Pokud toto čtete, nepochybně jste již zahájili svůj výlet do hlubokého učení. Pokud jste v tomto tématu nováčkem, hluboké učení je doplněk, který využívá jedinečné struktury podobné mozku zvané umělé neuronové sítě ke konstrukci počítačů podobných lidem, které řeší problémy skutečného světa.
Aby napomohli vývoji těchto návrhů, techničtí giganti jako Google, Facebook a Uber vyvinuli různé rámce pro prostředí hlubokého učení Python, což usnadňuje pochopení, vytváření a trénování různých neuronových sítí.
Rámec hlubokého učení je kus softwaru, který akademici a datoví vědci používají k vytváření a trénování modelů hlubokého učení.
Cílem těchto rámců je umožnit jednotlivcům trénovat své modely, aniž by museli rozumět technikám za nimi hluboké učení, neuronové sítě a strojové učení.
Prostřednictvím vysokoúrovňového programovacího rozhraní poskytují tyto rámce stavební bloky pro konstrukci, školení a ověřování modelů.
Podíváme se na TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK a DeepLearing4j jako alternativy k PyTorch, což je široce používaný rámec hlubokého učení.
Co je Pytorch?
PyTorch je bezplatná knihovna strojového učení s otevřeným zdrojovým kódem vytvořená pomocí knihovny Torch Python.
Byla vytvořena skupinou Facebook AI Research a publikována jako bezplatná a otevřená knihovna v lednu 2016 s aplikacemi pro počítačové vidění, hluboké učení a zpracování přirozeného jazyka.
Má imperativní a Pythonic programovací jazyk, který podporuje kód jako model, usnadňuje ladění a je kompatibilní s dalšími populárními vědeckými výpočetními knihovnami, a to vše při zachování účinnosti a umožňuje hardwarové akcelerátory, jako jsou GPU.
PyTorch vzrostl v popularitě mezi výzkumníky hlubokého učení díky svému zaměření na použitelnost a důkladné zvážení výkonu.
Obsahuje základní datovou strukturu Tensor, což je vícerozměrné pole podobné polím Numpy, které umožňuje programátorům snadno navrhovat komplikované nervová síť.
Stává se populárnější v současných sektorech a v akademické komunitě díky své flexibilitě, rychlosti a snadné implementaci, což z něj dělá jeden z nejoblíbenějších nástrojů hlubokého učení.
Klíčové vlastnosti Pytorch
- PyTorch je zaměřený na Python, neboli „pythonic“, v tom, že je určen pro hlubokou integraci s programováním v Pythonu, spíše než aby sloužil jako rozhraní pro knihovnu vyvinutou v jiném jazyce.
- Jednoduché na učení – PyTorch má stejnou strukturu jako tradiční programování a byl pečlivě zdokumentován, přičemž vývojářská komunita se ho vždy snaží vylepšit. Je tedy snadné se naučit jak pro programátory, tak pro neprogramátory.
- PyTorch dokáže rozdělit výpočetní práci na několik CPU resp GPU jádra využívající schopnost datového paralelismu. Ačkoli podobného paralelismu lze dosáhnout s jinými technikami strojového učení, PyTorch to mnohem usnadňuje.
- Ladění: K ladění PyTorch lze použít jeden z mnoha široce dostupných ladicích nástrojů Pythonu (například nástroje Pythonu pdb a ipdb).
- PyTorch podporuje dynamické výpočtové grafy, což znamená, že chování sítě lze dynamicky měnit za běhu.
- PyTorch přichází s různými speciálně vytvořenými moduly, jako např torchtext, torchvision a torchaudio, které lze použít k řešení různých oblastí hlubokého učení, jako je NLP, počítačové vidění a zpracování hlasu.
Omezení Pytorch
- Omezená monitorovací a vizualizační rozhraní: Zatímco TensorFlow obsahuje výkonný vizualizační nástroj pro generování modelového grafu (TensorBoard), PyTorch tuto funkci v současnosti postrádá. Výsledkem je, že se vývojáři mohou připojit k TensorBoard externě nebo využít jeden z mnoha existujících Pythonů nástroje pro vizualizaci dat.
- PyTorch není end-to-end strojové učení vývojová platforma; nasazuje aplikace na servery, pracovní stanice a mobilní zařízení.
Ze všech těchto důvodů by hledání nejlepších alternativ k Pytorchovi bylo moudrým rozhodnutím.
Nejoblíbenější alternativy Pytorch
Zde je seznam nejlepších alternativ k Pytorchovi.
