Se vi legas ĉi tion, vi sendube jam komencis vian vojaĝon al profunda lernado. Se vi estas nova pri ĉi tiu temo, profunda lernado estas aldonaĵo, kiu uzas unikajn cerbsimilajn strukturojn nomitajn artefaritaj neŭralaj retoj por konstrui homsimilajn komputilojn, kiuj traktas realajn problemojn.
Por helpi en la disvolviĝo de ĉi tiuj dezajnoj, teknikaj koboldoj kiel Google, Facebook kaj Uber evoluigis diversajn kadrojn por la profunda lernado de Python, faciligante kompreni, krei kaj trejni diversajn neŭralaj retoj.
Profunda lernadkadro estas programaro, kiun akademiuloj kaj datumsciencistoj uzas por krei kaj trejni profundajn lernajn modelojn.
La celo de ĉi tiuj kadroj estas ebligi al individuoj trejni siajn modelojn sen devi kompreni la teknikojn malantaŭe profunda lernado, neŭralaj retoj kaj maŝinlernado.
Per altnivela programa interfaco, ĉi tiuj kadroj disponigas konstrubriketojn por konstruado, trejnado kaj kontrolado de modeloj.
Ni rigardos TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK kaj DeepLearing4j kiel alternativojn al PyTorch, kiu estas vaste uzata. kadro de profunda lernado.
Kio estas Pytorch?
PyTorch estas senpaga, malfermfonta maŝinlernada biblioteko konstruita kun la biblioteko Torch Python.
Ĝi estis kreita de la AI-Esplorgrupo de Facebook kaj publikigita kiel senpaga kaj malfermfonta biblioteko en januaro 2016 kun aplikoj en komputila vizio, profunda lernado kaj naturlingva prilaborado.
Ĝi havas imperativan kaj Pythonan programlingvon kiu subtenas kodon kiel modelon, faciligas senararigon, kaj estas kongrua kun aliaj popularaj sciencaj komputikbibliotekoj, ĉio restante efika kaj ebligante hardvarajn akceliloj kiel GPUoj.
PyTorch populariĝis inter esploristoj pri profunda lernado danke al ĝia fokuso pri uzebleco kaj ĝisfundaj agado-konsideroj.
Ĝi enhavas bazan datumstrukturon, Tensor, kiu estas plurdimensia tabelo simila al Numpy-tabeloj, kiu permesas al programistoj facile dizajni komplikan. Neŭra reto.
Ĝi fariĝas pli populara en nunaj sektoroj kaj en la akademia komunumo pro sia fleksebleco, rapideco kaj facileco de efektivigo, igante ĝin unu el la plej popularaj iloj de profunda lernado.
Pytorch Ŝlosilaj Trajtoj
- PyTorch estas Python-centra, aŭ "pitona", ĉar ĝi estas signifita por profunda integriĝo kun Python-programado prefere ol funkcii kiel interfaco al biblioteko evoluigita en alia lingvo.
- Simple Lernebla - PyTorch sekvas la saman strukturon kiel tradicia programado kaj estis zorge dokumentita, kun la programista komunumo ĉiam provas plibonigi ĝin. Estas do simple lerni kaj por programistoj kaj neprogramistoj.
- PyTorch povas dividi komputilan laboron super pluraj CPU aŭ GPU kernoj uzante datuman paralelismkapablon. Kvankam simila paraleleco povas esti plenumita kun aliaj maŝinlernantaj teknikoj, PyTorch faciligas ĝin.
- Sencimigado: Unu el la multaj vaste alireblaj Python-sencimigaj iloj (ekzemple, la pdb kaj ipdb-iloj de Python) povas esti uzata por sencimigi PyTorch.
- PyTorch apogas dinamikajn komputilajn grafeojn, kio implicas ke la konduto de la reto povas esti ŝanĝita dinamike dum rultempo.
