Kui sa seda loed, oled kahtlemata juba alustanud oma rännaku sügavasse õppimisse. Kui olete selle teemaga uus, on süvaõpe lisandmoodul, mis kasutab unikaalseid ajulaadseid struktuure, mida nimetatakse tehisnärvivõrkudeks, et ehitada inimesesarnaseid arvuteid, mis lahendavad reaalse maailma probleeme.
Nende disainilahenduste väljatöötamise abistamiseks on sellised tehnoloogiatootjad nagu Google, Facebook ja Uber välja töötanud Pythoni süvaõppekeskkonna jaoks mitmesuguseid raamistikke, mis muudavad erinevate närvivõrkude mõistmise, loomise ja treenimise lihtsamaks.
Süvaõppe raamistik on tarkvara, mida teadlased ja andmeteadlased kasutavad süvaõppe mudelite loomiseks ja koolitamiseks.
Nende raamistike eesmärk on võimaldada inimestel oma mudeleid koolitada, ilma et nad peaksid mõistma nende taga olevaid tehnikaid sügav õpe, närvivõrgud ja masinõpe.
Kõrgetasemelise programmeerimisliidese kaudu pakuvad need raamistikud ehitusplokke mudelite konstrueerimiseks, koolitamiseks ja kontrollimiseks.
Vaatleme laialdaselt kasutatava PyTorchi alternatiividena TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK ja DeepLearing4j. süvaõppe raamistik.
Mis on Pytorch?
PyTorch on tasuta avatud lähtekoodiga masinõppe raamatukogu, mis on ehitatud Torch Pythoni raamatukoguga.
Selle lõi Facebooki AI-uuringute rühm ja avaldati 2016. aasta jaanuaris tasuta avatud lähtekoodiga raamatukoguna arvutinägemise, süvaõppe ja loomuliku keele töötlemise rakendustega.
Sellel on hädavajalik ja Pythonic programmeerimiskeel, mis toetab koodi kui mudelit, hõlbustab silumist ja ühildub teiste populaarteaduslike andmetöötlusteekidega, jäädes samal ajal tõhusaks ja võimaldades riistvarakiirendeid, nagu GPU-d.
PyTorch on süvaõppega tegelevate teadlaste seas populaarsust kogunud tänu keskendumisele kasutatavusele ja põhjalikele jõudluskaalutlustele.
See sisaldab põhiandmestruktuuri Tensor, mis on Numpy massiividega sarnane mitmemõõtmeline massiiv, mis võimaldab programmeerijatel hõlpsasti kujundada keerulist Närvivõrgus.
See on muutumas populaarsemaks praegustes sektorites ja akadeemilises ringkonnas tänu oma paindlikkusele, kiirusele ja rakendamise lihtsusele, mistõttu on see üks populaarsemaid süvaõppe tööriistu.
Pytorchi põhifunktsioonid
- PyTorch on Pythoni-keskne või "püütoniline", kuna see on mõeldud sügavaks integreerimiseks Pythoni programmeerimisega, mitte toimima liidesena mõnes teises keeles arendatud teegile.
- Lihtne õppida – PyTorch järgib traditsioonilise programmeerimisega sama struktuuri ja on hoolikalt dokumenteeritud, kusjuures arendajate kogukond püüab seda alati täiustada. Seetõttu on seda lihtne õppida nii programmeerijatele kui ka mitteprogrammeerijatele.
- PyTorch võib jagada arvutustööd mitme CPU või GPU tuumad, mis kasutavad andmete paralleelsuse võimalust. Kuigi sarnast paralleelsust saab saavutada ka teiste masinõppetehnikatega, muudab PyTorch selle palju lihtsamaks.
- Silumine: PyTorchi silumiseks saab kasutada ühte paljudest laialdaselt juurdepääsetavatest Pythoni silumistööriistadest (nt Pythoni pdb- ja ipdb-tööriistad).
