Hau irakurtzen ari bazara, zalantzarik gabe, dagoeneko hasi zara ikaskuntza sakonera bidaia. Gai honetan berria bazara, deep learning sare neuronal artifizialak izeneko garun-itxurako egitura bereziak erabiltzen dituen gehigarri bat da, mundu errealeko arazoei aurre egiten dieten giza-itxurako ordenagailuak eraikitzeko.
Diseinu hauen garapenean laguntzeko, Google, Facebook eta Uber bezalako teknologiko erraldoiek hainbat esparru garatu dituzte Python deep learning ingurunerako, eta errazagoa da sare neuronal anitzak ulertzea, sortzea eta trebatzea.
Ikaskuntza sakoneko esparrua akademikoek eta datu-zientzialariek deep learning ereduak sortzeko eta trebatzeko erabiltzen duten software pieza da.
Esparru hauen helburua norbanakoek beren ereduak trebatzea ahalbidetzea da, atzean dauden teknikak ulertu behar izan gabe ikaskuntza sakona, sare neuronalak eta ikaskuntza automatikoa.
Goi-mailako programazio-interfaze baten bidez, esparru hauek ereduak eraikitzeko, entrenatzeko eta egiaztatzeko blokeak eskaintzen dituzte.
TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK eta DeepLearing4j PyTorch-en alternatiba gisa aztertuko ditugu, oso erabilia den ikaskuntza sakoneko esparrua.
Zer da Pytorch?
PyTorch Torch Python liburutegiarekin eraikitako doako kode irekiko makina ikasteko liburutegia da.
Facebook-eko AI Research taldeak sortu zuen eta 2016ko urtarrilean doako eta kode irekiko liburutegi gisa argitaratu zen ordenagailu bidezko ikusmenean, ikaskuntza sakonean eta hizkuntza naturalen prozesamenduko aplikazioekin.
Programazio-lengoaia ezinbestekoa eta Pythonic du, kodea eredu gisa onartzen duena, arazketa errazten duena eta beste informatika-liburutegi zientifiko ezagun batzuekin bateragarria dena, eraginkorra mantenduz eta GPUak bezalako hardware azeleragailuak ahalbidetzen dituen bitartean.
PyTorch-ek ospea hazi egin du ikaskuntza sakoneko ikertzaileen artean, erabilgarritasunari eta errendimenduaren gogoeta sakonei esker.
Oinarrizko datu-egitura bat dauka, Tensor, Numpy array-en antzeko dimentsio anitzeko matrizea dena, programatzaileei erraz diseinatzeko aukera ematen diena. sare neural.
Gaur egungo sektoreetan eta komunitate akademikoan gero eta ezagunagoa da bere malgutasuna, abiadura eta inplementatzeko erraztasunagatik, ikaskuntza sakoneko tresna ezagunenetako bat bihurtuz.
Pytorch-en ezaugarri nagusiak
- PyTorch Python-en zentratua da, edo "pythonikoa", izan ere, Python programazioarekin integratzeko pentsatua dago, beste hizkuntza batean garatutako liburutegi baterako interfaze gisa balio izan beharrean.
- Ikasteko erraza - PyTorch-ek programazio tradizionalaren egitura bera jarraitzen du eta zorrotz dokumentatu da, garatzaileen komunitatea beti hobetzen saiatzen delarik. Beraz, erraza da ikastea programatzaileentzat zein programatzaile ez direnentzat.
- PyTorch-ek konputazio-lana hainbat CPUtan banatu dezake GPU nukleoak datuen paralelismo-gaitasuna erabiliz. Makina-ikaskuntzako beste teknikekin antzeko paralelismoa lor daitekeen arren, PyTorch-ek asko errazten du.
- Arazketa: eskuragarri dauden Python arazketa tresna ugarietako bat (adibidez, Python-en pdb eta ipdb tresnak) PyTorch arazketa erabil daiteke.
- PyTorch-ek grafiko konputazional dinamikoak onartzen ditu, eta horrek esan nahi du sarearen portaera dinamikoki alda daitekeela exekuzioan zehar.
