Kung nagbasa ka niini, sa walay duhaduha nagsugod ka na sa imong pagbiyahe ngadto sa lawom nga pagkat-on. Kung bag-o ka niini nga hilisgutan, ang lawom nga pagkat-on usa ka add-on nga naggamit sa talagsaon nga mga istruktura nga sama sa utok nga gitawag og mga artipisyal nga neural network aron makahimo mga kompyuter nga sama sa tawo nga nagsulbad sa mga isyu sa tinuud nga kalibutan.
Aron makatabang sa pagpalambo niini nga mga disenyo, ang mga tech behemoths sama sa Google, Facebook, ug Uber nakahimo og lain-laing mga frameworks alang sa Python deep learning environment, nga naghimo niini nga mas simple sa pagsabut, paghimo, ug pagbansay sa lain-laing mga neural network.
Ang usa ka lawom nga balangkas sa pagkat-on usa ka piraso sa software nga gigamit sa mga akademiko ug mga siyentipiko sa datos sa paghimo ug pagbansay sa mga modelo sa lawom nga pagkat-on.
Ang tumong niini nga mga gambalay mao ang paghimo niini nga posible alang sa mga indibidwal sa pagbansay sa ilang mga modelo nga dili kinahanglan nga makasabut sa mga teknik sa luyo lawom nga pagkat-on, mga neural network, ug pagkat-on sa makina.
Pinaagi sa usa ka taas nga lebel nga interface sa programming, kini nga mga balangkas naghatag mga bloke sa pagtukod alang sa pagtukod, pagbansay, ug pag-verify sa mga modelo.
Atong tan-awon ang TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, ug DeepLearing4j isip mga alternatibo sa PyTorch, nga kaylap nga gigamit lawom nga gambalay sa pagkat-on.
Unsa ang Pytorch?
PyTorch kay usa ka libre, open-source machine learning library nga gitukod gamit ang Torch Python library.
Gibuhat kini sa AI Research group sa Facebook ug gimantala isip libre ug open-source nga library niadtong Enero 2016 nga adunay mga aplikasyon sa computer vision, lawom nga pagkat-on, ug natural nga pagproseso sa pinulongan.
Kini adunay usa ka kinahanglanon ug Pythonic programming language nga nagsuporta sa code isip usa ka modelo, nagpadali sa pag-debug, ug nahiuyon sa uban pang sikat nga siyentipikong mga librarya sa pag-compute, ang tanan samtang nagpabilin nga episyente ug makapahimo sa mga hardware accelerators sama sa GPUs.
Ang PyTorch nahimong popular sa mga tigdukiduki sa lawom nga pagkat-on tungod sa pagtutok niini sa usability ug hingpit nga mga konsiderasyon sa performance.
Naglangkob kini usa ka sukaranan nga istruktura sa datos, Tensor, nga usa ka multi-dimensional array nga susama sa Numpy arrays, nga nagtugot sa mga programmer nga dali nga magdesinyo sa usa ka komplikado. neural network.
Kini nahimong mas popular sa kasamtangan nga mga sektor ug sa academic nga komunidad tungod sa iyang pagka-flexible, katulin, ug kasayon sa pagpatuman, nga naghimo niini nga usa sa labing popular nga lawom nga pagkat-on himan.
Pytorch Key Features
- Ang PyTorch kay Python-centric, o "pythonic," kay gituyo kini alang sa lawom nga pag-integrate sa Python programming imbes nga magsilbi nga interface sa usa ka library nga naugmad sa laing pinulongan.
- Yano nga Pagkat-on - Ang PyTorch nagsunod sa parehas nga istruktura sama sa tradisyonal nga pagprograma ug maayo nga nadokumento, nga ang komunidad sa developer kanunay nga naningkamot sa pagpauswag niini. Busa yano nga makat-on alang sa mga programmer ug dili mga programmer.
- Ang PyTorch mahimong magbahin sa computational work sa daghang CPU o gPU cores gamit ang data parallelism capability. Bisan kung ang parehas nga paralelismo mahimo sa ubang mga pamaagi sa pagkat-on sa makina, gipasayon kini sa PyTorch.
- Pag-debug: Usa sa daghang kaylap nga magamit nga mga himan sa pag-debug sa Python (pananglitan, ang pdb ug ipdb nga mga himan sa Python) mahimong magamit sa pag-debug sa PyTorch.
- Gisuportahan sa PyTorch ang mga dinamikong computational graphs, nga nagpasabot nga ang kinaiya sa network mahimong mausab sa dinamikong panahon sa runtime.