1. Tensorflow
TensorFlow je open source framework zaměřený na hluboké učení vytvořený společností Google. Podporuje také standard strojové učení. TensorFlow byl navržen s ohledem na velké numerické výpočty, spíše než na hluboké učení.
Navíc se ukázalo, že je to docela cenné i pro vývoj hlubokého učení, takže jej Google zpřístupnil zdarma. TensorFlow přijímá data ve formě vícerozměrných polí s většími rozměry, známých jako tenzory. Při práci s obrovskými objemy dat jsou užitečná vícerozměrná pole.
TensorFlow je založen na grafech toku dat na okraji uzlů. Protože metoda provádění má formu grafů, je mnohem snazší spouštět kód TensorFlow na shluku počítačů při použití GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust a Scala patří mezi jazyky, pro které komunita TensorFlow vytvořila podporu. TensorFlow nabízí výhodu velkého počtu přístupových bodů.
Kromě jazyků má TensorFlow širokou škálu nástrojů, které se s ním spojují nebo jsou na něm postaveny.
Výhody
- Je uživatelsky přívětivý. Pokud znáte Python, bude snadné jej vyzvednout.
- Podpora od komunity. TensorFlow je prakticky každý den vylepšován společností Google a odbornými vývojáři jiných organizací.
- TensorFlow Lite lze použít ke spouštění modelů TensorFlow na mobilních zařízeních.
- Tensorboard je nástroj pro monitorování a vizualizace dat. Pokud chcete sledovat své modely hlubokého učení v akci, je to vynikající nástroj k použití.
- Tensorflow.js vám umožňuje používat JavaScript ke spouštění modelů hlubokého učení v reálném čase v prohlížeči.
Nevýhody
- TensorFlow má jedinečnou strukturu, která ztěžuje odhalování a ladění chyb.
- Neexistuje žádná podpora OpenCL.
- TensorFlow neposkytuje uživatelům operačního systému Windows mnoho funkcí. Uživatelům Linuxu odemyká nepřeberné množství funkcí. Uživatelé Windows si však stále mohou stáhnout TensorFlow pomocí výzvy anaconda nebo balíčku pip.
- TensorFlow zaostává, pokud jde o nabízení symbolických smyček pro neurčité sekvence. Má specifické použití pro konkrétní sekvence, což z něj činí použitelný systém. V důsledku toho je považováno za nízkoúrovňové API.
2. Hlasitě
Keras je knihovna hlubokého učení založená na Pythonu, což ji odlišuje od jiných rámců hlubokého učení.
Je to vysokoúrovňový programovací jazyk, který definuje a nervová síť Definice API. Lze jej použít jak jako uživatelské rozhraní, tak ke zlepšení schopností rámců hlubokého učení, na kterých běží.
Jedná se o minimalistický framework, který je lehký a snadno se používá. Z těchto důvodů je Keras součástí základního API TensorFlow. Frontend Keras umožňuje rychlé prototypování modelů neuronových sítí ve výzkumu.
Rozhraní API je přímočaré na uchopení a použití, s přidaným bonusem, který umožňuje snadné přenášení modelů mezi frameworky.
Výhody
- Keras API se snadno používá. Rozhraní API je dobře navržené, objektově orientované a přizpůsobitelné, což vede k příjemnějšímu uživatelskému zážitku.
- Zabudována je podpora pro distribuované školení a paralelismus s více GPU.
- Keras je nativní modul Pythonu, který poskytuje jednoduchý přístup ke kompletnímu prostředí datové vědy Pythonu. Například modely Keras lze použít pomocí Python scikit-learn API.
- Keras obsahuje předem natrénované váhy pro několik modelů hlubokého učení. Tyto modely můžeme přímo použít k předpovědím nebo extrahování funkcí.
Nevýhody
- Může být neuvěřitelně nepříjemné dostávat pravidelně problémy s backendem na nízké úrovni. Tyto problémy vznikají, když se pokoušíme dělat úkoly, které Keras neměl plnit.
- Ve srovnání s jeho backendy může být na GPU pomalý a jeho výpočet může trvat déle. V důsledku toho možná budeme muset snížit rychlost kvůli uživatelské přívětivosti.
- Ve srovnání s jinými balíčky, jako je sci-kit-learn, nejsou možnosti předběžného zpracování dat Keras tak přitažlivé.
3. Apache MX Net
Další prominent Rámec hlubokého učení je MXNet. MXNet, který byl vytvořen Apache Software Foundation, podporuje různé jazyky, včetně JavaScriptu, Pythonu a C++.