- PyTorch venas kun diversaj speciale kreitaj moduloj, kiel ekzemple torchtext, torchvision, and torchaudio, kiu povas esti uzata por trakti diversajn kampojn de profunda lernado, kiel NLP, komputila vizio kaj voĉa prilaborado.
Pytorch Limigoj
- Limigitaj monitoraj kaj bildigaj interfacoj: Dum TensorFlow inkluzivas potencan bildigan ilon por generi la modelan grafikaĵon (TensorBoard), al PyTorch nuntempe mankas ĉi tiu funkcio. Kiel rezulto, programistoj povas konektiĝi al TensorBoard ekstere aŭ uzi unu el la multaj ekzistantaj Python. iloj pri videbligo de datumoj.
- PyTorch ne estas fin-al-fina maŝinlernado evoluiga platformo; ĝi deplojas aplikojn al serviloj, laborstacioj kaj porteblaj aparatoj.
Pro ĉiuj ĉi tiuj kialoj, serĉi la plej bonajn alternativojn al Pytorch estus saĝa decido.
Plej popularaj Pytorch-alternativoj
Jen la listo de plej bonaj alternativoj al Pytorch.
1. Tensorfluo
TensoroFluo estas profunda lernado-fokusita, malfermfonta kadro kreita de Guglo. Ĝi ankaŭ subtenas normon maŝinlernado. TensorFlow estis dizajnita kun grandaj nombraj kalkuloj en menso, prefere ol profunda lernado.
Krome, ĝi pruvis esti sufiĉe valora ankaŭ por profunda lernado-disvolviĝo, do Google disponigis ĝin senpage. TensorFlow prenas datenojn en la formo de plurdimensiaj tabeloj kun pli grandaj dimensioj, konataj kiel tensoroj. Kiam vi traktas enormajn volumojn de datumoj, plurdimensiaj tabeloj utilas.
TensorFlow baziĝas sur nod-randaj datumfluaj grafikoj. Ĉar la ekzekutmetodo prenas la formon de grafeoj, estas multe pli facile ekzekuti TensorFlow-kodon super aro de komputiloj dum uzado de GPUoj.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust kaj Scala estas inter la lingvoj, por kiuj la komunumo de TensorFlow kreis subtenon. TensorFlow ofertas la avantaĝon havi grandan nombron da alirpunktoj.
Krom lingvoj, TensorFlow havas grandan gamon da iloj, kiuj konektas kun ĝi aŭ estas konstruitaj sur ĝi.
Avantaĝoj
- Ĝi estas uzantamika. Se vi konas Python, ĝi estos simple repreni.
- Subteno de la komunumo. TensorFlow estas plibonigita preskaŭ ĉiutage de Guglo kaj spertaj programistoj de aliaj organizoj.
- TensorFlow Lite povas esti uzata por ekzekuti TensorFlow-modelojn sur porteblaj aparatoj.
- Tensorboard estas ilo por monitorado kaj bildigado de datumoj. Se vi volas rigardi viajn profundajn lernajn modelojn en ago, ĉi tio estas bonega ilo por uzi.
- Tensorflow.js permesas vin uzi JavaScript por ruli realtempajn profundajn lernajn modelojn en la retumilo.
malavantaĝoj
- TensorFlow havas unikan strukturon, kio malfaciligas malkovri kaj sencimigi erarojn.
- Ne ekzistas OpenCL-subteno.
- TensorFlow ne disponigas multajn kapablojn por uzantoj de la Vindoza operaciumo. Ĝi malŝlosas multajn kapablojn por uzantoj de Linukso. Tamen, Vindozo-uzantoj ankoraŭ povas elŝuti TensorFlow uzante la anakonda promptilon aŭ la pip-pakaĵon.
- TensorFlow malfruiĝas laŭ ofertado de simbolaj bukloj por nedifinitaj sekvencoj. Ĝi havas specifan uzon por apartaj sekvencoj, igante ĝin uzebla sistemo. Kiel rezulto, ĝi estas konsiderata kiel malaltnivela API.