- PyTorch-ek bereziki sortutako hainbat modulurekin dator, adibidez torchtext, torchvision eta torchaudio, ikaskuntza sakoneko hainbat alor jorratzeko erabil daiteke, hala nola NLP, ordenagailu bidezko ikusmena eta ahotsaren prozesamendua.
Pytorch mugak
- Jarraipen eta bistaratze interfaze mugatuak: TensorFlow-ek eredu grafikoa (TensorBoard) sortzeko bisualizazio tresna indartsu bat biltzen duen arren, PyTorch-ek ez du funtzio hori. Ondorioz, garatzaileek TensorBoard-era konektatu dezakete kanpotik edo lehendik dauden Python ugarietako bat erabil dezakete. datuak ikusteko tresnak.
- PyTorch ez da muturreko bat makina ikaskuntza garapen plataforma; zerbitzarietan, lan-estazioetan eta gailu mugikorretan aplikazioak zabaltzen ditu.
Horregatik guztiagatik, Pytorch-en alternatibarik onenak bilatzea erabaki zentzuduna izango litzateke.
Pytorch alternatiba ezagunenak
Hona hemen Pytorch-en alternatiba onenen zerrenda.
1. Tentsore-fluxua
TensorFlow Google-k sortutako ikaskuntza sakonean oinarritutako marko irekia da. Estandarra ere onartzen du makina ikaskuntza. TensorFlow zenbakizko kalkulu handiak kontuan hartuta diseinatu zen, ikaskuntza sakona baino.
Gainera, ikaskuntza sakoneko garapenerako ere baliogarria zela frogatu zen, beraz, Google-k doan jarri zuen eskuragarri. TensorFlow-ek datuak dimentsio handiagoko dimentsio anitzeko array moduan hartzen ditu, tentsore gisa ezagutzen direnak. Datu-bolumen itzelak tratatzean, dimentsio anitzeko matrizeak lagungarriak dira.
TensorFlow nodo-ertzeko datu-fluxuen grafikoetan oinarritzen da. Exekuzio-metodoak grafikoen forma hartzen duenez, askoz errazagoa da TensorFlow kodea exekutatzeko ordenagailu multzo batean GPUak erabiltzen dituzun bitartean.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust eta Scala TensorFlow-en komunitateak laguntza sortu duen hizkuntzen artean daude. TensorFlow-ek sarbide-puntu ugari izatearen abantaila eskaintzen du.
Hizkuntzetatik aparte, TensorFlow-ek harekin konektatzen diren edo haren gainean eraikitako tresna sorta zabala du.
Abantailak
- Erabiltzailea da. Python ezagutzen baduzu, erraza izango da jasotzea.
- Komunitatearen laguntza. TensorFlow ia egunero hobetzen dute Googlek eta beste erakunde batzuen garatzaile adituek.
- TensorFlow Lite TensorFlow ereduak gailu mugikorretan exekutatzeko erabil daiteke.
- Tensorboard monitorizazio tresna bat da eta datuak bistaratzea. Zure ikaskuntza sakoneko ereduak martxan ikusi nahi badituzu, hau erabiltzeko tresna bikaina da.
- Tensorflow.js-ek JavaScript erabiltzeko aukera ematen dizu arakatzailean denbora errealean deep learning ereduak exekutatzeko.
Desabantailak
- TensorFlow-ek egitura berezia du, eta zailagoa da akatsak aurkitzea eta araztea.
- Ez dago OpenCL euskarririk.
- TensorFlow-ek ez die gaitasun asko eskaintzen Windows sistema eragilearen erabiltzaileei. Linux erabiltzaileentzako gaitasun ugari desblokeatzen ditu. Hala ere, Windows erabiltzaileek TensorFlow deskarga dezakete oraindik anaconda gonbita edo pip paketea erabiliz.
- TensorFlow atzean geratzen da sekuentzia mugagabeetarako begizta sinbolikoak eskaintzeari dagokionez. Sekuentzia jakinetarako erabilera espezifikoa du, sistema erabilgarri bihurtuz. Ondorioz, maila baxuko API gisa aipatzen da.