- Ang PyTorch adunay lainlain nga espesyal nga gihimo nga mga module, sama sa torchtext, torchvision, ug torchaudio, nga magamit sa pag-atubang sa lainlaing natad sa lawom nga pagkat-on, sama sa NLP, panan-awon sa kompyuter, ug pagproseso sa tingog.
Mga Limitasyon sa Pytorch
- Limitado nga monitoring ug visualization interface: Samtang ang TensorFlow naglakip sa usa ka gamhanan nga visualization tool para sa pagmugna sa model graph (TensorBoard), PyTorch sa pagkakaron kulang niini nga feature. Ingon usa ka sangputanan, ang mga nag-develop mahimong magkonektar sa TensorBoard sa gawas o magamit ang usa sa daghang mga naglungtad nga Python mga gamit sa paghanduraw sa datos.
- Ang PyTorch dili usa ka end-to-end pagkat-on sa makina plataporma sa pagpalambo; nag-deploy kini og mga aplikasyon sa mga server, workstation, ug mobile device.
Alang sa tanan niini nga mga hinungdan, ang pagpangita sa labing kaayo nga mga alternatibo sa Pytorch usa ka maalamon nga desisyon.
Labing popular nga mga alternatibo sa Pytorch
Ania ang lista sa labing kaayo nga mga alternatibo sa Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow kay usa ka lawom nga nakatuon sa pagkat-on, bukas nga gigikanan nga balangkas nga gihimo sa Google. Gisuportahan usab niini ang standard pagkat-on sa makina. Ang TensorFlow gidisenyo nga adunay daghang mga kalkulasyon sa numero sa hunahuna, kaysa lawom nga pagkat-on.
Dugang pa, kini napamatud-an nga bililhon kaayo alang sa lawom nga pag-uswag sa pagkat-on usab, mao nga gihimo kini sa Google nga libre. Ang TensorFlow nagkuha og datos sa porma sa multi-dimensional arrays nga adunay mas dagkong mga dimensyon, nailhan nga tensors. Kung nag-atubang sa daghang mga volume sa datos, ang mga multi-dimensional arrays makatabang.
Ang TensorFlow gibase sa node-edge data flow graphs. Tungod kay ang pamaagi sa pagpatuman nagkuha sa porma sa mga graph, mas sayon ang pag-execute sa TensorFlow code sa usa ka cluster sa mga kompyuter samtang naggamit sa mga GPU.
Ang C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, ug Scala usa sa mga pinulongan nga gimugna sa komunidad sa TensorFlow og suporta. Ang TensorFlow nagtanyag sa kaayohan nga adunay daghang mga access point.
Gawas sa mga pinulongan, ang TensorFlow adunay daghang mga himan nga nagkonektar niini o gitukod sa ibabaw niini.
bentaha
- Kini user-friendly. Kung pamilyar ka sa Python, kini dali nga makuha.
- Suporta gikan sa komunidad. Ang TensorFlow halos gipauswag matag adlaw sa Google ug sa ubang mga organisasyon nga eksperto nga mga developer.
- Ang TensorFlow Lite mahimong magamit aron ipatuman ang mga modelo sa TensorFlow sa mga mobile device.
- Ang Tensorboard usa ka himan alang sa pagmonitor ug paglantaw sa datos. Kung gusto nimo tan-awon ang imong lawom nga mga modelo sa pagkat-on nga naglihok, kini usa ka maayo kaayo nga himan nga gamiton.
- Gitugotan ka sa Tensorflow.js sa paggamit sa JavaScript sa pagpadagan sa real-time nga lawom nga mga modelo sa pagkat-on sa browser.
disadvantages
- Ang TensorFlow adunay usa ka talagsaon nga istruktura, nga nagpalisud sa pagdiskobre ug pag-debug sa mga sayup.
- Walay suporta sa OpenCL.
- Ang TensorFlow wala maghatag ug daghang kapabilidad para sa mga tiggamit sa Windows operating system. Giablihan niini ang daghang mga kapabilidad alang sa mga tiggamit sa Linux. Bisan pa, ang mga tiggamit sa Windows mahimo gihapon mag-download sa TensorFlow gamit ang anaconda prompt o ang pip package.
- Ang TensorFlow nahulog sa luyo sa mga termino sa pagtanyag og simbolikong mga galong alang sa dili tino nga mga han-ay. Kini adunay espesipikong paggamit alang sa partikular nga mga han-ay, nga naghimo niini nga usa ka magamit nga sistema. Ingon usa ka sangputanan, kini gitawag nga usa ka ubos nga lebel nga API.