Amazon Web Services také podporuje MXNet při vývoji modelů hlubokého učení. Je extrémně škálovatelný, umožňuje rychlé modelování a je kompatibilní s řadou počítačových jazyků.
Pro optimalizaci rychlosti a produktivity vám MXNet umožňuje kombinovat symbolické a imperativní programovací jazyky. Je založen na dynamickém plánovači závislostí, který paralelizuje symbolické a imperativní aktivity v reálném čase.
Navíc vrstva optimalizace grafu umožňuje rychlé provádění symbolů a úsporu paměti. MXNet je přenosná a lehká knihovna.
Je poháněn GPU NVIDIA PascalTM a škálovatelný přes několik GPU a uzlů, což vám umožní rychleji trénovat modely.
Výhody
- Podporuje GPU a má režim více GPU.
- Efektivní, škálovatelné a bleskově rychlé.
- Všechny hlavní platformy jsou na palubě.
- Obsluha modelu je jednoduchá a API rychlé.
- Mezi podporované programovací jazyky patří Scala, R, Python, C++ a JavaScript.
Nevýhody
- MXNet má menší open source komunita než TensorFlow.
- Implementace vylepšení, oprav chyb a dalších vylepšení trvá déle kvůli nedostatku významné podpory komunity.
- MxNet, ačkoli je široce využíván mnoha firmami v IT průmyslu, není tak známý jako Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) je komerčně životaschopný open-source rámec pro distribuované hluboké učení. Obecně se používá k tvoření neuronové sítě, ale může být také použit pro strojové učení a kognitivní výpočty.
Podporuje různé jazyky a snadno se používá v cloudu. Díky těmto vlastnostem je CNTK vhodný pro různé aplikace AI. Ačkoli můžeme použít C++ k vyvolání jeho funkcí, nejčastější možností je použití programu Python.
Když běží na několika počítačích, je rozpoznáno, že Microsoft Cognitive Toolkit poskytuje lepší výkon a škálovatelnost než sady nástrojů jako Theano nebo TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit podporuje neuronové modely RNN i CNN, takže je vhodný pro úlohy rozpoznávání obrázků, rukopisu a řeči.
Výhody
- Jednoduchá integrace s Apache Spark, nástrojem pro analýzu dat.
- Škálovatelnost CNTK z něj udělala oblíbenou volbu v mnoha firmách. Existuje několik optimalizovaných komponent.
- Nabízí stabilní a dobrý výkon.
- Funguje dobře s Azure Cloud, oba jsou podporovány společností Microsoft.
- Využití a správa zdrojů jsou efektivní.
Nevýhody
- Ve srovnání s Tensorflow je zde menší podpora komunity.
- Strmá křivka učení.
- Chybí mu vizualizační deska i podpora ARM.
5. DeepLearning4j
Pokud je Java vaším primárním programovacím jazykem, DeepLearning4j je dobrý rámec pro použití. Je to distribuovaná knihovna pro hluboké učení, která je komerční třídy a má otevřený zdroj.
Podporovány jsou všechny hlavní typy návrhů neuronových sítí, jako jsou RNN a CNN. Deeplearning4j je knihovna Java a Scala pro hluboké učení.
Funguje to dobře i s Hadoop a Apache Spark. Deeplearning4j je skvělá alternativa pro řešení hlubokého učení založená na Javě, protože také podporuje GPU.
Pokud jde o rámec hlubokého učení Eclipse Deeplearning4j, některé z vynikajících funkcí zahrnují paralelní školení prostřednictvím iterativních redukcí, přizpůsobení architektury mikroslužeb a distribuované CPU a GPU.
Výhody
- Má vynikající dokumentaci a komunitní pomoc.
- Integrace Apache Spark je jednoduchá.
- Je škálovatelný a dokáže zpracovat obrovské objemy dat.
Nevýhody
- Ve srovnání s Tensorflow a PyTorch je méně populární.
- Java je jediný dostupný programovací jazyk.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Výběr nejlepšího rámce hlubokého učení je obtížný úkol. Tím spíše, že jich je tolik, seznam roste s poptávkou po nich umělá inteligence výzkum a aplikace strojového učení roste. Každý framework má svou vlastní sadu kladů a záporů.
Je třeba vzít v úvahu několik aspektů, včetně zabezpečení, škálovatelnosti a výkonu. V podnikových systémech se spolehlivost stává ještě důležitější.
Pokud právě začínáte, Tensorflow je dobré místo, kde začít. Vyberte CNTK, pokud vyvíjíte komerční produkt založený na Windows. Pokud dáváte přednost Javě, použijte DL4J.
Napsat komentář