چارچوبی برای یادگیری عمیق شامل ترکیبی از رابط ها، کتابخانه ها و ابزارهایی برای تعریف و آموزش سریع و دقیق مدل های یادگیری ماشینی است.
از آنجایی که یادگیری عمیق از مقدار زیادی داده بدون ساختار و غیر متنی استفاده می کند، شما به چارچوبی نیاز دارید که تعامل بین «لایه ها» را کنترل کند و با یادگیری از داده های ورودی و تصمیم گیری مستقل، توسعه مدل را سریع کند.
اگر علاقه مند به یادگیری در مورد یادگیری عمیق در سال 2021 هستید، از یکی از چارچوب های ذکر شده در زیر استفاده کنید. به یاد داشته باشید که یکی را انتخاب کنید که به شما در دستیابی به اهداف و چشم اندازتان کمک کند.
1. TensorFlow
وقتی در مورد یادگیری عمیق صحبت می کنیم، TensorFlow اغلب اولین چارچوب ذکر شده است. این فریم ورک بسیار محبوب است، نه تنها توسط گوگل - شرکتی که مسئول ایجاد آن است - بلکه توسط شرکت های دیگری مانند Dropbox، eBay، Airbnb، Nvidia و بسیاری دیگر نیز استفاده می شود.
از TensorFlow می توان برای توسعه API های سطح بالا و پایین استفاده کرد و به شما امکان می دهد برنامه ها را تقریباً بر روی هر نوع دستگاهی اجرا کنید. اگرچه پایتون زبان اصلی آن است، اما رابط تنسوفلو با استفاده از زبان های برنامه نویسی دیگر مانند C++، جاوا، جولیا و جاوا اسکریپت قابل دسترسی و کنترل است.
TensorFlow از آنجایی که منبع باز است، به شما امکان می دهد چندین ادغام با سایر API ها انجام دهید و پشتیبانی و به روز رسانی های سریع را از جامعه دریافت کنید. اتکای آن به "نمودارهای استاتیک" برای محاسبه به شما امکان می دهد محاسبات فوری انجام دهید یا عملیات را برای دسترسی در زمان دیگری ذخیره کنید. این دلایل، اضافه شده به این امکان که شما می توانید توسعه شبکه عصبی خود را از طریق TensorBoard تماشا کنید، TensorFlow را به محبوب ترین چارچوب برای یادگیری عمیق تبدیل می کند.
ویژگی های کلیدی
- منبع باز
- انعطاف پذیری
- اشکال زدایی سریع
2. PyTorch
PyTorch چارچوبی است که توسط فیس بوک برای پشتیبانی از عملکرد سرویس های خود توسعه یافته است. از زمان تبدیل شدن به متن باز، این چارچوب توسط شرکت هایی غیر از فیس بوک مانند Salesforce و Udacity استفاده شده است.
این چارچوب نمودارهای به روز شده پویا را اجرا می کند و به شما این امکان را می دهد که در هنگام پردازش آن، در معماری مجموعه داده خود تغییراتی ایجاد کنید. با PyTorch، توسعه و آموزش یک شبکه عصبی، حتی بدون هیچ تجربه ای در یادگیری عمیق، ساده تر است.
با منبع باز بودن و مبتنی بر پایتون، می توانید ادغام های ساده و سریعی را با PyTorch انجام دهید. همچنین یک چارچوب ساده برای یادگیری، استفاده و اشکال زدایی است. اگر سؤالی دارید، میتوانید روی پشتیبانی عالی و بهروزرسانیهای هر دو انجمن حساب کنید - انجمن پایتون و انجمن PyTorch.
ویژگی های کلیدی
- آسان برای یادگیری
- GPU و CPU را پشتیبانی می کند
- مجموعه ای غنی از API برای گسترش کتابخانه ها
3. آپاچی MXNet
این فریم ورک به دلیل مقیاس پذیری بالا، کارایی بالا، عیب یابی سریع و پشتیبانی پیشرفته GPU، توسط آپاچی برای استفاده در پروژه های بزرگ صنعتی ایجاد شده است.
MXNet شامل رابط Gluon است که به توسعه دهندگان در تمام سطوح مهارت اجازه می دهد با یادگیری عمیق شروع کنید در ابر، در دستگاه های لبه، و در برنامه های تلفن همراه. تنها در چند خط کد Gluon، میتوانید رگرسیون خطی، شبکههای کانولوشنال و LSTMهای مکرر بسازید. تشخیص شی، تشخیص گفتار، توصیه و شخصی سازی.
