Wenn Sie dies lesen, haben Sie Ihre Reise ins Deep Learning zweifellos bereits begonnen. Wenn Sie neu in diesem Thema sind, ist Deep Learning ein Add-on, das einzigartige gehirnähnliche Strukturen verwendet, die als künstliche neuronale Netze bezeichnet werden, um menschenähnliche Computer zu konstruieren, die reale Probleme angehen.
Um die Entwicklung dieser Designs zu unterstützen, haben Technologiegiganten wie Google, Facebook und Uber eine Vielzahl von Frameworks für die Deep-Learning-Umgebung von Python entwickelt, die es einfacher machen, verschiedene neuronale Netze zu verstehen, zu erstellen und zu trainieren.
Ein Deep-Learning-Framework ist eine Software, die Akademiker und Datenwissenschaftler verwenden, um Deep-Learning-Modelle zu erstellen und zu trainieren.
Das Ziel dieser Frameworks ist es, es Einzelpersonen zu ermöglichen, ihre Modelle zu trainieren, ohne die Techniken dahinter verstehen zu müssen tiefe Lernen, neuronale Netze und maschinelles Lernen.
Über eine High-Level-Programmierschnittstelle bieten diese Frameworks Bausteine zum Erstellen, Trainieren und Verifizieren von Modellen.
Wir werden TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK und DeepLearing4j als Alternativen zu PyTorch betrachten, das weit verbreitet ist Deep Learning Framework.
Was ist Pytorch?
PyTorch ist eine kostenlose Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die mit der Torch-Python-Bibliothek erstellt wurde.
Es wurde von der KI-Forschungsgruppe von Facebook erstellt und im Januar 2016 als kostenlose Open-Source-Bibliothek mit Anwendungen in Computer Vision, Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache veröffentlicht.
Es verfügt über eine imperative und pythonische Programmiersprache, die Code als Modell unterstützt, das Debuggen erleichtert und mit anderen populären wissenschaftlichen Computerbibliotheken kompatibel ist, während es gleichzeitig effizient bleibt und Hardwarebeschleuniger wie GPUs ermöglicht.
PyTorch erfreut sich bei Deep-Learning-Forschern wachsender Beliebtheit, da es sich auf Benutzerfreundlichkeit und gründliche Leistungsüberlegungen konzentriert.
Es enthält eine grundlegende Datenstruktur, Tensor, bei der es sich um ein mehrdimensionales Array handelt, das den Numpy-Arrays ähnelt und Programmierern das einfache Entwerfen eines komplizierten Arrays ermöglicht neuronale Netzwerk.
Aufgrund seiner Flexibilität, Geschwindigkeit und einfachen Implementierung wird es in aktuellen Sektoren und in der akademischen Gemeinschaft immer beliebter, was es zu einem der beliebtesten Deep-Learning-Tools macht.
Hauptmerkmale von Pytorch
- PyTorch ist Python-zentriert oder „pythonisch“, da es für eine tiefe Integration in die Python-Programmierung gedacht ist, anstatt als Schnittstelle zu einer Bibliothek zu dienen, die in einer anderen Sprache entwickelt wurde.
- Einfach zu erlernen – PyTorch folgt der gleichen Struktur wie die traditionelle Programmierung und wurde akribisch dokumentiert, wobei die Entwicklergemeinschaft ständig versucht, sie zu verbessern. Es ist daher sowohl für Programmierer als auch für Nicht-Programmierer einfach zu erlernen.
- PyTorch kann Rechenarbeit auf mehrere CPUs verteilen bzw GPU Kerne mit Datenparallelitätsfunktion. Obwohl eine ähnliche Parallelität mit anderen maschinellen Lerntechniken erreicht werden kann, macht es PyTorch viel einfacher.
- Debugging: Zum Debuggen von PyTorch kann eines der zahlreichen weithin zugänglichen Python-Debugging-Tools (z. B. Pythons pdb- und ipdb-Tools) verwendet werden.
- PyTorch unterstützt dynamische Berechnungsgraphen, was bedeutet, dass das Verhalten des Netzwerks während der Laufzeit dynamisch geändert werden kann.