2. Keras
Keras usa ka librarya sa lawom nga pagkat-on nga nakabase sa Python, nga nagpalahi niini gikan sa ubang mga balangkas sa lawom nga pagkat-on.
Kini usa ka taas nga lebel sa programming language nga naghubit sa usa ka neural network Kahubitan sa API. Mahimo kining gamiton isip user interface ug aron mapausbaw ang mga kapabilidad sa lawom nga mga framework sa pagkat-on diin kini nagdagan.
Kini usa ka minimalist nga balangkas nga gaan ug dali gamiton. Tungod niini nga mga hinungdan, ang Keras kabahin sa TensorFlow's core API. Ang usa ka Keras front end nagtugot alang sa paspas nga prototyping sa mga modelo sa neural network sa panukiduki.
Ang API prangka nga masabtan ug magamit, nga adunay dugang nga bonus sa pagtugot sa mga modelo nga dali mabalhin taliwala sa mga balangkas.
bentaha
- Ang Keras API yano nga gamiton. Ang API maayo ang pagkadisenyo, object-oriented, ug adaptable, nga miresulta sa mas makalingaw nga kasinatian sa user.
- Ang suporta alang sa gipang-apod-apod nga pagbansay ug multi-GPU parallelism kay built-in.
- Ang Keras kay usa ka Python native module nga naghatag ug simple nga access sa kompleto nga Python data science environment. Ang mga modelo sa Keras, pananglitan, mahimong magamit gamit ang Python scikit-learn API.
- Ang Keras naglakip sa pre-trained nga mga gibug-aton alang sa daghang lawom nga mga modelo sa pagkat-on. Mahimo natong gamiton kini nga mga modelo direkta sa paghimo sa mga panagna o pagkuha sa mga bahin.
disadvantages
- Mahimong makalagot kaayo nga makakuha og ubos nga lebel nga mga isyu sa backend sa usa ka regular nga basehan. Kini nga mga problema mitungha sa diha nga kita mosulay sa pagbuhat sa mga buluhaton nga Keras dili gituyo sa pagtuman.
- Kung itandi sa mga backend niini, mahimo’g hinay kini sa mga GPU ug magdugay sa pag-compute. Ingon usa ka sangputanan, kinahanglan naton ikompromiso ang katulin alang sa pagkamahigalaon sa user.
- Kung itandi sa ubang mga pakete sama sa sci-kit-pagkat-on, ang Keras data-preprocessing nga kapabilidad dili ingon ka madanihon.
3. Apache MX Net
Laing prominente Balay sa Lawom nga Pagkat-on mao ang MXNet. Ang MXNet, nga gimugna sa Apache Software Foundation, nagsuporta sa lain-laing mga pinulongan, lakip ang JavaScript, Python, ug C++.
Gisuportahan usab sa Amazon Web Services ang MXNet sa pagpauswag sa mga modelo sa lawom nga pagkat-on. Kini hilabihan ka scalable, nga nagtugot alang sa dali nga pagbansay sa modelo, ug kini nahiuyon sa lain-laing mga pinulongan sa kompyuter.
Aron ma-optimize ang katulin ug pagka-produktibo, gitugotan ka sa MXNet nga isagol ang simbolo ug kinahanglan nga mga sinultian sa programming. Gibase kini sa usa ka dinamikong dependency scheduler nga nagpaparehas sa simboliko ug gikinahanglan nga mga kalihokan sa tinuod nga panahon.
Labaw pa niana, ang usa ka layer sa pag-optimize sa graph naghimo sa simbolikong pagpatuman nga paspas ug ekonomikanhon ang memorya. Ang MXNet usa ka madaladala ug gaan nga librarya.
Gipaandar kini sa NVIDIA PascalTM GPUs ug scalable sa daghang mga GPU ug node, nga nagtugot kanimo sa pagbansay sa mga modelo nga mas paspas.
bentaha
- Nagsuporta sa mga GPU ug adunay multi-GPU mode.
- Episyente, scalable, ug kusog sa kilat.
- Ang tanan nga dagkong mga plataporma anaa sa board.
- Simple ang pagserbisyo sa modelo, ug paspas ang API.
- Ang Scala, R, Python, C++, ug JavaScript usa sa mga programming language nga gisuportahan.
disadvantages
- Ang MXNet adunay mas gamay Bukas nga tinubdan komunidad kay sa TensorFlow.
- Ang mga pag-ayo, pag-ayo sa bug, ug uban pang mga pag-uswag mas dugay nga ipatuman tungod sa kakulang sa hinungdanon nga suporta sa komunidad.
