Ang usa ka balangkas alang sa lawom nga pagkat-on naglangkob sa usa ka kombinasyon sa mga interface, librarya ug mga himan aron mahibal-an ug mabansay ang mga modelo sa Machine Learning nga dali ug tukma.
Tungod kay ang lawom nga pagkat-on naggamit sa usa ka dako nga kantidad sa wala’y istruktura, dili teksto nga datos, kinahanglan nimo ang usa ka balangkas nga nagkontrol sa interaksyon tali sa mga "layer" ug naghimo nga paspas nga pag-uswag sa modelo pinaagi sa pagkat-on gikan sa data sa pag-input ug paghimo og mga awtonomiya nga desisyon.
Kung interesado ka nga makat-on bahin sa lawom nga pagkat-on sa 2021, hunahunaa ang paggamit sa usa sa mga balangkas nga gipakita sa ubos. Hinumdomi ang pagpili og usa nga makatabang kanimo sa pagkab-ot sa imong mga tumong ug panglantaw.
1. TensorFlow
Kung maghisgot bahin sa lawom nga pagkat-on, TensorFlow kasagaran mao ang unang gambalay nga gihisgotan. Labing popular, kini nga balangkas dili lamang gigamit sa Google - ang kompanya nga responsable sa paghimo niini - apan usab sa ubang mga kompanya sama sa Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia, ug uban pa.
Ang TensorFlow mahimong magamit sa paghimo og taas ug ubos nga lebel nga mga API, nga nagtugot kanimo sa pagpadagan sa mga aplikasyon sa halos bisan unsang matang sa device. Bisan kung ang Python ang panguna nga sinultian niini, ang interface sa Tensoflow mahimong ma-access ug makontrol gamit ang ubang mga programming language sama sa C++, Java, Julia, ug JavaScript.
Ingon nga open-source, TensorFlow nagtugot kanimo sa paghimo og daghang mga integrasyon sa ubang mga API ug makakuha og paspas nga suporta ug mga update gikan sa komunidad. Ang pagsalig niini sa "static graphs" alang sa pagkuwenta nagtugot kanimo sa paghimo dayon nga mga kalkulasyon o pag-save sa mga operasyon alang sa pag-access sa lain nga oras. Kini nga mga hinungdan, gidugang sa posibilidad nga mahimo nimong "mabantayan" ang pag-uswag sa imong neural network pinaagi sa TensorBoard, himuon ang TensorFlow nga labing inila nga balangkas alang sa lawom nga pagkat-on.
Mga Key Features
- Bukas nga gigikanan
- pagka-flexible
- Paspas nga pag-debug
2. PyTorch
Ang PyTorch usa ka balangkas nga gihimo sa Facebook aron suportahan ang operasyon sa mga serbisyo niini. Sukad nahimong open-source, kini nga framework gigamit na sa mga kompanya gawas sa Facebook, sama sa Salesforce ug Udacity.
Kini nga balangkas naglihok nga dinamikong gi-update nga mga graph, nga nagtugot kanimo sa paghimo og mga pagbag-o sa arkitektura sa imong dataset samtang imong giproseso kini. Uban sa PyTorch mas simple ang paghimo ug pagbansay sa usa ka neural network, bisan kung wala’y kasinatian sa lawom nga pagkat-on.
Ingon nga open-source ug base sa Python, makahimo ka og yano ug paspas nga mga integrasyon sa PyTorch. Usa usab kini ka yano nga gambalay sa pagkat-on, paggamit, ug pag-debug. Kung adunay ka mga pangutana, makasalig ka sa daghang suporta ug mga update gikan sa duha nga mga komunidad - komunidad sa Python ug komunidad sa PyTorch.
Mga Key Features
- Sayon sa pagkat-on
- Nagsuporta sa GPU ug CPU
- Daghang hugpong sa mga API aron mapalapdan ang mga librarya
3. Apache MX Net
Tungod sa taas nga scalability, taas nga performance, paspas nga pag-troubleshoot, ug advanced nga suporta sa GPU, kini nga framework gihimo sa Apache aron magamit sa dagkong mga proyekto sa industriya.
Ang MXNet naglakip sa Gluon interface nga nagtugot sa mga developers sa tanang lebel sa kahanas sa pagsugod sa lawom nga pagkat-on sa panganod, sa mga edge device, ug sa mga mobile app. Sa pipila lang ka linya sa Gluon code, makahimo ka og linear regression, convolutional network ug balik-balik nga LSTMs para sa pagpangita sa butang, pag-ila sa sinultihan, rekomendasyon, ug pag-personalize.
