Si está leyendo esto, sin duda ya ha comenzado su viaje hacia el aprendizaje profundo. Si es nuevo en este tema, el aprendizaje profundo es un complemento que utiliza estructuras únicas similares al cerebro llamadas redes neuronales artificiales para construir computadoras similares a las humanas que abordan problemas del mundo real.
Para ayudar en el desarrollo de estos diseños, los gigantes tecnológicos como Google, Facebook y Uber han desarrollado una variedad de marcos para el entorno de aprendizaje profundo de Python, lo que simplifica la comprensión, la creación y el entrenamiento de diversas redes neuronales.
Un marco de aprendizaje profundo es una pieza de software que los académicos y los científicos de datos utilizan para crear y entrenar modelos de aprendizaje profundo.
El objetivo de estos marcos es hacer posible que las personas entrenen sus modelos sin tener que comprender las técnicas detrás deep learning, redes neuronales y aprendizaje automático.
A través de una interfaz de programación de alto nivel, estos marcos proporcionan elementos básicos para construir, entrenar y verificar modelos.
Veremos TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK y DeepLearing4j como alternativas a PyTorch, que es un marco de aprendizaje profundo.
¿Qué es Pytorch?
PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático gratuita y de código abierto creada con la biblioteca Torch Python.
Fue creado por el grupo de investigación de IA de Facebook y publicado como una biblioteca gratuita y de código abierto en enero de 2016 con aplicaciones en visión artificial, aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural.
Tiene un lenguaje de programación imperativo y Pythonic que admite el código como modelo, facilita la depuración y es compatible con otras bibliotecas informáticas científicas populares, todo mientras se mantiene eficiente y habilita aceleradores de hardware como GPU.
PyTorch ha ganado popularidad entre los investigadores de aprendizaje profundo gracias a su enfoque en la usabilidad y las consideraciones exhaustivas de rendimiento.
Contiene una estructura de datos básica, Tensor, que es una matriz multidimensional similar a las matrices Numpy, que permite a los programadores diseñar fácilmente un complicado red neural.
Cada vez es más popular en los sectores actuales y en la comunidad académica debido a su flexibilidad, rapidez y facilidad de implementación, lo que la convierte en una de las herramientas de aprendizaje profundo más populares.
Características clave de Pytorch
- PyTorch está centrado en Python, o "pythonic", en el sentido de que está diseñado para una integración profunda con la programación de Python en lugar de servir como una interfaz para una biblioteca desarrollada en otro lenguaje.
- Fácil de aprender: PyTorch sigue la misma estructura que la programación tradicional y se ha documentado meticulosamente, y la comunidad de desarrolladores siempre intenta mejorarla. Por lo tanto, es fácil de aprender tanto para programadores como para no programadores.
- PyTorch puede dividir el trabajo computacional entre varias CPU o GPU núcleos que utilizan la capacidad de paralelismo de datos. Aunque se puede lograr un paralelismo similar con otras técnicas de aprendizaje automático, PyTorch lo hace mucho más fácil.
- Depuración: se puede usar una de las numerosas herramientas de depuración de Python ampliamente accesibles (por ejemplo, las herramientas pdb e ipdb de Python) para depurar PyTorch.
- PyTorch admite gráficos computacionales dinámicos, lo que implica que el comportamiento de la red puede modificarse dinámicamente durante el tiempo de ejecución.
- PyTorch viene con varios módulos creados especialmente, como texto de antorcha, visión de antorcha y audio de antorcha, que se puede utilizar para tratar diversos campos de aprendizaje profundo, como NLP, visión por computadora y procesamiento de voz.
Limitaciones de Pytorch
- Interfaces de visualización y monitoreo limitadas: mientras que TensorFlow incluye una poderosa herramienta de visualización para generar el gráfico del modelo (TensorBoard), PyTorch actualmente carece de esta función. Como resultado, los desarrolladores pueden conectarse a TensorBoard externamente o utilizar uno de los numerosos Python existentes. herramientas de visualización de datos.
- PyTorch no es un punto a punto máquina de aprendizaje plataforma de desarrollo; implementa aplicaciones en servidores, estaciones de trabajo y dispositivos móviles.
Por todas estas razones, buscar las mejores alternativas a Pytorch sería una sabia decisión.
Las alternativas de Pytorch más populares
Aquí está la lista de las mejores alternativas a Pytorch.
1. Flujo de tensor
TensorFlow es un marco de código abierto centrado en el aprendizaje profundo creado por Google. También es compatible con el estándar máquina de aprendizaje. TensorFlow se diseñó teniendo en cuenta grandes cálculos numéricos, en lugar del aprendizaje profundo.