- PyTorch wird mit verschiedenen speziell erstellten Modulen geliefert, wie z Torchtext, Torchvision und Torchaudio, die verwendet werden können, um verschiedene Bereiche des Deep Learning wie NLP, Computer Vision und Sprachverarbeitung zu behandeln.
Pytorch-Einschränkungen
- Begrenzte Überwachungs- und Visualisierungsschnittstellen: Während TensorFlow ein leistungsstarkes Visualisierungstool zum Generieren des Modellgraphen (TensorBoard) enthält, fehlt PyTorch diese Funktion derzeit. Dadurch können sich Entwickler extern mit TensorBoard verbinden oder eines der zahlreichen vorhandenen Pythons verwenden Datenvisualisierungstools.
- PyTorch ist kein End-to-End Maschinelles Lernen Entwicklungsplattform; Es stellt Anwendungen auf Servern, Workstations und Mobilgeräten bereit.
Aus all diesen Gründen wäre es eine kluge Entscheidung, nach den besten Alternativen zu Pytorch zu suchen.
Die beliebtesten Pytorch-Alternativen
Hier ist die Liste der besten Alternativen zu Pytorch.
1. Tensorfluss
TensorFlow ist ein auf Deep Learning ausgerichtetes Open-Source-Framework, das von Google entwickelt wurde. Es unterstützt auch Standard Maschinelles Lernen. TensorFlow wurde eher für große numerische Berechnungen als für Deep Learning entwickelt.
Darüber hinaus erwies es sich auch für die Deep-Learning-Entwicklung als sehr wertvoll, sodass Google es kostenlos zur Verfügung stellte. TensorFlow nimmt Daten in Form von mehrdimensionalen Arrays mit größeren Dimensionen an, die als Tensoren bezeichnet werden. Beim Umgang mit enormen Datenmengen sind mehrdimensionale Arrays hilfreich.
TensorFlow basiert auf Node-Edge-Datenflussdiagrammen. Da die Ausführungsmethode die Form von Graphen annimmt, ist es viel einfacher, TensorFlow-Code über einen Cluster von Computern auszuführen, während GPUs verwendet werden.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust und Scala gehören zu den Sprachen, für die die TensorFlow-Community Unterstützung geschaffen hat. TensorFlow bietet den Vorteil einer großen Anzahl von Zugriffspunkten.
Abgesehen von Sprachen verfügt TensorFlow über eine große Auswahl an Tools, die sich damit verbinden oder darauf aufbauen.
Vorteile
- Es ist benutzerfreundlich. Wenn Sie mit Python vertraut sind, ist es einfach zu verstehen.
- Unterstützung durch die Gemeinde. TensorFlow wird praktisch jeden Tag von Google und den erfahrenen Entwicklern anderer Organisationen verbessert.
- TensorFlow Lite kann verwendet werden, um TensorFlow-Modelle auf Mobilgeräten auszuführen.
- Tensorboard ist ein Tool zur Überwachung und Visualisierung von Daten. Wenn Sie Ihre Deep-Learning-Modelle in Aktion sehen möchten, ist dies ein hervorragendes Tool.
- Mit Tensorflow.js können Sie JavaScript verwenden, um Deep-Learning-Modelle in Echtzeit im Browser auszuführen.
Nachteile
- TensorFlow hat eine einzigartige Struktur, die es schwieriger macht, Fehler zu entdecken und zu debuggen.
- Es gibt keine OpenCL-Unterstützung.
- TensorFlow bietet nicht viele Funktionen für Benutzer des Windows-Betriebssystems. Es schaltet eine Fülle von Funktionen für Linux-Benutzer frei. Windows-Benutzer können TensorFlow jedoch weiterhin über die Anaconda-Eingabeaufforderung oder das Pip-Paket herunterladen.
- TensorFlow fällt zurück, wenn es darum geht, symbolische Schleifen für unbestimmte Sequenzen anzubieten. Es hat eine spezifische Verwendung für bestimmte Sequenzen, was es zu einem brauchbaren System macht. Daher wird es als Low-Level-API bezeichnet.