Ang MXNet mahimong magamit sa lainlaing mga aparato ug gisuportahan sa daghang mga sinultian nga programming sama sa Java, R, JavaScript, Scala ug Go. Bisan kung gamay ang gidaghanon sa mga tiggamit ug miyembro sa komunidad niini, ang MXNet adunay maayong pagkasulat nga dokumentasyon ug dako nga potensyal alang sa pagtubo, labi na karon nga gipili sa Amazon kini nga balangkas ingon panguna nga himan alang sa Pagkat-on sa Machine sa AWS.
Mga Key Features
- 8 mga pagbugkos sa pinulongan
- Giapod-apod nga Paghanas, pagsuporta sa multi-CPU ug multi-GPU nga mga sistema
- Hybrid front-end, nga nagtugot sa pagbalhin tali sa imperative ug symbolic mode
4. Microsoft Cognitive Toolkit
Kung naghunahuna ka sa paghimo og mga aplikasyon o serbisyo nga nagdagan sa Azure (Microsoft cloud services), ang Microsoft Cognitive Toolkit mao ang balangkas nga pilion alang sa imong lawom nga mga proyekto sa pagkat-on. Open-source kini, ug gisuportahan sa mga programming language sama sa Python, C++, C#, Java, ug uban pa. Kini nga gambalay gidesinyo sa "paghunahuna sama sa utok sa tawo", aron kini makaproseso sa daghang mga wala'y istruktura nga datos, samtang nagtanyag sa paspas nga pagbansay ug usa ka intuitive nga arkitektura.
Pinaagi sa pagpili niini nga balangkas - ang parehas sa luyo sa Skype, Xbox, ug Cortana - makakuha ka og maayo nga pasundayag gikan sa imong mga aplikasyon, scalability ug yano nga panagsama sa Azure. Bisan pa, kung itandi sa TensorFlow o PyTorch, ang gidaghanon sa mga miyembro sa komunidad ug suporta niini maminusan.
Ang mosunud nga video nagtanyag usa ka kompleto nga pasiuna ug mga pananglitan sa aplikasyon:
Mga Key Features
- Tin-aw nga dokumentasyon
- Suporta gikan sa Microsoft team
- Direkta nga graph visualization
5. Keras
Sama sa PyTorch, ang Keras usa ka librarya nga nakabase sa Python alang sa mga proyekto nga kusog sa datos. Ang hard API nagtrabaho sa taas nga lebel ug nagtugot sa mga integrasyon sa ubos nga lebel nga mga API sama sa TensorFlow, Theano, ug Microsoft Cognitive Toolkit.
Ang pipila ka mga bentaha sa paggamit sa keras mao ang kayano niini sa pagkat-on – ang girekomendar nga gambalay alang sa mga nagsugod sa lawom nga pagkat-on; ang katulin niini sa pag-deploy; nga adunay dakong suporta gikan sa komunidad sa python ug gikan sa mga komunidad sa ubang mga gambalay diin kini gihiusa.
Keras naglangkob sa lain-laing mga pagpatuman sa mga bloke sa pagtukod sa mga neural network sama sa mga lut-od, katuyoan nga mga gimbuhaton, mga gimbuhaton sa pagpaaktibo, ug mga pag-optimize sa matematika. Ang code niini gi-host sa GitHub ug adunay mga forum ug usa ka channel sa suporta sa Slack. Dugang sa suporta alang sa standard neural networks, Ang Keras nagtanyag og suporta alang sa Convolutional Neural Networks ug Recurrent Neural Networks.
Gitugotan ni Keras lawom nga mga modelo sa pagkat-on nga mamugna sa mga smartphone sa iOS ug Android, sa Java Virtual Machine, o sa web. Gitugotan usab niini ang paggamit sa gipang-apod-apod nga pagbansay sa lawom nga mga modelo sa pagkat-on sa mga cluster sa Graphics Processing Units (GPU) ug Tensor Processing Units (TPU).
Mga Key Features
- Pre-trained nga mga modelo
- Daghang suporta sa backend
- Ang user-friendly ug dako nga suporta sa komunidad
6. Apple Core ML
Ang Core ML gimugna sa Apple aron suportahan ang ekosistema niini - IOS, Mac OS, ug iPad OS. Ang API niini naglihok sa ubos nga lebel, nga naggamit og maayo sa mga kahinguhaan sa CPU ug GPU, nga nagtugot sa mga modelo ug aplikasyon nga gihimo nga magpadayon sa pagdagan bisan walay koneksyon sa internet, nga makapamenos sa “memory footprint” ug paggamit sa kuryente sa device.
