Αν διαβάζετε αυτό, αναμφίβολα έχετε ήδη ξεκινήσει το ταξίδι σας στη βαθιά μάθηση. Εάν είστε νέοι σε αυτό το θέμα, η βαθιά εκμάθηση είναι ένα πρόσθετο που χρησιμοποιεί μοναδικές δομές που μοιάζουν με τον εγκέφαλο που ονομάζονται τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για την κατασκευή υπολογιστών που μοιάζουν με ανθρώπους που αντιμετωπίζουν ζητήματα του πραγματικού κόσμου.
Για να βοηθήσουν στην ανάπτυξη αυτών των σχεδίων, τεχνολογικοί κολοσσοί όπως η Google, το Facebook και η Uber έχουν αναπτύξει μια ποικιλία πλαισίων για το περιβάλλον βαθιάς μάθησης της Python, καθιστώντας πιο εύκολη την κατανόηση, τη δημιουργία και την εκπαίδευση διαφορετικών νευρωνικών δικτύων.
Ένα πλαίσιο βαθιάς μάθησης είναι ένα κομμάτι λογισμικού που χρησιμοποιούν ακαδημαϊκοί και επιστήμονες δεδομένων για να δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης.
Ο στόχος αυτών των πλαισίων είναι να καταστήσουν δυνατό για τα άτομα να εκπαιδεύσουν τα μοντέλα τους χωρίς να χρειάζεται να κατανοήσουν τις τεχνικές πίσω βαθιά μάθηση, νευρωνικά δίκτυα και μηχανική μάθηση.
Μέσω μιας διεπαφής προγραμματισμού υψηλού επιπέδου, αυτά τα πλαίσια παρέχουν δομικά στοιχεία για την κατασκευή, την εκπαίδευση και την επαλήθευση μοντέλων.
Θα εξετάσουμε το TensorFlow, το Keras, το Apache MXNet, το Microsoft CNTK και το DeepLearing4j ως εναλλακτικές στο PyTorch, το οποίο χρησιμοποιείται ευρέως πλαίσιο βαθιάς μάθησης.
Τι είναι το Pytorch;
PyTorch είναι μια δωρεάν βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα που δημιουργήθηκε με τη βιβλιοθήκη Torch Python.
Δημιουργήθηκε από την ομάδα AI Research του Facebook και δημοσιεύτηκε ως δωρεάν και ανοιχτού κώδικα βιβλιοθήκη τον Ιανουάριο του 2016 με εφαρμογές στην όραση υπολογιστών, τη βαθιά εκμάθηση και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας.
Έχει μια επιτακτική και Pythonic γλώσσα προγραμματισμού που υποστηρίζει κώδικα ως μοντέλο, διευκολύνει τον εντοπισμό σφαλμάτων και είναι συμβατή με άλλες δημοφιλείς επιστημονικές βιβλιοθήκες υπολογιστών, ενώ παραμένει αποτελεσματική και επιτρέπει επιταχυντές υλικού όπως οι GPU.
Το PyTorch έχει αυξηθεί σε δημοτικότητα μεταξύ των ερευνητών βαθιάς μάθησης χάρη στην εστίασή του στη χρηστικότητα και τις διεξοδικές επιδόσεις.
Περιέχει μια βασική δομή δεδομένων, τον Tensor, ο οποίος είναι ένας πολυδιάστατος πίνακας παρόμοιος με τους πίνακες Numpy, ο οποίος επιτρέπει στους προγραμματιστές να σχεδιάζουν εύκολα ένα περίπλοκο νευρικό σύστημα.
Γίνεται πιο δημοφιλές στους τρέχοντες τομείς και στην ακαδημαϊκή κοινότητα λόγω της ευελιξίας, της ταχύτητας και της ευκολίας εφαρμογής του, καθιστώντας το ένα από τα πιο δημοφιλή εργαλεία βαθιάς μάθησης.
Βασικά χαρακτηριστικά Pytorch
- Το PyTorch είναι Python-centric ή "pythonic", καθώς προορίζεται για βαθιά ενσωμάτωση με τον προγραμματισμό Python αντί να χρησιμεύει ως διεπαφή σε μια βιβλιοθήκη που έχει αναπτυχθεί σε άλλη γλώσσα.
- Simple to Learn – Το PyTorch ακολουθεί την ίδια δομή με τον παραδοσιακό προγραμματισμό και έχει τεκμηριωθεί σχολαστικά, με την κοινότητα προγραμματιστών να προσπαθεί πάντα να τον βελτιώσει. Επομένως, είναι απλό να το μάθεις τόσο για προγραμματιστές όσο και για μη προγραμματιστές.