- PyTorch toetab dünaamilisi arvutusgraafikuid, mis tähendab, et võrgu käitumist saab käitusajal dünaamiliselt muuta.
- PyTorchiga on kaasas erinevad spetsiaalselt loodud moodulid, nt tõrvikutekst, tõrvikuvisioon ja tõrvikaudio, mida saab kasutada süvaõppe erinevate valdkondadega tegelemiseks, nagu NLP, arvutinägemine ja hääletöötlus.
Pytorchi piirangud
- Piiratud jälgimis- ja visualiseerimisliidesed: kuigi TensorFlow sisaldab võimsat visualiseerimistööriista mudelgraafiku (TensorBoard) genereerimiseks, puudub PyTorchil praegu see funktsioon. Selle tulemusena saavad arendajad TensorBoardiga väliselt ühenduse luua või kasutada ühte paljudest olemasolevatest Pythonidest. andmete visualiseerimise tööriistad.
- PyTorch ei ole otsast lõpuni masinõpe arendusplatvorm; see juurutab rakendusi serveritesse, tööjaamadesse ja mobiilseadmetesse.
Kõigil neil põhjustel oleks Pytorchile parimate alternatiivide otsimine mõistlik otsus.
Kõige populaarsemad Pytorchi alternatiivid
Siin on Pytorchi parimate alternatiivide loend.
1. Tensorflow
TensorFlow on sügavale õppimisele keskendunud avatud lähtekoodiga raamistik, mille on loonud Google. See toetab ka standardset masinõpe. TensorFlow kavandati suuremaid arvulisi arvutusi silmas pidades, mitte sügavat õppimist.
Lisaks osutus see üsna väärtuslikuks ka süvaõppe arendamiseks, nii et Google tegi selle tasuta kättesaadavaks. TensorFlow võtab andmeid suuremate mõõtmetega mitmemõõtmeliste massiivide kujul, mida tuntakse tensoritena. Tohutute andmemahtude käsitlemisel on abiks mitmemõõtmelised massiivid.
TensorFlow põhineb sõlme servade andmevoo graafikutel. Kuna täitmismeetod on graafikute kujul, on GPU-de kasutamisel TensorFlow koodi palju lihtsam käivitada arvutiklastris.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust ja Scala on nende keelte hulgas, millele TensorFlow kogukond on toe loonud. TensorFlow eeliseks on suur hulk pääsupunkte.
Lisaks keeltele on TensorFlow'l suur valik tööriistu, mis sellega ühendatakse või on selle peale ehitatud.
Eelised
- See on kasutajasõbralik. Kui olete Pythoniga tuttav, on seda lihtne kätte saada.
- Toetus kogukonnalt. Google ja teiste organisatsioonide asjatundlikud arendajad täiustavad TensorFlow'd praktiliselt iga päev.
- TensorFlow Lite'i saab kasutada TensorFlow mudelite käivitamiseks mobiilseadmetes.
- Tensorboard on tööriist jälgimiseks ja andmete visualiseerimine. Kui soovite oma süvaõppe mudeleid töös vaadata, on see suurepärane tööriist.
- Tensorflow.js võimaldab teil brauseris reaalajas süvaõppemudelite käitamiseks kasutada JavaScripti.
Puudused
- TensorFlow'l on ainulaadne struktuur, mis muudab vigade avastamise ja silumise raskemaks.
- OpenCL-i tugi puudub.
- TensorFlow ei paku Windowsi operatsioonisüsteemi kasutajatele palju võimalusi. See avab Linuxi kasutajatele hulgaliselt võimalusi. Windowsi kasutajad saavad siiski alla laadida TensorFlow, kasutades anaconda viipa või pip-paketti.
- TensorFlow jääb määramata jadade jaoks sümboolsete silmuste pakkumise osas maha. Sellel on spetsiifiline kasutus konkreetsete järjestuste jaoks, muutes selle kasutatavaks süsteemiks. Seetõttu peetakse seda madala taseme API-ks.