2. Keras
Keras estas Python-bazita profunda lernado-biblioteko, kiu distingas ĝin de aliaj profundaj lernaj kadroj.
Ĝi estas altnivela programlingvo, kiu difinas a Neŭra reto API-difino. Ĝi povas esti uzata kaj kiel uzantinterfaco kaj por plibonigi la kapablojn de la profundaj lernaj kadroj, sur kiuj ĝi funkcias.
Ĝi estas minimumisma kadro, kiu estas malpeza kaj facile uzebla. Pro ĉi tiuj kialoj, Keras estas parto de la kerna API de TensorFlow. Keras-antaŭa finaĵo permesas rapidan prototipadon de neŭralaj retaj modeloj en esplorado.
La API estas facila por ekkapti kaj uzi, kun la kroma gratifiko permesi ke modeloj estu facile translokigitaj inter kadroj.
Avantaĝoj
- La Keras API estas simpla uzebla. La API estas bone desegnita, objekt-orientita kaj adaptebla, rezultigante pli agrablan uzantan sperton.
- Subteno por distribuita trejnado kaj plur-GPU paraleleco estas enkonstruita.
- Keras estas Python-denaska modulo, kiu disponigas simplan aliron al la kompleta Python-datumscienca medio. Keras-modeloj, ekzemple, povas esti uzataj per la Python scikit-learn API.
- Keras inkluzivas antaŭtrejnitajn pezojn por pluraj profundaj lernaj modeloj. Ni povas uzi ĉi tiujn modelojn rekte por fari antaŭdirojn aŭ ĉerpi funkciojn.
malavantaĝoj
- Povas esti nekredeble ĝene ricevi malaltnivelajn malantaŭajn problemojn regule. Ĉi tiuj problemoj aperas kiam ni provas fari taskojn kiujn Keras ne intencis plenumi.
- Kompare kun ĝiaj backends, ĝi povus esti malvigla ĉe GPU-oj kaj daŭros pli longe por komputi. Kiel rezulto, ni eble devos kompromiti rapidecon por uzebla facileco.
- Kompare kun aliaj pakaĵoj kiel sci-kit-learn, Keras-datumpretigaj kapabloj ne estas tiel allogaj.
3. Apache MX Net
Alia elstara Kadro de Profunda Lernado estas MXNet. MXNet, kiu estis kreita de la Apache Software Foundation, subtenas diversajn lingvojn, inkluzive de JavaScript, Python kaj C++.
Amazon Web Services ankaŭ subtenas MXNet en la evoluo de profundaj lernaj modeloj. Ĝi estas ege skalebla, ebligante rapidan modelan trejnadon, kaj ĝi estas kongrua kun diversaj komputilaj lingvoj.
Por optimumigi rapidecon kaj produktivecon, MXNet ebligas vin miksi simbolajn kaj neprajn programlingvojn. Ĝi baziĝas sur dinamika dependeca planilo, kiu paraleligas simbolajn kaj imperativajn agadojn en reala tempo.
Krom tio, grafika optimumiga tavolo faras simbolan ekzekuton rapida kaj memoro ekonomia. MXNet estas portebla kaj malpeza biblioteko.
Ĝi estas funkciigita de NVIDIA PascalTM GPU-oj kaj skalebla super pluraj GPU-oj kaj nodoj, ebligante vin trejni modelojn pli rapide.
Avantaĝoj
- Subtenas GPU-ojn kaj havas plur-GPU-reĝimon.
- Efika, skalebla kaj fulmrapida.
- Ĉiuj ĉefaj platformoj estas surŝipe.
- Modelservado estas simpla, kaj la API estas rapida.
- Scala, R, Python, C++, kaj JavaScript estas inter la programlingvoj subtenataj.
malavantaĝoj
- MXNet havas pli malgrandan malferma fonto komunumo ol TensorFlow.
- Pliboniĝoj, korektoj de cimoj kaj aliaj plibonigoj daŭras pli longe por efektivigi pro manko de grava komunuma subteno.