- Το PyTorch μπορεί να διαιρέσει την υπολογιστική εργασία σε πολλές CPU ή GPU πυρήνες που χρησιμοποιούν δυνατότητα παραλληλισμού δεδομένων. Αν και παρόμοιος παραλληλισμός μπορεί να επιτευχθεί με άλλες τεχνικές μηχανικής μάθησης, το PyTorch το κάνει πολύ πιο εύκολο.
- Εντοπισμός σφαλμάτων: Ένα από τα πολυάριθμα ευρέως προσβάσιμα εργαλεία εντοπισμού σφαλμάτων Python (για παράδειγμα, τα εργαλεία pdb και ipdb της Python) μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό σφαλμάτων του PyTorch.
- Το PyTorch υποστηρίζει δυναμικά υπολογιστικά γραφήματα, πράγμα που σημαίνει ότι η συμπεριφορά του δικτύου μπορεί να αλλάξει δυναμικά κατά τη διάρκεια του χρόνου εκτέλεσης.
- Το PyTorch συνοδεύεται από διάφορα ειδικά δημιουργημένα modules, όπως π.χ torchtext, torchvision και torchaudio, που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αντιμετώπιση διαφορετικών πεδίων βαθιάς μάθησης, όπως το NLP, η όραση υπολογιστή και η επεξεργασία φωνής.
Περιορισμοί Pytorch
- Περιορισμένες διεπαφές παρακολούθησης και οπτικοποίησης: Ενώ το TensorFlow περιλαμβάνει ένα ισχυρό εργαλείο οπτικοποίησης για τη δημιουργία του γραφήματος μοντέλου (TensorBoard), το PyTorch επί του παρόντος δεν διαθέτει αυτήν τη δυνατότητα. Ως αποτέλεσμα, οι προγραμματιστές μπορούν να συνδεθούν εξωτερικά στο TensorBoard ή να χρησιμοποιήσουν ένα από τα πολυάριθμα υπάρχοντα Python εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων.
- Το PyTorch δεν είναι από άκρο σε άκρο μάθηση μηχανής πλατφόρμα ανάπτυξης? αναπτύσσει εφαρμογές σε διακομιστές, σταθμούς εργασίας και κινητές συσκευές.
Για όλους αυτούς τους λόγους, η αναζήτηση των καλύτερων εναλλακτικών λύσεων για την Pytorch θα ήταν μια σοφή απόφαση.
Οι πιο δημοφιλείς εναλλακτικές λύσεις Pytorch
Εδώ είναι η λίστα με τις καλύτερες εναλλακτικές λύσεις για το Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow είναι ένα πλαίσιο ανοιχτού κώδικα εστιασμένο στη βαθιά μάθηση που δημιουργήθηκε από την Google. Υποστηρίζει επίσης standard μάθηση μηχανής. Το TensorFlow σχεδιάστηκε με μεγάλους αριθμητικούς υπολογισμούς στο μυαλό, αντί για βαθιά μάθηση.
Επιπλέον, αποδείχθηκε αρκετά πολύτιμο και για την ανάπτυξη βαθιάς μάθησης, οπότε η Google το έκανε διαθέσιμο δωρεάν. Το TensorFlow λαμβάνει δεδομένα με τη μορφή πολυδιάστατων πινάκων με μεγαλύτερες διαστάσεις, γνωστούς ως τανυστές. Όταν ασχολείστε με τεράστιους όγκους δεδομένων, οι πολυδιάστατοι πίνακες βοηθούν.
Το TensorFlow βασίζεται σε γραφήματα ροής δεδομένων ακμής κόμβου. Επειδή η μέθοδος εκτέλεσης έχει τη μορφή γραφημάτων, είναι πολύ πιο εύκολο να εκτελεστεί ο κώδικας TensorFlow σε ένα σύμπλεγμα υπολογιστών ενώ χρησιμοποιείτε GPU.
Οι C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust και Scala είναι μεταξύ των γλωσσών για τις οποίες έχει δημιουργήσει υποστήριξη η κοινότητα του TensorFlow. Το TensorFlow προσφέρει το πλεονέκτημα της ύπαρξης μεγάλου αριθμού σημείων πρόσβασης.