- Ang MxNet, bisan kung kaylap nga gigamit sa daghang mga kompanya sa industriya sa IT, dili ingon ka ilado sa Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) kay usa ka komersiyal nga mahimo nga open-source nga gambalay alang sa giapod-apod nga lawom nga pagkat-on. Kasagaran kini gigamit sa paghimo neural networks, apan mahimo usab nga gamiton alang sa pagkat-on sa makina ug pag-compute sa panghunahuna.
Kini nagsuporta sa lain-laing mga pinulongan ug yano nga gamiton sa panganod. Tungod niini nga mga kalidad, ang CNTK usa ka angay alang sa lainlaing mga aplikasyon sa AI. Bisan kung mahimo naton gamiton ang C ++ aron magamit ang mga gimbuhaton niini, ang labing kanunay nga kapilian mao ang paggamit sa usa ka programa sa Python.
Kung nagdagan sa daghang mga kompyuter, ang Microsoft Cognitive Toolkit giila nga makahatag mas maayo nga performance ug scalability kaysa mga toolkit sama sa Theano o TensorFlow.
Gisuportahan sa Microsoft Cognitive Toolkit ang RNN ug CNN neural nga mga modelo, nga naghimo niini nga angay alang sa mga buluhaton sa imahe, pagsulat sa kamot, ug pag-ila sa sinultihan.
bentaha
- Yano nga i-integrate sa Apache Spark, usa ka data analytics engine.
- Ang scalability sa CNTK naghimo niini nga usa ka popular nga pagpili sa daghang mga negosyo. Adunay daghang mga na-optimize nga sangkap.
- Nagtanyag og lig-on ug maayo nga performance.
- Maayo ang pagtrabaho sa Azure Cloud, nga pareho niini gisuportahan sa Microsoft.
- Episyente ang paggamit ug pagdumala sa kahinguhaan.
disadvantages
- Kung itandi sa Tensorflow, adunay gamay nga suporta sa komunidad.
- Usa ka taas nga kurba sa pagkat-on.
- Wala kini usa ka visualization board ingon man suporta sa ARM.
5. Lawom nga Pagkat-on4j
Kung ang Java ang imong pangunang programming language, ang DeepLearning4j usa ka maayong balangkas nga gamiton. Kini usa ka gipang-apod-apod nga librarya sa lawom nga pagkat-on nga komersyal nga grado ug bukas nga gigikanan.
Ang tanan nga nag-unang matang sa mga disenyo sa neural network, sama sa RNNs ug CNNs, gisuportahan. Ang Deeplearning4j usa ka librarya sa Java ug Scala alang sa lawom nga pagkat-on.
Nagtrabaho kini nga maayo sa Hadoop ug Apache Spark usab. Ang Deeplearning4j usa ka nindot nga alternatibo alang sa mga solusyon sa lawom nga pagkat-on nga nakabase sa Java tungod kay nagsuporta usab kini sa mga GPU.
Kung bahin sa Eclipse Deeplearning4j lawom nga balangkas sa pagkat-on, ang pipila sa mga standout nga bahin naglakip sa parallel nga pagbansay pinaagi sa iterative reductions, micro-service architecture adaptation, ug gipang-apod-apod nga mga CPU ug GPU.
bentaha
- Kini adunay maayo kaayo nga dokumentasyon ug tabang sa komunidad.
- Ang panagsama sa Apache Spark yano ra.
- Kini scalable ug makahimo sa pagdumala sa daghang mga volume sa datos.
disadvantages
- Kung itandi sa Tensorflow ug PyTorch, kini dili kaayo popular.
- Ang Java mao lamang ang programming language nga magamit.
Panapos
Ang pagpili sa labing maayo nga lawom nga balangkas sa pagkat-on usa ka lisud nga buluhaton. Labaw pa tungod kay daghan kaayo sila, ang lista nagkadako ingon nga panginahanglan artipisyal nga intelligence nga Ang panukiduki ug mga aplikasyon sa pagkat-on sa makina mitubo. Ang matag balangkas adunay kaugalingon nga hugpong sa mga bentaha ug disbentaha.
Daghang mga konsiderasyon ang kinahanglan himuon, apil ang seguridad, scalability, ug performance. Sa mga sistema sa klase sa negosyo, ang pagkakasaligan mahimong labi ka hinungdanon.
Kung nagsugod ka pa lang, ang Tensorflow usa ka maayong lugar nga magsugod. Pilia ang CNTK kung nag-develop ka usa ka produkto nga komersyal nga nakabase sa Windows. Kung gusto nimo ang Java, gamita ang DL4J.
Leave sa usa ka Reply