- MxNet, kvankam vaste dungita de multaj firmaoj en la IT-industrio, ne estas tiel konata kiel Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Kogna Ilaro (CNTK) estas komerce realigebla malfermfonta kadro por distribuita profunda lernado. Ĝi estas ĝenerale uzata por krei Neŭraj retoj, sed ankaŭ povas esti uzata por maŝinlernado kaj kogna komputiko.
Ĝi subtenas diversajn lingvojn kaj estas simple uzi en la nubo. Pro ĉi tiuj kvalitoj, CNTK taŭgas por diversaj AI-aplikoj. Kvankam ni povas uzi C++ por alvoki ĝiajn funkciojn, la plej ofta opcio estas uzi Python-programon.
Funkciante sur pluraj komputiloj, la Microsoft Cognitive Toolkit estas rekonita doni pli bonan rendimenton kaj skaleblon ol ilaro kiel Theano aŭ TensorFlow.
La Microsoft Cognitive Toolkit subtenas kaj RNN kaj CNN neŭralaj modeloj, igante ĝin taŭga por bildaj, manskriboj kaj parolrekonaj taskoj.
Avantaĝoj
- Simpla integriĝo kun Apache Spark, datuma analizmotoro.
- La skaleblo de CNTK igis ĝin populara elekto en multaj entreprenoj. Estas pluraj optimumigitaj komponantoj.
- Proponas stabilan kaj bonan rendimenton.
- Funkcias bone kun Azure Cloud, kiuj ambaŭ estas subtenataj de Microsoft.
- Uzado kaj administrado de rimedoj estas efikaj.
malavantaĝoj
- Kompare al Tensorflow, estas malpli da komunuma subteno.
- Kruta lernadkurbo.
- Al ĝi mankas bildiga tabulo kaj ankaŭ ARM-subteno.
5. DeepLearning4j
Se Java estas via ĉefa programlingvo, DeepLearning4j estas bona kadro por uzi. Ĝi estas distribuita profund-lernada biblioteko, kiu estas komerca kaj malfermfonta.
Ĉiuj ĉefaj specoj de neŭralaj retaj dezajnoj, kiel RNN kaj CNN, estas subtenataj. Deeplearning4j estas Java kaj Scala biblioteko por profunda lernado.
Ĝi bone funkcias ankaŭ kun Hadoop kaj Apache Spark. Deeplearning4j estas mirinda alternativo por Java-bazitaj profundaj lernaj solvoj ĉar ĝi ankaŭ subtenas GPUojn.
Kiam temas pri la profunda lernado de Eclipse Deeplearning4j, iuj el la elstaraj funkcioj inkluzivas paralelan trejnadon per ripetaj reduktoj, mikro-serva arkitekturo adapto kaj distribuitaj CPUoj kaj GPUoj.
Avantaĝoj
- Ĝi havas bonegan dokumentadon kaj komunuman helpon.
- La integriĝo de Apache Spark estas simpla.
- Ĝi estas skalebla kaj kapabla pritrakti enormajn volumojn de datumoj.
malavantaĝoj
- Kompare al Tensorflow kaj PyTorch, ĝi estas malpli populara.
- Java estas la nura programlingvo disponebla.
konkludo
Elekti la plej bonan profundan lernan kadron estas malfacila entrepreno. Pli do ĉar estas tiom da ili, la listo kreskas laŭ postulo artefarita inteligento esplorado kaj maŝinlernado aplikoj kreskas. Ĉiu kadro havas sian propran aron de avantaĝoj kaj malavantaĝoj.
Pluraj konsideroj devas esti faritaj, inkluzive de sekureco, skaleblo kaj rendimento. En entrepren-nivelaj sistemoj, fidindeco fariĝas eĉ pli grava.
Se vi ĵus komencas, Tensorflow estas bona loko por komenci. Elektu CNTK se vi disvolvas Vindoz-bazitan komercan produkton. Se vi preferas Java, uzu DL4J.
Lasi Respondon