Εκτός από τις γλώσσες, το TensorFlow διαθέτει μια μεγάλη γκάμα εργαλείων που συνδέονται με αυτό ή είναι χτισμένα πάνω του.
Πλεονεκτήματα
- Είναι φιλικό προς το χρήστη. Εάν είστε εξοικειωμένοι με την Python, θα είναι εύκολο να το βρείτε.
- Υποστήριξη από την κοινότητα. Το TensorFlow βελτιώνεται σχεδόν καθημερινά από την Google και τους ειδικούς προγραμματιστές άλλων οργανισμών.
- Το TensorFlow Lite μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκτέλεση μοντέλων TensorFlow σε κινητές συσκευές.
- Το Tensorboard είναι ένα εργαλείο για την παρακολούθηση και οπτικοποίηση δεδομένων. Εάν θέλετε να παρακολουθήσετε τα μοντέλα βαθιάς εκμάθησής σας σε δράση, αυτό είναι ένα εξαιρετικό εργαλείο για χρήση.
- Το Tensorflow.js σάς επιτρέπει να χρησιμοποιείτε JavaScript για την εκτέλεση μοντέλων βαθιάς εκμάθησης σε πραγματικό χρόνο στο πρόγραμμα περιήγησης.
Μειονεκτήματα
- Το TensorFlow έχει μια μοναδική δομή, που καθιστά πιο δύσκολο τον εντοπισμό και τον εντοπισμό σφαλμάτων.
- Δεν υπάρχει υποστήριξη OpenCL.
- Το TensorFlow δεν παρέχει πολλές δυνατότητες για τους χρήστες του λειτουργικού συστήματος Windows. Ξεκλειδώνει μια πληθώρα δυνατοτήτων για χρήστες Linux. Ωστόσο, οι χρήστες των Windows μπορούν ακόμα να κάνουν λήψη του TensorFlow χρησιμοποιώντας την προτροπή anaconda ή το πακέτο pip.
- Το TensorFlow υστερεί όσον αφορά την προσφορά συμβολικών βρόχων για αόριστες ακολουθίες. Έχει μια συγκεκριμένη χρήση για συγκεκριμένες ακολουθίες, καθιστώντας το ένα χρησιμοποιήσιμο σύστημα. Ως αποτέλεσμα, αναφέρεται ως API χαμηλού επιπέδου.
2. Κεράς
Keras είναι μια βιβλιοθήκη βαθιάς μάθησης που βασίζεται σε Python, η οποία τη διακρίνει από άλλα πλαίσια βαθιάς μάθησης.
Είναι μια γλώσσα προγραμματισμού υψηλού επιπέδου που ορίζει α νευρικό σύστημα Ορισμός API. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί τόσο ως διεπαφή χρήστη όσο και για τη βελτίωση των δυνατοτήτων των πλαισίων βαθιάς μάθησης στα οποία εκτελείται.
Είναι ένα μινιμαλιστικό πλαίσιο που είναι ελαφρύ και εύκολο στη χρήση. Για αυτούς τους λόγους, το Keras αποτελεί μέρος του βασικού API του TensorFlow. Μια πρόσοψη Keras επιτρέπει την ταχεία δημιουργία πρωτοτύπων μοντέλων νευρωνικών δικτύων στην έρευνα.
Το API είναι εύκολο στην κατανόηση και στη χρήση, με το πρόσθετο πλεονέκτημα ότι επιτρέπει στα μοντέλα να μεταφέρονται εύκολα μεταξύ των πλαισίων.
Πλεονεκτήματα
- Το Keras API είναι απλό στη χρήση. Το API είναι καλά σχεδιασμένο, αντικειμενοστρεφές και προσαρμόσιμο, με αποτέλεσμα μια πιο ευχάριστη εμπειρία χρήστη.
- Είναι ενσωματωμένη υποστήριξη για κατανεμημένη εκπαίδευση και παραλληλισμό πολλαπλών GPU.
- Το Keras είναι μια εγγενής ενότητα Python που παρέχει απλή πρόσβαση στο πλήρες περιβάλλον της επιστήμης δεδομένων Python. Τα μοντέλα Keras, για παράδειγμα, μπορούν να χρησιμοποιηθούν χρησιμοποιώντας το Python scikit-learn API.
- Το Keras περιλαμβάνει προ-εκπαιδευμένα βάρη για πολλά μοντέλα βαθιάς μάθησης. Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε αυτά τα μοντέλα απευθείας για να κάνουμε προβλέψεις ή να εξαγάγουμε χαρακτηριστικά.