MXNet را می توان در دستگاه های مختلف استفاده کرد و توسط چندین دستگاه پشتیبانی می شود زبانهای برنامه نویسی مانند Java، R، JavaScript، Scala و Go. اگرچه تعداد کاربران و اعضای جامعه آن کم است، اما MXNet دارای مستندات مدون و پتانسیل بالایی برای رشد است، به ویژه اکنون که آمازون این چارچوب را به عنوان ابزار اصلی برای یادگیری ماشین در AWS انتخاب کرده است.
ویژگی های کلیدی
- 8 صحافی زبان
- آموزش توزیع شده، پشتیبانی از سیستم های چند CPU و چند GPU
- جلویی هیبریدی که امکان جابجایی بین حالت های ضروری و نمادین را فراهم می کند
4. جعبه ابزار شناختی مایکروسافت
اگر به فکر توسعه برنامهها یا خدماتی هستید که بر روی Azure (سرویسهای ابری مایکروسافت) اجرا میشوند، جعبه ابزار شناختی مایکروسافت چارچوبی است که میتوانید برای پروژههای یادگیری عمیق خود انتخاب کنید. این منبع باز است و توسط زبان های برنامه نویسی مانند Python، C++، C#، Java و غیره پشتیبانی می شود. این چارچوب برای «فکر کردن مانند مغز انسان» طراحی شده است، بنابراین میتواند حجم زیادی از دادههای بدون ساختار را پردازش کند، در حالی که آموزش سریع و معماری بصری ارائه میدهد.
با انتخاب این فریم ورک – همان چارچوبی که در پشت اسکایپ، ایکس باکس و کورتانا قرار دارد – عملکرد خوبی از برنامه های خود، مقیاس پذیری و ادغام ساده با Azure دریافت خواهید کرد. با این حال، در مقایسه با TensorFlow یا PyTorch، تعداد اعضای انجمن و پشتیبانی آن کاهش می یابد.
ویدئوی زیر یک معرفی کامل و نمونه های کاربردی را ارائه می دهد:
ویژگی های کلیدی
- مستندات را پاک کنید
- پشتیبانی از تیم مایکروسافت
- تجسم گراف مستقیم
5. کراس
Keras نیز مانند PyTorch یک کتابخانه مبتنی بر پایتون برای پروژههای فشرده داده است. keras API در سطح بالایی کار می کند و امکان ادغام با API های سطح پایین مانند TensorFlow، Theano و Microsoft Cognitive Toolkit را فراهم می کند.
برخی از مزایای استفاده از keras، سادگی آن برای یادگیری است - چارچوبی است که برای مبتدیان در یادگیری عمیق توصیه می شود. سرعت استقرار آن؛ داشتن پشتیبانی زیادی از جامعه پایتون و جوامع دیگر چارچوب هایی که با آنها یکپارچه شده است.
Keras شامل پیاده سازی های مختلفی از بلوک های سازنده شبکه های عصبی مانند لایه ها، توابع هدف، توابع فعال سازی و بهینه سازهای ریاضی. کد آن در GitHub میزبانی می شود و انجمن ها و یک کانال پشتیبانی Slack وجود دارد. علاوه بر پشتیبانی از استاندارد شبکه های عصبیKeras از شبکه های عصبی کانولوشن و شبکه های عصبی تکراری پشتیبانی می کند.
کراس اجازه می دهد مدل های یادگیری عمیق در تلفن های هوشمند در iOS و Android، در ماشین مجازی جاوا یا در وب تولید شود. همچنین امکان استفاده از آموزش توزیع شده مدلهای یادگیری عمیق را بر روی خوشههای واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازش تانسور (TPU) میدهد.
ویژگی های کلیدی
- مدل های از قبل آموزش دیده
- پشتیبانی چندگانه باطن
- کاربر پسند و پشتیبانی از جامعه بزرگ
6. Apple Core ML
Core ML توسط اپل برای پشتیبانی از اکوسیستم خود - IOS، Mac OS و iPad OS توسعه یافته است. API آن در سطح پایینی کار میکند و از منابع CPU و GPU به خوبی استفاده میکند، که به مدلها و برنامههای ایجاد شده اجازه میدهد حتی بدون اتصال به اینترنت به کار خود ادامه دهند، که باعث کاهش «ردپای حافظه» و مصرف انرژی دستگاه میشود.