Ang paagi nga mahimo kini sa Core ML dili eksakto pinaagi sa paghimo pa nga lain nga librarya sa pagkat-on sa makina nga na-optimize alang sa pagdagan sa mga iphone/ipad. Hinoon, ang Core ML mas sama sa usa ka compiler nga nagkuha sa mga detalye sa modelo ug gibansay nga mga parameter nga gipahayag sa ubang machine learning software ug gi-convert kini ngadto sa usa ka file nga nahimong usa ka kapanguhaan alang sa usa ka iOS app. Kini nga pagkakabig ngadto sa usa ka Core ML nga modelo mahitabo sa panahon sa pagpalambo sa app, dili sa tinuod nga panahon samtang ang app gigamit, ug gipadali sa coremltools python library.
Naghatag ang Core ML og paspas nga pasundayag nga adunay dali nga paghiusa sa pagkat-on sa makina mga modelo sa mga aplikasyon. Gisuportahan niini ang lawom nga pagkat-on nga adunay sobra sa 30 nga mga tipo sa mga layer ingon man mga punoan sa desisyon, pagsuporta sa mga vector machine, ug mga pamaagi sa linear regression, ang tanan gitukod sa ibabaw sa mga teknolohiya nga ubos ang lebel sama sa Metal ug Accelerate.
Mga Key Features
- Sayon nga i-integrate sa mga app
- Labing maayo nga paggamit sa lokal nga kahinguhaan, wala magkinahanglan og internet access
- Privacy: ang data dili kinahanglan nga mobiya sa device
7. ONNX
Ang katapusang gambalay sa among listahan mao ang ONNX. Kini nga gambalay mitumaw gikan sa usa ka kolaborasyon tali sa Microsoft ug Facebook, uban sa tumong sa pagpayano sa proseso sa pagbalhin ug pagtukod sa mga modelo tali sa lain-laing mga frameworks, himan, runtimes ug compiler.
Gihubit sa ONNX ang usa ka sagad nga tipo sa file nga mahimong magamit sa daghang mga platform, samtang gigamit ang mga benepisyo sa mga low-level nga API sama sa gikan sa Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe ug (gamit ang mga converter) Tensorflow ug Core ML. Ang prinsipyo sa luyo sa ONNX mao ang pagbansay sa usa ka modelo sa usa ka stack ug ipatuman kini gamit ang ubang mga inferences ug panagna.
Ang LF AI Foundation, usa ka sub-organisasyon sa Linux Foundation, usa ka organisasyon nga gipahinungod sa pagtukod og ekosistema aron suportahan Open-source kabag-ohan sa artificial intelligence (AI), machine learning (ML), ug deep learning (DL). Gidugang niini ang ONNX isip usa ka graduate-level nga proyekto sa 14 Nobyembre 2019. Kini nga paglihok sa ONNX ubos sa payong sa LF AI Foundation nakita nga usa ka importante nga milestone sa pagtukod sa ONNX isip usa ka vendor-neutral open-format standard.
Ang ONNX Model Zoo usa ka koleksyon sa pre-trained nga mga modelo sa Deep Learning nga anaa sa ONNX format. Alang sa matag modelo adunay Mga notebook sa Jupyter alang sa pagbansay sa modelo ug paghimo og inference sa nabansay nga modelo. Ang mga notebook gisulat sa Python ug adunay mga link sa dataset sa pagbansay ug mga pakisayran sa orihinal nga siyentipikong dokumento nga naghulagway sa modelo nga arkitektura.
Mga Key Features
- Interoperability sa Framework
- Pag-optimize sa Hardware
Panapos
Kini usa ka katingbanan sa labing kaayo nga mga balangkas alang sa lawom nga pagkat-on. Adunay daghang mga balangkas alang niini nga katuyoan, libre o bayad. Aron mapili ang labing kaayo alang sa imong proyekto, hibal-i una kung unsang plataporma ang imong pauswagon ang imong aplikasyon.
Kinatibuk-ang mga gambalay sama sa TensorFlow ug Keras mao ang labing maayo nga mga kapilian sa pagsugod. Apan kung kinahanglan nimo nga mogamit sa OS o piho nga mga bentaha sa aparato, nan ang Core ML ug Microsoft Cognitive Toolkit tingali ang labing kaayo nga kapilian.
Adunay uban pang mga balangkas nga gitumong sa mga aparato sa Android, uban pang mga makina, ug piho nga katuyoan nga wala hisgoti sa kini nga lista. Kung ang ulahi nga grupo makapainteres kanimo, among gisugyot ang pagpangita sa ilang impormasyon sa Google o ubang mga site sa pagkat-on sa makina.
Leave sa usa ka Reply