2. Ozen
Keras Python-en oinarritutako deep learning liburutegia da, beste deep learning esparruetatik bereizten duena.
A definitzen duen goi-mailako programazio-lengoaia da sare neural API definizioa. Erabiltzaile interfaze gisa eta exekutatzen dituen deep learning esparruen gaitasunak hobetzeko erabil daiteke.
Esparru minimalista bat da, arina eta erabiltzeko erraza. Arrazoi horiengatik, Keras TensorFlow-en oinarrizko APIaren parte da. Keras frontend batek ikerketan sare neuronalen ereduen prototipo azkarrak egiteko aukera ematen du.
APIa ulertzeko eta erabiltzeko erraza da, ereduak markoen artean erraz transferitzea ahalbidetzearen abantaila gehigarria duena.
Abantailak
- Keras APIa erabiltzeko erraza da. APIa ondo diseinatuta dago, objektuetara bideratua eta moldagarria da, eta, ondorioz, erabiltzailearen esperientzia atseginagoa da.
- Banatutako prestakuntzarako eta GPU anitzeko paralelismorako laguntza integratuta dago.
- Keras Python jatorrizko modulu bat da, Python datu-zientzien ingurune osora sarbide erraza eskaintzen duena. Keras ereduak, adibidez, Python scikit-learn APIa erabiliz erabil daitezke.
- Kerasek aldez aurretik trebatutako pisuak barne hartzen ditu ikaskuntza sakoneko hainbat eredutarako. Eredu hauek zuzenean erabil ditzakegu iragarpenak egiteko edo ezaugarriak ateratzeko.
Desabantailak
- Izugarri gogaikarria izan daiteke maila baxuko backend-arazoak erregularki lortzea. Arazo hauek Kerasek bete behar ez zituen zereginak egiten saiatzen garenean sortzen dira.
- Bere backendekin alderatuta, baliteke GPUetan geldoa izatea eta kalkulatzeko denbora gehiago behar izatea. Ondorioz, baliteke abiadura arriskuan jarri behar izatea erabilerraztasuna lortzeko.
- Sci-kit-learn bezalako beste pakete batzuekin alderatuta, Kerasen datuak aurreprozesatzeko gaitasunak ez dira hain erakargarriak.
3. Apache MX Net
Beste nabarmena Deep Learning esparrua MXNet da. Apache Software Foundation-ek sortu zuen MXNet-ek hainbat hizkuntza onartzen ditu, besteak beste, JavaScript, Python eta C++.
Amazon Web Services-ek MXNet ere onartzen du ikaskuntza sakoneko ereduen garapenean. Oso eskalagarria da, ereduen prestakuntza azkarra ahalbidetzen du, eta ordenagailu-lengoaia ezberdinekin bateragarria da.
Abiadura eta produktibitatea optimizatzeko, MXNet-ek programazio lengoaia sinbolikoak eta ezinbestekoak nahasteko aukera ematen du. Denbora errealean jarduera sinbolikoak eta ezinbestekoak paralelizatzen dituen menpekotasun-programatzaile dinamiko batean oinarritzen da.
Horrez gain, grafikoen optimizazio geruzak exekuzio sinbolikoa azkarra eta memoria ekonomikoa egiten du. MXNet liburutegi eramangarri eta arina da.
NVIDIA PascalTM GPUek elikatzen dute eta hainbat GPU eta nodotan eskalagarria da, ereduak azkarrago entrenatzeko aukera emanez.
Abantailak
- GPUak onartzen ditu eta GPU anitzeko modua du.
- Eraginkorra, eskalagarria eta tximista-azkarra.
- Plataforma nagusi guztiak taula gainean daude.
- Ereduen hornitzea erraza da eta APIa azkarra da.
- Scala, R, Python, C++ eta JavaScript onartzen dira programazio lengoaia batzuk.
Desabantailak
- MXNet-ek txikiagoa du kode irekiko komunitatea TensorFlow baino.
- Hobekuntzak, akatsen konponketak eta bestelako hobekuntzak denbora gehiago behar dute inplementatzeko komunitatearen laguntza esanguratsurik ez dagoelako.