Μειονεκτήματα
- Μπορεί να είναι απίστευτα ενοχλητικό να λαμβάνετε προβλήματα υποστήριξης χαμηλού επιπέδου σε τακτική βάση. Αυτά τα προβλήματα προκύπτουν όταν προσπαθούμε να κάνουμε εργασίες που ο Keras δεν προοριζόταν να ολοκληρώσει.
- Σε σύγκριση με τα backend του, μπορεί να είναι αργό στις GPU και να χρειάζεται περισσότερος χρόνος για τον υπολογισμό του. Ως αποτέλεσμα, ίσως χρειαστεί να θέσουμε σε κίνδυνο την ταχύτητα για λόγους φιλικότητας προς τον χρήστη.
- Σε σύγκριση με άλλα πακέτα όπως το sci-kit-learn, οι δυνατότητες προεπεξεργασίας δεδομένων Keras δεν είναι τόσο ελκυστικές.
3. Apache MX Net
Άλλος ένας εξέχων Πλαίσιο Deep Learning είναι το MXNet. Το MXNet, το οποίο δημιουργήθηκε από το Apache Software Foundation, υποστηρίζει μια ποικιλία γλωσσών, συμπεριλαμβανομένων των JavaScript, Python και C++.
Το Amazon Web Services υποστηρίζει επίσης το MXNet στην ανάπτυξη μοντέλων βαθιάς μάθησης. Είναι εξαιρετικά επεκτάσιμο, επιτρέποντας γρήγορη εκπαίδευση μοντέλων και είναι συμβατό με μια ποικιλία γλωσσών υπολογιστών.
Για να βελτιστοποιήσετε την ταχύτητα και την παραγωγικότητα, το MXNet σάς επιτρέπει να συνδυάσετε συμβολικές και επιτακτικές γλώσσες προγραμματισμού. Βασίζεται σε έναν δυναμικό προγραμματιστή εξάρτησης που παραλληλίζει συμβολικές και επιτακτικές δραστηριότητες σε πραγματικό χρόνο.
Επιπλέον, ένα επίπεδο βελτιστοποίησης γραφήματος κάνει τη συμβολική εκτέλεση γρήγορη και τη μνήμη οικονομική. Το MXNet είναι μια φορητή και ελαφριά βιβλιοθήκη.
Τροφοδοτείται από GPU NVIDIA PascalTM και μπορεί να κλιμακωθεί σε πολλές GPU και κόμβους, επιτρέποντάς σας να εκπαιδεύετε μοντέλα πιο γρήγορα.
Πλεονεκτήματα
- Υποστηρίζει GPU και διαθέτει λειτουργία πολλαπλών GPU.
- Αποτελεσματικό, επεκτάσιμο και αστραπιαία.
- Όλες οι μεγάλες πλατφόρμες είναι επί του σκάφους.
- Η εξυπηρέτηση μοντέλων είναι απλή και το API είναι γρήγορο.
- Οι Scala, R, Python, C++ και JavaScript είναι μεταξύ των γλωσσών προγραμματισμού που υποστηρίζονται.
Μειονεκτήματα
- Το MXNet έχει μικρότερο ανοικτού κώδικα κοινότητα από το TensorFlow.
- Οι βελτιώσεις, οι διορθώσεις σφαλμάτων και άλλες βελτιώσεις χρειάζονται περισσότερο χρόνο για να εφαρμοστούν λόγω της έλλειψης σημαντικής υποστήριξης από την κοινότητα.
- Το MxNet, αν και χρησιμοποιείται ευρέως από πολλές εταιρείες στον κλάδο της πληροφορικής, δεν είναι τόσο γνωστό όσο το Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) είναι ένα εμπορικά βιώσιμο πλαίσιο ανοιχτού κώδικα για κατανεμημένη βαθιά μάθηση. Γενικά χρησιμοποιείται για τη δημιουργία νευρωνικά δίκτυα, αλλά μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για μηχανική μάθηση και γνωστικούς υπολογιστές.
Υποστηρίζει μια ποικιλία γλωσσών και είναι απλό στη χρήση στο cloud. Λόγω αυτών των ιδιοτήτων, το CNTK είναι κατάλληλο για μια ποικιλία εφαρμογών AI. Αν και μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τη C++ για να καλέσουμε τις συναρτήσεις της, η πιο συχνή επιλογή είναι να χρησιμοποιήσουμε ένα πρόγραμμα Python.
