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Ein Framework für Deep Learning besteht aus einer Kombination von Schnittstellen, Bibliotheken und Tools, um Modelle für maschinelles Lernen schnell und genau zu definieren und zu trainieren.
Da Deep Learning eine große Menge an unstrukturierten, nicht textuellen Daten verwendet, benötigen Sie ein Framework, das die Interaktion zwischen den „Schichten“ steuert und die Modellentwicklung beschleunigt, indem es aus den Eingabedaten lernt und autonome Entscheidungen trifft.
Wenn Sie daran interessiert sind, mehr über Deep Learning im Jahr 2021 zu erfahren, sollten Sie eines der unten angegebenen Frameworks verwenden. Denken Sie daran, eines zu wählen, das Ihnen hilft, Ihre Ziele und Visionen zu erreichen.
1. TensorFlow
Wenn wir über Deep Learning sprechen, TensorFlow ist oft das erste Framework, das erwähnt wird. Dieses sehr beliebte Framework wird nicht nur von Google – dem Unternehmen, das für seine Erstellung verantwortlich ist – verwendet, sondern auch von anderen Unternehmen wie Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia und vielen anderen.
TensorFlow kann verwendet werden, um APIs auf hoher und niedriger Ebene zu entwickeln, sodass Sie Anwendungen auf fast allen Arten von Geräten ausführen können. Obwohl Python seine Hauptsprache ist, kann auf die Benutzeroberfläche von Tensoflow mit anderen Programmiersprachen wie C++, Java, Julia und JavaScript zugegriffen und diese gesteuert werden.
Da TensorFlow Open Source ist, können Sie mehrere Integrationen mit anderen APIs vornehmen und schnellen Support und Updates von der Community erhalten. Die Abhängigkeit von „statischen Graphen“ für die Berechnung ermöglicht es Ihnen, sofort Berechnungen durchzuführen oder Operationen für den Zugriff zu einem anderen Zeitpunkt zu speichern. Diese Gründe, zusammen mit der Möglichkeit, dass Sie die Entwicklung Ihres neuronalen Netzwerks durch TensorBoard „beobachten“ können, machen TensorFlow zum beliebtesten Framework für Deep Learning.
Merkmale
- Open-Source
- Flexibilität
- Schnelles Debuggen
2. PyTorch
PyTorch ist ein von Facebook entwickeltes Framework zur Unterstützung des Betriebs seiner Dienste. Seit es Open Source ist, wird dieses Framework von anderen Unternehmen als Facebook verwendet, wie z. B. Salesforce und Udacity.
Dieses Framework betreibt dynamisch aktualisierte Diagramme, sodass Sie während der Verarbeitung Änderungen an der Architektur Ihres Datensatzes vornehmen können. Mit PyTorch ist es einfacher, ein neuronales Netz zu entwickeln und zu trainieren, auch ohne Erfahrung mit Deep Learning.
Da es Open Source ist und auf Python basiert, können Sie einfache und schnelle Integrationen in PyTorch vornehmen. Es ist auch ein einfaches Framework zum Erlernen, Verwenden und Debuggen. Wenn Sie Fragen haben, können Sie sich auf die großartige Unterstützung und Updates von beiden Communities verlassen – der Python-Community und der PyTorch-Community.
Merkmale
- Leicht zu lernen
- Unterstützt GPU und CPU
- Umfangreicher Satz von APIs zur Erweiterung von Bibliotheken
3. Apache MX-Net
Aufgrund seiner hohen Skalierbarkeit, hohen Leistung, schnellen Fehlerbehebung und erweiterten GPU-Unterstützung wurde dieses Framework von Apache für den Einsatz in großen Industrieprojekten entwickelt.
MXNet enthält die Gluon-Schnittstelle, die es Entwicklern aller Erfahrungsstufen ermöglicht Beginnen Sie mit Deep Learning in der Cloud, auf Edge-Geräten und in mobilen Apps. In nur wenigen Zeilen Gluon-Code können Sie lineare Regression, Faltungsnetzwerke und wiederkehrende LSTMs für erstellen Objekterkennung, Spracherkennung, Empfehlung und Personalisierung.