2. Keras
Keras on Pythonil põhinev süvaõppe raamatukogu, mis eristab seda teistest süvaõppe raamistikest.
See on kõrgetasemeline programmeerimiskeel, mis määratleb a Närvivõrgus API määratlus. Seda saab kasutada nii kasutajaliidesena kui ka süvaõppe raamistike võimaluste parandamiseks, millel see töötab.
See on minimalistlik raamistik, mis on kerge ja hõlpsasti kasutatav. Nendel põhjustel on Keras osa TensorFlow põhi API-st. Kerase esiots võimaldab uurimistöös kiiresti prototüüpida närvivõrgu mudeleid.
API-st on lihtne aru saada ja kasutada, lisaboonuseks on see, et mudeleid saab hõlpsasti raamistike vahel üle kanda.
Eelised
- Kerase API-d on lihtne kasutada. API on hästi läbimõeldud, objektorienteeritud ja kohandatav, mille tulemuseks on nauditavam kasutajakogemus.
- Sisseehitatud on hajutatud koolituse ja mitme GPU paralleelsuse tugi.
- Keras on Pythoni algmoodul, mis pakub lihtsat juurdepääsu kogu Pythoni andmeteaduse keskkonnale. Näiteks Kerase mudeleid saab kasutada Pythoni scikit-learn API abil.
- Keras sisaldab eelkoolitatud raskusi mitme süvaõppe mudeli jaoks. Saame neid mudeleid kasutada otse prognooside tegemiseks või funktsioonide eraldamiseks.
Puudused
- Regulaarselt madala tasemega taustaprobleemide ilmnemine võib olla uskumatult tüütu. Need probleemid tekivad siis, kui püüame teha ülesandeid, mida Keras ei pidanud täitma.
- Võrreldes selle taustaprogrammidega, võib see GPU-de puhul olla loid ja selle arvutamine võtab kauem aega. Selle tulemusena peame võib-olla kasutajasõbralikkuse nimel kiiruses järeleandmisi tegema.
- Võrreldes teiste pakettidega, nagu sci-kit-learn, ei ole Kerase andmetöötlusvõimalused nii ahvatlevad.
3. Apache MX Net
Veel üks silmapaistev Süvaõppe raamistik on MXNet. MXNet, mille lõi Apache Software Foundation, toetab mitmesuguseid keeli, sealhulgas JavaScripti, Pythonit ja C++.
Amazon Web Services toetab ka MXNeti süvaõppe mudelite väljatöötamisel. See on äärmiselt skaleeritav, võimaldades kiiret mudelikoolitust ja ühildub erinevate arvutikeeltega.
Kiiruse ja tootlikkuse optimeerimiseks võimaldab MXNet kombineerida sümboolseid ja kohustuslikke programmeerimiskeeli. See põhineb dünaamilisel sõltuvuse planeerijal, mis paralleelstab sümboolsed ja kohustuslikud tegevused reaalajas.
Lisaks muudab graafiku optimeerimise kiht sümboolse täitmise kiireks ja mälu säästlikuks. MXNet on kaasaskantav ja kerge raamatukogu.
Selle toiteallikaks on NVIDIA PascalTM GPU-d ja see on skaleeritav mitme GPU ja sõlmega, võimaldades teil mudeleid kiiremini koolitada.
Eelised
- Toetab GPU-sid ja sellel on mitme GPU režiim.
- Tõhus, skaleeritav ja välkkiire.
- Kõik suuremad platvormid on pardal.
- Mudelite serveerimine on lihtne ja API on kiire.
- Toetatud programmeerimiskeelte hulka kuuluvad Scala, R, Python, C++ ja JavaScript.
Puudused
- MXNetil on väiksem avatud lähtekoodiga kogukonnas kui TensorFlow.