Όταν εκτελείται σε πολλούς υπολογιστές, το Microsoft Cognitive Toolkit αναγνωρίζεται ότι προσφέρει καλύτερη απόδοση και επεκτασιμότητα από εξαρτήματα εργαλείων όπως το Theano ή το TensorFlow.
Το Microsoft Cognitive Toolkit υποστηρίζει νευρωνικά μοντέλα RNN και CNN, καθιστώντας το κατάλληλο για εργασίες αναγνώρισης εικόνας, χειρογράφου και ομιλίας.
Πλεονεκτήματα
- Απλή ενσωμάτωση με το Apache Spark, μια μηχανή ανάλυσης δεδομένων.
- Η επεκτασιμότητα του CNTK το έχει κάνει δημοφιλή επιλογή σε πολλές επιχειρήσεις. Υπάρχουν πολλά βελτιστοποιημένα στοιχεία.
- Προσφέρει σταθερή και καλή απόδοση.
- Λειτουργεί καλά με το Azure Cloud, και τα δύο υποστηρίζονται από τη Microsoft.
- Η χρήση και η διαχείριση των πόρων είναι αποτελεσματικές.
Μειονεκτήματα
- Σε σύγκριση με το Tensorflow, υπάρχει λιγότερη υποστήριξη της κοινότητας.
- Μια απότομη καμπύλη μάθησης.
- Δεν διαθέτει πλακέτα οπτικοποίησης καθώς και υποστήριξη ARM.
5. DeepLearning4j
Εάν η Java είναι η κύρια γλώσσα προγραμματισμού σας, το DeepLearning4j είναι ένα καλό πλαίσιο για χρήση. Είναι μια κατανεμημένη βιβλιοθήκη βαθιάς μάθησης που είναι εμπορικής ποιότητας και ανοιχτού κώδικα.
Υποστηρίζονται όλοι οι κύριοι τύποι σχεδίων νευρωνικών δικτύων, όπως RNN και CNN. Το Deeplearning4j είναι μια βιβλιοθήκη Java και Scala για βαθιά μάθηση.
Λειτουργεί καλά και με το Hadoop και το Apache Spark. Το Deeplearning4j είναι μια θαυμάσια εναλλακτική λύση για λύσεις βαθιάς εκμάθησης που βασίζονται σε Java, επειδή υποστηρίζει επίσης GPU.
Όσον αφορά το πλαίσιο βαθιάς εκμάθησης Eclipse Deeplearning4j, μερικά από τα χαρακτηριστικά που ξεχωρίζουν περιλαμβάνουν την παράλληλη εκπαίδευση μέσω επαναληπτικών μειώσεων, την προσαρμογή της αρχιτεκτονικής μικροϋπηρεσιών και τις κατανεμημένες CPU και GPU.
Πλεονεκτήματα
- Διαθέτει εξαιρετική τεκμηρίωση και βοήθεια από την κοινότητα.
- Η ενσωμάτωση του Apache Spark είναι απλή.
- Είναι επεκτάσιμο και ικανό να χειρίζεται τεράστιους όγκους δεδομένων.
Μειονεκτήματα
- Σε σύγκριση με το Tensorflow και το PyTorch, είναι λιγότερο δημοφιλές.
- Η Java είναι η μόνη διαθέσιμη γλώσσα προγραμματισμού.
Συμπέρασμα
Η επιλογή του καλύτερου πλαισίου βαθιάς μάθησης είναι ένα δύσκολο εγχείρημα. Πιο πολύ επειδή υπάρχουν τόσα πολλά από αυτά, η λίστα αυξάνεται καθώς η ζήτηση για αυτά τεχνητή νοημοσύνη οι εφαρμογές έρευνας και μηχανικής μάθησης μεγαλώνουν. Κάθε πλαίσιο έχει τα δικά του πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα.
Πρέπει να ληφθούν υπόψη διάφορα ζητήματα, συμπεριλαμβανομένης της ασφάλειας, της επεκτασιμότητας και της απόδοσης. Στα συστήματα εταιρικής ποιότητας, η αξιοπιστία γίνεται ακόμη πιο σημαντική.
Αν μόλις ξεκινάτε, το Tensorflow είναι ένα καλό μέρος για να ξεκινήσετε. Επιλέξτε CNTK εάν αναπτύσσετε ένα εμπορικό προϊόν που βασίζεται σε Windows. Εάν προτιμάτε Java, χρησιμοποιήστε το DL4J.
Αφήστε μια απάντηση