2. Laut
Keras ist eine Python-basierte Deep-Learning-Bibliothek, die sie von anderen Deep-Learning-Frameworks unterscheidet.
Es ist eine höhere Programmiersprache, die a definiert neuronale Netzwerk API-Definition. Es kann sowohl als Benutzerschnittstelle als auch zur Verbesserung der Fähigkeiten der Deep-Learning-Frameworks verwendet werden, auf denen es ausgeführt wird.
Es ist ein minimalistisches Framework, das leicht und einfach zu bedienen ist. Aus diesen Gründen ist Keras Teil der Kern-API von TensorFlow. Ein Keras-Frontend ermöglicht ein schnelles Prototyping von neuronalen Netzwerkmodellen in der Forschung.
Die API ist einfach zu verstehen und zu verwenden, mit dem zusätzlichen Vorteil, dass Modelle einfach zwischen Frameworks übertragen werden können.
Vorteile
- Die Keras-API ist einfach zu bedienen. Die API ist gut gestaltet, objektorientiert und anpassungsfähig, was zu einer angenehmeren Benutzererfahrung führt.
- Unterstützung für verteiltes Training und Multi-GPU-Parallelität ist integriert.
- Keras ist ein natives Python-Modul, das einfachen Zugriff auf die vollständige Data-Science-Umgebung von Python bietet. Keras-Modelle können beispielsweise mit der Python-API scikit-learn verwendet werden.
- Keras enthält vortrainierte Gewichtungen für mehrere Deep-Learning-Modelle. Wir können diese Modelle direkt verwenden, um Vorhersagen zu treffen oder Merkmale zu extrahieren.
Nachteile
- Es kann unglaublich ärgerlich sein, regelmäßig Backend-Probleme auf niedriger Ebene zu bekommen. Diese Probleme treten auf, wenn wir versuchen, Aufgaben zu erledigen, für die Keras nicht vorgesehen war.
- Im Vergleich zu seinen Backends ist es auf GPUs möglicherweise träge und die Berechnung dauert länger. Infolgedessen müssen wir möglicherweise Kompromisse bei der Geschwindigkeit zugunsten der Benutzerfreundlichkeit eingehen.
- Im Vergleich zu anderen Paketen wie sci-kit-learn sind die Datenvorverarbeitungsfunktionen von Keras nicht so ansprechend.
3. Apache MX-Net
Ein weiterer Prominenter Deep-Learning-Framework ist MXNet. MXNet, das von der Apache Software Foundation entwickelt wurde, unterstützt eine Vielzahl von Sprachen, darunter JavaScript, Python und C++.
Amazon Web Services unterstützt MXNet auch bei der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen. Es ist extrem skalierbar, ermöglicht ein schnelles Modelltraining und ist mit einer Vielzahl von Computersprachen kompatibel.
Um Geschwindigkeit und Produktivität zu optimieren, ermöglicht Ihnen MXNet, symbolische und imperative Programmiersprachen zu kombinieren. Es basiert auf einem dynamischen Abhängigkeitsplaner, der symbolische und zwingende Aktivitäten in Echtzeit parallelisiert.
Darüber hinaus macht eine Graphoptimierungsschicht die symbolische Ausführung schnell und speichersparend. MXNet ist eine portable und leichtgewichtige Bibliothek.
Es wird von NVIDIA PascalTM GPUs betrieben und ist über mehrere GPUs und Knoten skalierbar, sodass Sie Modelle schneller trainieren können.
Vorteile
- Unterstützt GPUs und verfügt über einen Multi-GPU-Modus.
- Effizient, skalierbar und blitzschnell.
- Alle wichtigen Plattformen sind an Bord.
- Die Modellbereitstellung ist einfach und die API ist schnell.
- Scala, R, Python, C++ und JavaScript gehören zu den unterstützten Programmiersprachen.
Nachteile
- MXNet hat eine kleinere Open-Source- Community als TensorFlow.
- Die Implementierung von Verbesserungen, Fehlerbehebungen und anderen Verbesserungen dauert länger, da es an erheblicher Unterstützung durch die Community mangelt.