- MxNet, nahiz eta IT industriako enpresa ugarik enplegatua izan, ez da Tensorflow bezain ezaguna.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) komertzialki bideragarria den kode irekiko esparru bat da, banatutako ikaskuntza sakonerako. Orokorrean sortzeko erabiltzen da neural sareak, baina ikaskuntza automatikorako eta konputazio kognitiborako ere erabil daiteke.
Hainbat hizkuntza onartzen ditu eta hodeian erabiltzeko erraza da. Ezaugarri horiek direla eta, CNTK AI aplikazio ezberdinetarako egokia da. Bere funtzioak deitzeko C++ erabil dezakegun arren, aukerarik ohikoena Python programa bat erabiltzea da.
Hainbat ordenagailutan exekutatzen denean, Microsoft Cognitive Toolkit-ek Theano edo TensorFlow bezalako tresna-tresnek baino errendimendu eta eskalagarritasun hobea ematen duela aitortzen da.
Microsoft Cognitive Toolkit-ek RNN eta CNN eredu neuronalak onartzen ditu, irudi, eskuz idazteko eta hizketa-ezagutze lanetarako egokia da.
Abantailak
- Apache Spark-ekin integratzeko erraza, datuen analisirako motorra.
- CNTK-ren eskalagarritasunari esker, aukera ezaguna bihurtu da negozio askotan. Hainbat osagai optimizatu daude.
- Errendimendu egonkorra eta ona eskaintzen du.
- Ederki funtzionatzen du Azure Cloud-ekin, biak Microsoft-ek onartzen dituena.
- Baliabideen erabilera eta kudeaketa eraginkorrak dira.
Desabantailak
- Tensorflow-ekin alderatuta, komunitatearen laguntza gutxiago dago.
- Ikasketa kurba aldapatsua.
- Bistaratze-taula eta ARM laguntza falta du.
5. DeepLearning4j
Java zure programazio-lengoaia nagusia bada, DeepLearning4j erabiltzeko esparru ona da. Banatutako ikaskuntza sakoneko liburutegia da, maila komertziala eta kode irekikoa.
Neurona-sareen diseinu mota nagusi guztiak onartzen dira, hala nola RNNak eta CNNak. Deeplearning4j ikaskuntza sakonerako Java eta Scala liburutegia da.
Hadoop eta Apache Spark-ekin ere ondo funtzionatzen du. Deeplearning4j Javan oinarritutako ikaskuntza sakoneko soluzioetarako alternatiba zoragarria da, GPUak ere onartzen dituelako.
Eclipse Deeplearning4j ikaskuntza sakoneko esparruari dagokionez, ezaugarri nabarmenetako batzuk murrizketa iteratiboen bidez prestakuntza paraleloa, mikrozerbitzuen arkitektura egokitzea eta CPU eta GPU banatuak daude.
Abantailak
- Dokumentazio bikaina eta komunitatearen laguntza ditu.
- Apache Spark integrazioa erraza da.
- Eskalagarria da eta datu-bolumen izugarriak maneiatzeko gai da.
Desabantailak
- Tensorflow eta PyTorch-ekin alderatuta, ez da hain ezaguna.
- Java da eskuragarri dagoen programazio-lengoaia bakarra.
Ondorioa
Ikaskuntza sakoneko esparru onena aukeratzea lan zaila da. Are gehiago, asko direnez, zerrenda gero eta handiagoa da eskaeraren arabera adimen artifizialeko ikerketa eta ikaskuntza automatikoko aplikazioak hazten dira. Esparru bakoitzak bere abantailak eta alde txarrak ditu.
Hainbat gogoeta egin behar dira, besteak beste, segurtasuna, eskalagarritasuna eta errendimendua. Enpresa mailako sistemetan, fidagarritasuna are garrantzitsuagoa da.
Hasi berria bazara, Tensorflow hasteko leku ona da. Aukeratu CNTK Windows-en oinarritutako produktu komertzial bat garatzen ari bazara. Java nahiago baduzu, erabili DL4J.
Utzi erantzun bat