Sè vo leghjite questu, avete senza dubbitu digià principiatu u vostru viaghju in l'apprendimentu prufondu. Sè site novu in questu tema, l'apprendimentu prufondu hè un add-on chì usa strutture uniche simili à u cervellu chjamate reti neurali artificiali per custruisce computer simili à l'umani chì affrontanu i prublemi di u mondu reale.
Per aiutà à u sviluppu di questi disinni, i tecnichi tecnulugichi cum'è Google, Facebook è Uber anu sviluppatu una varietà di frameworks per l'ambiente di apprendimentu profondu Python, rendendu più simplice per capiscenu, creà è furmà diverse reti neurali.
Un framework di apprendimentu profondu hè un pezzu di software chì l'accadèmici è i scientifichi di dati utilizanu per creà è furmà mudelli di apprendimentu profondu.
L'obiettivu di sti frameworks hè di fà pussibule à l'individui di furmà i so mudelli senza avè da capisce e tecniche daretu studiu prufunnu, rete neurali, è apprendimentu machine.
Per mezu di una interfaccia di prugrammazione d'altu livellu, sti frameworks furniscenu blocchi di custruzzione per a custruzzione, a furmazione è a verificazione di mudelli.
Fighjemu TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, è DeepLearing4j cum'è alternative à PyTorch, chì hè assai utilizatu. quadru di apprendimentu prufondu.
Cosa hè Pytorch?
PyTorch hè una libreria d'apprendimentu di machine open-source gratuitu custruita cù a biblioteca Torch Python.
Hè statu creatu da u gruppu di ricerca AI di Facebook è publicatu cum'è una biblioteca libera è aperta in ghjennaghju 2016 cù applicazioni in visione di l'informatica, apprendimentu prufondu è trasfurmazioni di lingua naturale.
Havi un linguaghju di prugrammazione imperativu è Pythonic chì sustene u codice cum'è mudellu, facilita a debugging, è hè cumpatibile cù altre biblioteche di informatica scientifica populari, tuttu mentre stà efficiente è permette l'acceleratori hardware cum'è GPU.
PyTorch hè cresciutu in pupularità trà i ricercatori di l'apprendimentu prufondu grazia à u so focus in l'usabilità è e considerazioni di rendiment cumpletu.
Contene una struttura di dati di basa, Tensor, chì hè una matrice multidimensionale simile à l'arrays Numpy, chì permette à i programatori di cuncepisce facilmente un cumplicatu. reta neurale.
Hè diventatu più populari in i settori attuali è in a cumunità accademica per via di a so flessibilità, rapidità è facilità di implementazione, facendu unu di i strumenti di apprendimentu profondu più populari.
Caratteristiche principali di Pytorch
- PyTorch hè Python-centric, o "pythonic", in quantu hè significatu per una integrazione profonda cù a prugrammazione Python invece di serve com'è interfaccia per una biblioteca sviluppata in una altra lingua.
- Simply to Learn - PyTorch seguita a listessa struttura cum'è a prugrammazione tradiziunale è hè stata meticulosamente documentata, cù a cumunità di sviluppatori sempre chì prova di rinfurzà. Hè dunque simplice per amparà sia per i programatori sia per i non-programatori.
- PyTorch pò dividisce u travagliu computazionale nantu à parechji CPU o GPU core chì utilizanu capacità di parallelismu di dati. Ancu se u parallelismu simile pò esse realizatu cù altre tecniche di apprendimentu di machine, PyTorch rende assai più faciule.
- Debugging: Unu di i numerosi strumenti di debugging di Python largamente accessibili (per esempiu, l'arnesi pdb è ipdb di Python) pò esse usatu per debug PyTorch.
- PyTorch supporta i grafici computazionali dinamichi, chì implica chì u cumpurtamentu di a rete pò esse cambiatu dinamicamente durante u runtime.
- PyTorch vene cun diversi moduli creati apposta, cum'è torchtext, torchvision, è torchaudio, chì pò esse usatu per trattà cù diversi campi di l'apprendimentu prufondu, cum'è NLP, visione di l'urdinatore, è trasfurmazioni di voce.
Limitazioni di Pytorch
- Interfacce di monitoraghju è visualizazione limitate: Mentre TensorFlow include un putente strumentu di visualizazione per generà u graficu di mudellu (TensorBoard), PyTorch ùn manca attualmente di sta funzione. In u risultatu, i sviluppatori ponu cunnette à TensorBoard esternamente o utilizà unu di i numerosi Python esistenti. strumenti di visualizazione di dati.
- PyTorch ùn hè micca un end-to-end machine learning piattaforma di sviluppu; implementa l'applicazioni à i servitori, stazioni di travagliu è i dispositi mobili.
Per tutti sti mutivi, cercà e migliori alternative à Pytorch seria una decisione sàvia.
L'alternative più populari di Pytorch
Eccu a lista di e migliori alternative à Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow hè un framework open-source cuncentratu in l'apprendimentu prufondu creatu da Google. Supporta ancu standard machine learning. TensorFlow hè statu cuncepitu cù grandi calculi numerichi in mente, piuttostu cà l'apprendimentu prufondu.