MXNet kann auf verschiedenen Geräten verwendet werden und wird von mehreren unterstützt Programmiersprachen wie Java, R, JavaScript, Scala und Go. Obwohl die Anzahl der Benutzer und Mitglieder in seiner Community gering ist, verfügt MXNet über eine gut geschriebene Dokumentation und ein großes Wachstumspotenzial, insbesondere jetzt, da Amazon dieses Framework als primäres Tool für maschinelles Lernen auf AWS ausgewählt hat.
Merkmale
- 8 Sprachbindungen
- Verteiltes Training, Unterstützung von Multi-CPU- und Multi-GPU-Systemen
- Hybrid-Front-End, mit dem zwischen imperativem und symbolischem Modus umgeschaltet werden kann
4. Microsoft Cognitive Toolkit
Wenn Sie daran denken, Anwendungen oder Dienste zu entwickeln, die auf Azure (Microsoft Cloud-Dienste) ausgeführt werden, ist das Microsoft Cognitive Toolkit das Framework, das Sie für Ihre Deep-Learning-Projekte auswählen sollten. Dies ist Open Source und wird unter anderem von Programmiersprachen wie Python, C++, C#, Java unterstützt. Dieses Framework soll „wie das menschliche Gehirn denken“, sodass es große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten kann und gleichzeitig schnelles Training und eine intuitive Architektur bietet.
Durch die Auswahl dieses Frameworks – dasselbe wie bei Skype, Xbox und Cortana – erhalten Sie eine gute Leistung Ihrer Anwendungen, Skalierbarkeit und einfache Integration mit Azure. Im Vergleich zu TensorFlow oder PyTorch ist die Anzahl der Mitglieder in der Community und der Unterstützung jedoch geringer.
Das folgende Video bietet eine vollständige Einführung und Anwendungsbeispiele:
Merkmale
- Klare Dokumentation
- Unterstützung durch das Microsoft-Team
- Direkte grafische Visualisierung
5. Keras
Wie PyTorch ist Keras eine Python-basierte Bibliothek für datenintensive Projekte. Die Keras-API funktioniert auf hoher Ebene und ermöglicht die Integration mit Low-Level-APIs wie TensorFlow, Theano und Microsoft Cognitive Toolkit.
Einige Vorteile der Verwendung von Keras sind die Einfachheit des Erlernens – es ist das empfohlene Framework für Anfänger im Deep Learning; seine Bereitstellungsgeschwindigkeit; große Unterstützung von der Python-Community und von Communities der anderen Frameworks, in die es integriert ist.
Keras enthält verschiedene Implementierungen der Bausteine neuronaler Netze wie Ebenen, Zielfunktionen, Aktivierungsfunktionen und mathematische Optimierer. Sein Code wird auf GitHub gehostet und es gibt Foren und einen Slack-Supportkanal. Neben der Unterstützung für Standard Neuronale Netzebietet Keras Unterstützung für Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks.
Keras erlaubt Deep-Learning-Modelle zur Generierung auf Smartphones unter iOS und Android, auf einer Java Virtual Machine oder im Web. Es ermöglicht auch die Verwendung eines verteilten Trainings von Deep-Learning-Modellen auf Clustern von Grafikverarbeitungseinheiten (GPU) und Tensorverarbeitungseinheiten (TPU).
Merkmale
- Vortrainierte Modelle
- Unterstützung mehrerer Backends
- Benutzerfreundlich und große Community-Unterstützung
6. Apple CoreML
Core ML wurde von Apple entwickelt, um sein Ökosystem – IOS, Mac OS und iPad OS – zu unterstützen. Seine API arbeitet auf niedrigem Niveau und nutzt die Ressourcen von CPU und GPU gut aus, wodurch erstellte Modelle und Anwendungen auch ohne Internetverbindung weiterlaufen können, wodurch der „Speicherbedarf“ und der Stromverbrauch des Geräts reduziert werden.
