic, no és tan conegut com Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) és un marc de codi obert comercialment viable per a l'aprenentatge profund distribuït. Generalment s'utilitza per crear xarxes neuronals, però també es pot utilitzar per a l'aprenentatge automàtic i la informàtica cognitiva.
Admet diversos idiomes i és senzill d'utilitzar al núvol. A causa d'aquestes qualitats, CNTK és adequat per a una varietat d'aplicacions d'IA. Encara que podem utilitzar C++ per invocar les seves funcions, l'opció més freqüent és utilitzar un programa Python.
Quan s'executa en diversos ordinadors, es reconeix que el Microsoft Cognitive Toolkit ofereix un millor rendiment i escalabilitat que els conjunts d'eines com Theano o TensorFlow.
El Microsoft Cognitive Toolkit admet models neuronals RNN i CNN, el que el fa adequat per a tasques d'imatge, escriptura a mà i reconeixement de veu.
avantatges
- Fàcil d'integrar amb Apache Spark, un motor d'anàlisi de dades.
- L'escalabilitat de CNTK l'ha convertit en una elecció popular en moltes empreses. Hi ha diversos components optimitzats.
- Ofereix un rendiment estable i bon.
- Funciona molt bé amb Azure Cloud, tots dos són compatibles amb Microsoft.
- L'ús i la gestió dels recursos són eficients.
Desavantatges
- En comparació amb Tensorflow, hi ha menys suport de la comunitat.
- Una corba d'aprenentatge pronunciada.
- No té un tauler de visualització ni suport ARM.
5. DeepLearning4j
Si Java és el vostre llenguatge de programació principal, DeepLearning4j és un bon marc per utilitzar. És una biblioteca d'aprenentatge profund distribuïda de grau comercial i de codi obert.
S'admeten tots els tipus principals de dissenys de xarxes neuronals, com ara RNN i CNN. Deeplearning4j és una biblioteca de Java i Scala per a l'aprenentatge profund.
També funciona molt bé amb Hadoop i Apache Spark. Deeplearning4j és una alternativa meravellosa per a solucions d'aprenentatge profund basades en Java perquè també admet GPU.
Quan es tracta del marc d'aprenentatge profund d'Eclipse Deeplearning4j, algunes de les característiques destacades inclouen formació paral·lela mitjançant reduccions iteratives, adaptació de l'arquitectura de microserveis i CPU i GPU distribuïdes.
avantatges
- Té una excel·lent documentació i ajuda de la comunitat.
- La integració d'Apache Spark és senzilla.
- És escalable i capaç de gestionar grans volums de dades.
Desavantatges
- En comparació amb Tensorflow i PyTorch, és menys popular.
- Java és l'únic llenguatge de programació disponible.
Conclusió
Escollir el millor marc d'aprenentatge profund és una tasca difícil. Més encara, com que n'hi ha tants, la llista augmenta a mesura que la demanda intel·ligència artificial creixen les aplicacions de recerca i aprenentatge automàtic. Cada marc té el seu propi conjunt d'avantatges i inconvenients.
S'han de tenir en compte diverses consideracions, com ara la seguretat, l'escalabilitat i el rendiment. En els sistemes de nivell empresarial, la fiabilitat és encara més important.
Si tot just esteu començant, Tensorflow és un bon lloc per començar. Trieu CNTK si esteu desenvolupant un producte comercial basat en Windows. Si preferiu Java, feu servir DL4J.
Deixa un comentari