Inoltre, hà dimustratu assai preziosu ancu per u sviluppu di l'apprendimentu prufondu, cusì Google l'hà dispunibule gratuitamente. TensorFlow piglia dati in forma di arrays multidimensionali cù dimensioni più grande, cunnisciuti cum'è tensori. Quandu si tratta di volumi enormi di dati, l'arrays multidimensionali sò utili.
TensorFlow hè basatu annantu à i grafici di flussu di dati di u nodu. Perchè u metudu di esecutivu piglia a forma di grafici, hè assai più faciule per eseguisce u codice TensorFlow nantu à un cluster di computer mentre usanu GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust è Scala sò trà e lingue chì a cumunità di TensorFlow hà creatu supportu. TensorFlow offre u benefiziu di avè un gran numaru di punti d'accessu.
A parte di e lingue, TensorFlow hà una larga gamma di strumenti chì cunnetta cun ellu o sò custruiti nantu à questu.
vantaghji
- Hè user-friendly. Sè vo site familiarizatu cù Python, serà simplice di coglie.
- Supportu da a cumunità. TensorFlow hè migliuratu praticamente ogni ghjornu da Google è sviluppatori esperti di altre urganisazioni.
- TensorFlow Lite pò esse usatu per eseguisce mudelli TensorFlow in i dispositi mobili.
- Tensorboard hè un strumentu per surviglianza è visualizazione di dati. Se vulete guardà i vostri mudelli di apprendimentu prufondu in azzione, questu hè un strumentu eccellente per utilizà.
- Tensorflow.js permette di utilizà JavaScript per eseguisce mudelli di apprendimentu profondu in tempu reale in u navigatore.
Tu me
- TensorFlow hà una struttura unica, facendu più difficiuli di scopre è debug errori.
- Ùn ci hè micca supportu OpenCL.
- TensorFlow ùn furnisce micca assai capacità per l'utilizatori di u sistema operatore Windows. Sblocca una pletora di capacità per l'utilizatori di Linux. Tuttavia, l'utilizatori di Windows ponu sempre scaricà TensorFlow usendu u prompt anaconda o u pacchettu pip.
- TensorFlow cade in daretu in quantu à offre loops simbolichi per sequenze indefinite. Hà un usu specificu per sequenze particulari, facendu un sistema utilizable. In u risultatu, hè cunsideratu cum'è una API di livellu bassu.
2. Keras
Keras hè una biblioteca di apprendimentu prufonda basata in Python, chì a distingue da altri frameworks di apprendimentu profondu.
Hè una lingua di prugrammazione d'altu livellu chì definisce a reta neurale Definizione API. Pò esse adupratu sia cum'è interfaccia d'utilizatore sia per migliurà e capacità di i quadri di apprendimentu prufondu nantu à quale funziona.
Hè un quadru minimalista chì hè ligeru è faciule d'utilizà. Per questi motivi, Keras face parte di l'API core di TensorFlow. Un front end Keras permette un prototipu rapidu di mudelli di rete neurale in a ricerca.
L'API hè simplice per capisce è aduprà, cù u bonus aghjuntu di permette à i mudelli per esse facilmente trasferiti trà frameworks.
vantaghji
- L'API Keras hè simplice d'utilizà. L'API hè ben cuncepita, orientata à l'ughjettu, è adattabile, risultante in una sperienza d'utilizatore più piacevule.
- U supportu per a furmazione distribuita è u parallelismu multi-GPU hè integratu.
- Keras hè un modulu nativu di Python chì furnisce un accessu simplice à l'ambiente cumpletu di scienza di dati Python. I mudelli Keras, per esempiu, ponu esse usatu cù l'API Python scikit-learn.
- Keras include pesi pre-addestrati per parechji mudelli di apprendimentu profondu. Pudemu aduprà sti mudelli direttamente per fà predizioni o estratti funzioni.
Tu me
- Pò esse incredibbilmente fastidiosu per ottene prublemi di backend di livellu bassu nantu à una basa regulare. Questi prublemi si sviluppanu quandu pruvemu à fà i travaglii chì Keras ùn era micca destinatu à fà.
- In cunfrontu cù i so backends, puderia esse lento nantu à GPU è piglià più tempu per calculà. In u risultatu, pudemu avè da cumprumette a velocità per a facilità d'utilizatore.
- Comparatu cù altri pacchetti, cum'è sci-kit-learn, e capacità di preprocessing di dati Keras ùn sò micca cusì attrattivi.
3. Apache MX Net
Un altru prominente Quadru di Deep Learning hè MXNet. MXNet, chì hè statu creatu da l'Apache Software Foundation, sustene una varietà di lingue, cumprese JavaScript, Python è C++.
Amazon Web Services supporta ancu MXNet in u sviluppu di mudelli di apprendimentu profondu. Hè estremamente scalabile, chì permette una furmazione rapida di mudelli, è hè cumpatibile cù una varietà di lingue di l'informatica.