روشی که Core ML این کار را انجام می دهد دقیقاً با ساختن یک کتابخانه یادگیری ماشینی دیگر نیست که برای اجرا در iPhone/ipad بهینه شده است. در عوض، Core ML بیشتر شبیه یک کامپایلر است که مشخصات مدل و پارامترهای آموزش دیده بیان شده با سایر نرم افزارهای یادگیری ماشین را می گیرد و آن را به فایلی تبدیل می کند که به منبعی برای یک برنامه iOS تبدیل می شود. این تبدیل به یک مدل Core ML در طول توسعه برنامه اتفاق میافتد، نه در زمان واقعی زمانی که برنامه در حال استفاده است، و توسط کتابخانه پایتون coremltools تسهیل میشود.
Core ML عملکرد سریع را با ادغام آسان ارائه می دهد فراگیری ماشین مدل ها در برنامه های کاربردی این برنامه از یادگیری عمیق با بیش از 30 نوع لایه و همچنین درخت تصمیم، ماشینهای برداری پشتیبانی و روشهای رگرسیون خطی پشتیبانی میکند که همگی بر پایه فناوریهای سطح پایین مانند Metal و Accelerate ساخته شدهاند.
ویژگی های کلیدی
- ادغام آسان در برنامه ها
- استفاده بهینه از منابع محلی، بدون نیاز به دسترسی به اینترنت
- حریم خصوصی: داده ها لازم نیست دستگاه را ترک کنند
7. ONNX
آخرین چارچوب در لیست ما ONNX است. این چارچوب از همکاری مایکروسافت و فیس بوک با هدف ساده سازی فرآیند انتقال و ساخت مدل ها بین فریم ورک ها، ابزارها، زمان اجرا و کامپایلرهای مختلف پدید آمد.
ONNX یک نوع فایل رایج را تعریف می کند که می تواند بر روی چندین پلتفرم اجرا شود، در حالی که از مزایای APIهای سطح پایین مانند ابزارهای شناختی Microsoft، MXNet، Caffe و (با استفاده از مبدل) Tensorflow و Core ML استفاده می کند. اصل پشت ONNX آموزش یک مدل بر روی یک پشته و پیاده سازی آن با استفاده از استنتاج ها و پیش بینی های دیگر است.
بنیاد LF AI، یک سازمان فرعی از بنیاد لینوکس، سازمانی است که به ساخت اکوسیستمی برای پشتیبانی اختصاص داده شده است. منبع باز نوآوری در هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشینی (ML) و یادگیری عمیق (DL). ONNX را به عنوان یک پروژه در سطح فارغ التحصیل در 14 نوامبر 2019 اضافه کرد. این حرکت ONNX تحت چتر بنیاد LF AI به عنوان یک نقطه عطف مهم در ایجاد ONNX به عنوان یک استاندارد فرمت باز خنثی از فروشنده تلقی شد.
باغ وحش مدل ONNX مجموعه ای از مدل های از پیش آموزش دیده در آموزش عمیق است که در قالب ONNX موجود است. برای هر مدل وجود دارد نوت بوک های Jupyter برای آموزش مدل و انجام استنتاج با مدل آموزش دیده. نوتبوکها به زبان پایتون نوشته شدهاند و حاوی لینکهایی هستند مجموعه داده های آموزشی و ارجاع به سند علمی اصلی که معماری مدل را توصیف می کند.
ویژگی های کلیدی
- قابلیت همکاری چارچوب
- بهینه سازی سخت افزار
نتیجه
این خلاصه ای از بهترین فریمورک ها برای یادگیری عمیق. چندین فریمورک برای این منظور وجود دارد، رایگان یا پولی. برای انتخاب بهترین ها برای پروژه خود، ابتدا بدانید برنامه خود را برای کدام پلتفرم توسعه خواهید داد.
چارچوب های عمومی مانند TensorFlow و Keras بهترین گزینه ها برای شروع هستند. اما اگر نیاز به استفاده از سیستم عامل یا مزایای خاص دستگاه دارید، Core ML و Microsoft Cognitive Toolkit ممکن است بهترین گزینه باشند.
فریمورکهای دیگری نیز برای دستگاههای اندروید، ماشینهای دیگر و اهداف خاصی وجود دارند که در این لیست ذکر نشدهاند. اگر گروه دوم به شما علاقه مند است، پیشنهاد می کنیم اطلاعات آنها را در گوگل یا سایر سایت های یادگیری ماشین جستجو کنید.
پاسخ دهید