- Täiustuste, veaparanduste ja muude täiustuste rakendamine võtab kogukonna märkimisväärse toetuse puudumise tõttu kauem aega.
- MxNet, kuigi seda kasutavad laialdaselt paljud IT-tööstuse ettevõtted, ei ole nii tuntud kui Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on äriliselt elujõuline avatud lähtekoodiga raamistik hajutatud süvaõppe jaoks. Tavaliselt kasutatakse seda loomiseks närvivõrgud, kuid seda saab kasutada ka masinõppeks ja kognitiivseks andmetöötluseks.
See toetab mitmesuguseid keeli ja seda on pilves lihtne kasutada. Nende omaduste tõttu sobib CNTK erinevatele tehisintellekti rakendustele. Kuigi saame selle funktsioonide käivitamiseks kasutada C++, on kõige sagedasem võimalus kasutada Pythoni programmi.
Mitmes arvutis töötades pakub Microsoft Cognitive Toolkit paremat jõudlust ja mastaapsust kui tööriistakomplektid, nagu Theano või TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit toetab nii RNN-i kui ka CNN-i närvimudeleid, mistõttu sobib see pildi-, käekirja- ja kõnetuvastusülesannete jaoks.
Eelised
- Lihtne integreerida andmeanalüütikamootori Apache Sparkiga.
- CNTK skaleeritavus on muutnud selle paljudes ettevõtetes populaarseks valikuks. Seal on mitu optimeeritud komponenti.
- Pakub stabiilset ja head jõudlust.
- Töötab kenasti Azure Cloudiga, mida mõlemat toetab Microsoft.
- Ressursikasutus ja -haldus on tõhus.
Puudused
- Võrreldes Tensorflowga on kogukonna tuge vähem.
- Järsk õppimiskõver.
- Sellel puudub visualiseerimisplaat ja ARM-i tugi.
5. Süvaõpe4j
Kui Java on teie peamine programmeerimiskeel, on DeepLearning4j hea raamistik kasutamiseks. See on hajutatud süvaõppe raamatukogu, mis on kaubandusliku kvaliteediga ja avatud lähtekoodiga.
Toetatakse kõiki peamisi närvivõrkude kujundusi, nagu RNN-id ja CNN-id. Deeplearning4j on Java ja Scala teek sügavaks õppimiseks.
See töötab kenasti ka Hadoopi ja Apache Sparkiga. Deeplearning4j on suurepärane alternatiiv Java-põhistele süvaõppelahendustele, kuna see toetab ka GPU-sid.
Mis puudutab Eclipse Deeplearning4j süvaõpperaamistikku, siis mõned silmapaistvad funktsioonid hõlmavad paralleelset koolitust iteratiivse vähendamise kaudu, mikroteenuste arhitektuuri kohandamist ning hajutatud protsessoreid ja GPU-sid.
Eelised
- Sellel on suurepärane dokumentatsioon ja kogukonna abi.
- Apache Sparki integreerimine on lihtne.
- See on skaleeritav ja suudab käsitleda tohutuid andmemahtusid.
Puudused
- Võrreldes Tensorflow ja PyTorchiga on see vähem populaarne.
- Java on ainus saadaolev programmeerimiskeel.
Järeldus
Parima süvaõppe raamistiku valimine on keeruline ettevõtmine. Veelgi enam, kuna neid on nii palju, kasvab nimekiri nõudluse järgi tehisintellekti teadusuuringute ja masinõppe rakendused kasvavad. Igal raamistikul on oma plussid ja miinused.
Arvesse tuleb võtta mitmeid kaalutlusi, sealhulgas turvalisus, mastaapsus ja jõudlus. Ettevõtlustasemel süsteemides muutub töökindlus veelgi olulisemaks.
Kui te alles alustate, on Tensorflow hea koht alustamiseks. Valige CNTK, kui arendate Windowsi-põhist kommertstoodet. Kui eelistate Java, kasutage DL4J-d.
Jäta vastus