Per ottimisà a velocità è a produtividade, MXNet permette di mischjà linguaggi di prugrammazione simbolichi è imperativi. Hè basatu annantu à un pianificatore di dipendenza dinamica chì parallelizza l'attività simbolica è imperativa in tempu reale.
In più di questu, una strata di ottimisazione grafica rende l'esecuzione simbolica rapida è ecunomica di memoria. MXNet hè una biblioteca portatile è ligera.
Hè alimentatu da GPU NVIDIA Pascal TM è scalabile nantu à parechje GPU è nodi, chì vi permettenu di furmà mudelli più rapidamente.
vantaghji
- Supporta GPU è hà un modu multi-GPU.
- Efficace, scalabile è fulminante.
- Tutte e piattaforme maiò sò à bordu.
- U serviziu di mudellu hè simplice, è l'API hè rapida.
- Scala, R, Python, C++ è JavaScript sò trà i linguaggi di prugrammazione supportati.
Tu me
- MXNet hà una più chjuca fonti apertu comunità cà TensorFlow.
- Migliuramenti, correzioni di bug è altre migliure piglianu più tempu per implementà per una mancanza di supportu cumunitariu significativu.
- MxNet, ancu s'ellu hè largamente impiegatu da numerosi imprese in l'industria di l'IT, ùn hè micca cusì cunnisciutu cum'è Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) hè un framework open-source commercialmente viable per l'apprendimentu profondu distribuitu. Hè generalmente usatu per creà Redes neuronali, ma pò ancu esse usatu per l'apprendimentu di machine è l'informatica cognitiva.
Supporta una varietà di lingue è hè simplice di utilizà nantu à u nuvulu. A causa di queste qualità, CNTK hè adattatu per una varietà di applicazioni AI. Ancu se pudemu usà C++ per invucà e so funzioni, l'opzione più frequente hè di utilizà un prugramma Python.
Quandu funziona in parechji computers, u Microsoft Cognitive Toolkit hè ricunnisciutu per dà un megliu rendimentu è scalabilità cà toolkits cum'è Theano o TensorFlow.
U Microsoft Cognitive Toolkit supporta tramindui mudelli neurali RNN è CNN, facendu adattatu per l'imaghjini, a scrittura di a manu è i travaglii di ricunniscenza vocale.
vantaghji
- Semplice da integrà cù Apache Spark, un mutore di analisi di dati.
- A scalabilità di CNTK hà fattu una scelta populari in parechje imprese. Ci sò parechji cumpunenti ottimizzati.
- Offre un rendiment stabile è bonu.
- Funziona bè cù Azure Cloud, i dui sò supportati da Microsoft.
- L'utilizazione è a gestione di e risorse sò efficienti.
Tu me
- In paragone à Tensorflow, ci hè menu sustegnu di a cumunità.
- Una curva di apprendimentu ripida.
- Manca un tavulinu di visualizazione è ancu supportu ARM.
5. DeepLearning4j
Se Java hè a vostra lingua di prugrammazione primaria, DeepLearning4j hè un bonu framework per utilizà. Hè una biblioteca di apprendimentu prufonda distribuita chì hè di qualità cummerciale è open-source.
Tutti i tipi principali di disinni di rete neurale, cum'è RNN è CNN, sò supportati. Deeplearning4j hè una biblioteca Java è Scala per l'apprendimentu prufondu.
Funziona bè cù Hadoop è Apache Spark. Deeplearning4j hè una maravigliosa alternativa per e soluzioni di apprendimentu profondu basate in Java perchè supporta ancu GPU.
Quandu si tratta di u quadru di apprendimentu profondu di Eclipse Deeplearning4j, alcune di e funzioni standout includenu furmazione parallela via riduzioni iterative, adattazione di l'architettura di micro-serviziu, è CPU è GPU distribuite.
vantaghji
- Hà una documentazione eccellente è aiutu di a cumunità.
- L'integrazione Apache Spark hè simplice.
- Hè scalabile è capace di trattà enormi volumi di dati.
Tu me
- In paragone à Tensorflow è PyTorch, hè menu populari.
- Java hè u solu linguaghju di prugrammazione dispunibule.
cunchiusioni
A scelta di u megliu quadru di apprendimentu profondu hè una impresa difficiule. Più cusì chì ci sò tanti di elli, a lista cresce cum'è a dumanda ntilliggenza artificiali l'applicazioni di ricerca è machine learning cresce. Ogni quadru hà u so propiu inseme di vantaghji è svantaghji.
Diversi cunsiderazioni devenu esse fatte, cumprese a sicurezza, a scalabilità è u rendiment. In i sistemi di qualità di l'impresa, a fiducia diventa ancu più impurtante.
Sè site appena principiatu, Tensorflow hè un bonu postu per inizià. Sceglite CNTK se sviluppate un pruduttu cummerciale basatu in Windows. Se preferite Java, utilizate DL4J.
Lascia un Audiolibro