Además, también demostró ser bastante valioso para el desarrollo del aprendizaje profundo, por lo que Google lo puso a disposición de forma gratuita. TensorFlow toma datos en forma de matrices multidimensionales con dimensiones mayores, conocidas como tensores. Cuando se trata de enormes volúmenes de datos, las matrices multidimensionales resultan útiles.
TensorFlow se basa en gráficos de flujo de datos de borde de nodo. Debido a que el método de ejecución toma la forma de gráficos, es mucho más fácil ejecutar el código de TensorFlow en un grupo de computadoras mientras se usan GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust y Scala se encuentran entre los lenguajes para los que la comunidad de TensorFlow ha creado compatibilidad. TensorFlow ofrece la ventaja de tener una gran cantidad de puntos de acceso.
Además de los idiomas, TensorFlow tiene una amplia gama de herramientas que se conectan con él o se construyen sobre él.
Ventajas
- Es fácil de usar. Si está familiarizado con Python, será fácil de aprender.
- Apoyo de la comunidad. Google y los desarrolladores expertos de otras organizaciones mejoran TensorFlow prácticamente todos los días.
- TensorFlow Lite se puede usar para ejecutar modelos de TensorFlow en dispositivos móviles.
- Tensorboard es una herramienta para monitorear y visualizando datos. Si desea ver sus modelos de aprendizaje profundo en acción, esta es una excelente herramienta para usar.
- Tensorflow.js le permite usar JavaScript para ejecutar modelos de aprendizaje profundo en tiempo real en el navegador.
Desventajas
- TensorFlow tiene una estructura única, lo que dificulta descubrir y depurar errores.
- No hay soporte para OpenCL.
- TensorFlow no proporciona muchas capacidades para los usuarios del sistema operativo Windows. Desbloquea una gran cantidad de capacidades para los usuarios de Linux. Sin embargo, los usuarios de Windows aún pueden descargar TensorFlow usando el indicador de anaconda o el paquete pip.
- TensorFlow se queda atrás en términos de ofrecer bucles simbólicos para secuencias indefinidas. Tiene un uso específico para secuencias particulares, lo que lo convierte en un sistema utilizable. Como resultado, se considera que es una API de bajo nivel.
2. Kerás
Keras es una biblioteca de aprendizaje profundo basada en Python, que la distingue de otros marcos de aprendizaje profundo.
Es un lenguaje de programación de alto nivel que define un red neural Definición de API. Se puede utilizar tanto como interfaz de usuario como para mejorar las capacidades de los marcos de aprendizaje profundo en los que se ejecuta.
Es un marco minimalista que es ligero y fácil de usar. Por estos motivos, Keras forma parte de la API principal de TensorFlow. Una interfaz de Keras permite la creación rápida de prototipos de modelos de redes neuronales en investigación.
La API es fácil de comprender y usar, con la ventaja adicional de permitir que los modelos se transfieran fácilmente entre marcos.
Ventajas
- La API de Keras es fácil de usar. La API está bien diseñada, está orientada a objetos y es adaptable, lo que da como resultado una experiencia de usuario más agradable.
- El soporte para entrenamiento distribuido y paralelismo multi-GPU está incorporado.
- Keras es un módulo nativo de Python que brinda acceso simple al entorno completo de ciencia de datos de Python. Los modelos de Keras, por ejemplo, se pueden usar con la API scikit-learn de Python.
- Keras incluye pesos preentrenados para varios modelos de aprendizaje profundo. Podemos usar estos modelos directamente para hacer predicciones o extraer características.
Desventajas
- Puede ser increíblemente molesto tener problemas de back-end de bajo nivel de forma regular. Estos problemas surgen cuando intentamos realizar tareas que Keras no debe realizar.
- En comparación con sus backends, puede ser lento en las GPU y tardar más en procesarse. Como resultado, es posible que tengamos que sacrificar la velocidad por la facilidad de uso.
- En comparación con otros paquetes como sci-kit-learn, las capacidades de preprocesamiento de datos de Keras no son tan atractivas.
3. Apache MXnet
Otro destacado Marco de aprendizaje profundo es MXNet. MXNet, que fue creado por Apache Software Foundation, admite una variedad de lenguajes, incluidos JavaScript, Python y C++.
Amazon Web Services también es compatible con MXNet en el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo. Es extremadamente escalable, lo que permite un entrenamiento rápido del modelo y es compatible con una variedad de lenguajes informáticos.