- MxNet ist, obwohl es von zahlreichen Unternehmen in der IT-Branche weit verbreitet ist, nicht so bekannt wie Tensorflow.
4. Microsoft-CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) ist ein kommerziell tragfähiges Open-Source-Framework für verteiltes Deep Learning. Es wird im Allgemeinen zum Erstellen verwendet Neuronale Netze, kann aber auch für maschinelles Lernen und Cognitive Computing verwendet werden.
Es unterstützt eine Vielzahl von Sprachen und ist einfach in der Cloud zu verwenden. Aufgrund dieser Eigenschaften eignet sich CNTK für eine Vielzahl von KI-Anwendungen. Obwohl wir C++ verwenden können, um seine Funktionen aufzurufen, ist die häufigste Option die Verwendung eines Python-Programms.
Bei der Ausführung auf mehreren Computern bietet das Microsoft Cognitive Toolkit bekanntermaßen eine bessere Leistung und Skalierbarkeit als Toolkits wie Theano oder TensorFlow.
Das Microsoft Cognitive Toolkit unterstützt sowohl RNN- als auch CNN-Neuronalmodelle und eignet sich daher für Bild-, Handschrift- und Spracherkennungsaufgaben.
Vorteile
- Einfache Integration mit Apache Spark, einer Datenanalyse-Engine.
- Die Skalierbarkeit von CNTK hat es in vielen Unternehmen zu einer beliebten Wahl gemacht. Es gibt mehrere optimierte Komponenten.
- Bietet stabile und gute Leistung.
- Funktioniert gut mit Azure Cloud, die beide von Microsoft unterstützt werden.
- Ressourcennutzung und -management sind effizient.
Nachteile
- Im Vergleich zu Tensorflow gibt es weniger Community-Support.
- Eine steile Lernkurve.
- Es fehlt ein Visualisierungsboard sowie ARM-Unterstützung.
5. DeepLearning4j
Wenn Java Ihre primäre Programmiersprache ist, ist DeepLearning4j ein gutes Framework, das Sie verwenden können. Es ist eine verteilte Deep-Learning-Bibliothek, die kommerziell und Open Source ist.
Alle Haupttypen von neuronalen Netzwerkdesigns, wie RNNs und CNNs, werden unterstützt. Deeplearning4j ist eine Java- und Scala-Bibliothek für Deep Learning.
Es funktioniert auch gut mit Hadoop und Apache Spark. Deeplearning4j ist eine wunderbare Alternative für Java-basierte Deep-Learning-Lösungen, da es auch GPUs unterstützt.
Zu den herausragenden Merkmalen des Deep-Learning-Frameworks Eclipse Deeplearning4j gehören paralleles Training durch iterative Reduktionen, Anpassung der Microservice-Architektur und verteilte CPUs und GPUs.
Vorteile
- Es verfügt über eine hervorragende Dokumentation und Community-Hilfe.
- Die Apache Spark-Integration ist einfach.
- Es ist skalierbar und in der Lage, enorme Datenmengen zu verarbeiten.
Nachteile
- Im Vergleich zu Tensorflow und PyTorch ist es weniger beliebt.
- Java ist die einzige verfügbare Programmiersprache.
Zusammenfassung
Die Wahl des besten Deep-Learning-Frameworks ist ein schwieriges Unterfangen. Da es so viele von ihnen gibt, wächst die Liste mit der Nachfrage künstliche Intelligenz Forschung und maschinelle Lernanwendungen wachsen. Jedes Framework hat seine eigenen Vor- und Nachteile.
Es müssen mehrere Überlegungen angestellt werden, darunter Sicherheit, Skalierbarkeit und Leistung. Bei Systemen der Enterprise-Klasse wird die Zuverlässigkeit sogar noch wichtiger.
Wenn Sie gerade erst anfangen, ist Tensorflow ein guter Ausgangspunkt. Wählen Sie CNTK, wenn Sie ein Windows-basiertes kommerzielles Produkt entwickeln. Wenn Sie Java bevorzugen, verwenden Sie DL4J.
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