Die Art und Weise, wie Core ML dies erreicht, besteht nicht gerade darin, eine weitere Bibliothek für maschinelles Lernen zu erstellen, die für die Ausführung auf iPhones/iPads optimiert ist. Stattdessen ist Core ML eher wie ein Compiler, der Modellspezifikationen und trainierte Parameter, die mit anderer Software für maschinelles Lernen ausgedrückt werden, in eine Datei konvertiert, die zu einer Ressource für eine iOS-App wird. Diese Konvertierung in ein Core ML-Modell erfolgt während der App-Entwicklung, nicht in Echtzeit, während die App verwendet wird, und wird durch die Coremltools-Python-Bibliothek erleichtert.
Core ML bietet schnelle Leistung mit einfacher Integration von Maschinelles Lernen Modelle in Anwendungen. Es unterstützt Deep Learning mit über 30 Ebenentypen sowie Entscheidungsbäumen, Support Vector Machines und linearen Regressionsmethoden, die alle auf Low-Level-Technologien wie Metal und Accelerate aufbauen.
Merkmale
- Einfach in Apps zu integrieren
- Optimale Nutzung lokaler Ressourcen, kein Internetzugang erforderlich
- Datenschutz: Die Daten müssen das Gerät nicht verlassen
7. ONNX
Das letzte Framework auf unserer Liste ist ONNX. Dieses Framework entstand aus einer Zusammenarbeit zwischen Microsoft und Facebook mit dem Ziel, den Prozess der Übertragung und Erstellung von Modellen zwischen verschiedenen Frameworks, Tools, Laufzeiten und Compilern zu vereinfachen.
ONNX definiert einen gemeinsamen Dateityp, der auf mehreren Plattformen ausgeführt werden kann, während die Vorteile von Low-Level-APIs wie denen von Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe und (unter Verwendung von Konvertern) Tensorflow und Core ML genutzt werden. Das Prinzip hinter ONNX besteht darin, ein Modell auf einem Stack zu trainieren und es mithilfe anderer Schlussfolgerungen und Vorhersagen zu implementieren.
Die LF AI Foundation, eine Unterorganisation der Linux Foundation, ist eine Organisation, die sich dem Aufbau eines zu unterstützenden Ökosystems verschrieben hat Open-Source Innovation in künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL). ONNX wurde am 14. November 2019 als Graduate-Level-Projekt hinzugefügt. Dieser Umzug von ONNX unter das Dach der LF AI Foundation wurde als wichtiger Meilenstein bei der Etablierung von ONNX als herstellerneutralem Open-Format-Standard angesehen.
Der ONNX Model Zoo ist eine Sammlung von vortrainierten Modellen in Deep Learning, die im ONNX-Format verfügbar sind. Für jedes Modell gibt es Jupyter-Notizbücher zum Modelltraining und Durchführen von Inferenz mit dem trainierten Modell. Die Notebooks sind in Python geschrieben und enthalten Links zu den Trainingsdatensatz und Verweise auf das ursprüngliche wissenschaftliche Dokument, das die Modellarchitektur beschreibt.
Merkmale
- Framework-Interoperabilität
- Hardware-Optimierung
Zusammenfassung
Dies ist eine Zusammenfassung der besten Frameworks für tiefe Lernen. Zu diesem Zweck gibt es mehrere Frameworks, kostenlos oder kostenpflichtig. Um das Beste für Ihr Projekt auszuwählen, müssen Sie zunächst wissen, für welche Plattform Sie Ihre Anwendung entwickeln werden.
Allgemeine Frameworks wie TensorFlow und Keras sind die besten Optionen für den Anfang. Wenn Sie jedoch betriebssystem- oder gerätespezifische Vorteile nutzen müssen, sind Core ML und Microsoft Cognitive Toolkit möglicherweise die besten Optionen.
Es gibt andere Frameworks, die auf Android-Geräte, andere Maschinen und bestimmte Zwecke abzielen, die in dieser Liste nicht erwähnt wurden. Wenn Sie sich für die letztere Gruppe interessieren, empfehlen wir Ihnen, bei Google oder anderen Websites für maschinelles Lernen nach ihren Informationen zu suchen.
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