Para optimizar la velocidad y la productividad, MXNet le permite combinar lenguajes de programación simbólicos e imperativos. Se basa en un planificador de dependencia dinámico que paraleliza actividades simbólicas e imperativas en tiempo real.
Además de eso, una capa de optimización de gráficos hace que la ejecución simbólica sea rápida y la memoria económica. MXNet es una biblioteca portátil y ligera.
Está alimentado por GPU NVIDIA PascalTM y es escalable en varias GPU y nodos, lo que le permite entrenar modelos más rápidamente.
Ventajas
- Admite GPU y tiene un modo multi-GPU.
- Eficiente, escalable y ultrarrápido.
- Todas las plataformas principales están a bordo.
- El servicio de modelos es simple y la API es rápida.
- Scala, R, Python, C++ y JavaScript se encuentran entre los lenguajes de programación admitidos.
Desventajas
- MXNet tiene una más pequeña de código abierto comunidad que TensorFlow.
- Las mejoras, las correcciones de errores y otras mejoras tardan más en implementarse debido a la falta de apoyo significativo de la comunidad.
- MxNet, aunque ampliamente utilizado por numerosas empresas en la industria de TI, no es tan conocido como Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Kit de herramientas cognitivas de Microsoft (CNTK) es un marco de código abierto comercialmente viable para el aprendizaje profundo distribuido. Generalmente se usa para crear redes neuronales, pero también se puede utilizar para el aprendizaje automático y la computación cognitiva.
Es compatible con una variedad de idiomas y es fácil de usar en la nube. Debido a estas cualidades, CNTK es adecuado para una variedad de aplicaciones de IA. Aunque podemos usar C++ para invocar sus funciones, la opción más frecuente es utilizar un programa Python.
Cuando se ejecuta en varias computadoras, se reconoce que Microsoft Cognitive Toolkit brinda un mejor rendimiento y escalabilidad que los kits de herramientas como Theano o TensorFlow.
El kit de herramientas cognitivas de Microsoft es compatible con los modelos neuronales RNN y CNN, lo que lo hace adecuado para tareas de reconocimiento de imagen, escritura a mano y voz.
Ventajas
- Fácil de integrar con Apache Spark, un motor de análisis de datos.
- La escalabilidad de CNTK lo ha convertido en una opción popular en muchas empresas. Hay varios componentes optimizados.
- Ofrece un rendimiento estable y bueno.
- Funciona muy bien con Azure Cloud, ambos compatibles con Microsoft.
- La utilización y gestión de los recursos son eficientes.
Desventajas
- En comparación con Tensorflow, hay menos apoyo de la comunidad.
- Una curva de aprendizaje empinada.
- Carece de una placa de visualización, así como de soporte ARM.
5. Aprendizaje profundo4j
Si Java es su lenguaje de programación principal, DeepLearning4j es un buen marco para usar. Es una biblioteca de aprendizaje profundo distribuida que es de grado comercial y de código abierto.
Se admiten todos los tipos principales de diseños de redes neuronales, como RNN y CNN. Deeplearning4j es una biblioteca de Java y Scala para el aprendizaje profundo.
También funciona bien con Hadoop y Apache Spark. Deeplearning4j es una excelente alternativa para las soluciones de aprendizaje profundo basadas en Java porque también admite GPU.
Cuando se trata del marco de trabajo de aprendizaje profundo de Eclipse Deeplearning4j, algunas de las características destacadas incluyen capacitación paralela a través de reducciones iterativas, adaptación de la arquitectura de microservicios y CPU y GPU distribuidas.
Ventajas
- Tiene excelente documentación y ayuda de la comunidad.
- La integración de Apache Spark es simple.
- Es escalable y capaz de manejar enormes volúmenes de datos.
Desventajas
- En comparación con Tensorflow y PyTorch, es menos popular.
- Java es el único lenguaje de programación disponible.
Conclusión
Elegir el mejor marco de aprendizaje profundo es una tarea difícil. Más aún, dado que hay tantos, la lista crece a medida que la demanda de inteligencia artificial crece la investigación y las aplicaciones de aprendizaje automático. Cada marco tiene su propio conjunto de ventajas y desventajas.
Se deben tener en cuenta varias consideraciones, incluida la seguridad, la escalabilidad y el rendimiento. En los sistemas de nivel empresarial, la confiabilidad se vuelve aún más importante.
Si recién está comenzando, Tensorflow es un buen lugar para comenzar. Elija CNTK si está desarrollando un producto comercial basado en Windows. Si prefiere Java, use DL4J.
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