اگر در حال خواندن این مطلب هستید، بدون شک سفر خود را به سمت یادگیری عمیق آغاز کرده اید. اگر در این موضوع تازه کار هستید، یادگیری عمیق افزونهای است که از ساختارهای منحصربهفردی شبیه به مغز به نام شبکههای عصبی مصنوعی برای ساخت رایانههای انسانمانندی استفاده میکند که مسائل دنیای واقعی را حل میکنند.
برای کمک به توسعه این طرحها، غولهای فناوری مانند گوگل، فیسبوک و اوبر چارچوبهای مختلفی را برای محیط یادگیری عمیق پایتون توسعه دادهاند که درک، ایجاد و آموزش شبکههای عصبی متنوع را سادهتر میکند.
چارچوب یادگیری عمیق قطعه ای از نرم افزار است که دانشگاهیان و دانشمندان داده از آن برای ایجاد و آموزش مدل های یادگیری عمیق استفاده می کنند.
هدف این چارچوب ها این است که افراد بتوانند مدل های خود را بدون نیاز به درک تکنیک های پشت آن آموزش دهند یادگیری عمیق، شبکه های عصبی و یادگیری ماشینی.
از طریق یک رابط برنامه نویسی سطح بالا، این چارچوب ها بلوک های ساختمانی را برای ساخت، آموزش و تأیید مدل ها فراهم می کنند.
ما TensorFlow، Keras، Apache MXNet، Microsoft CNTK، و DeepLearing4j را به عنوان جایگزین هایی برای PyTorch، که به طور گسترده استفاده می شود، بررسی خواهیم کرد. چارچوب یادگیری عمیق.
Pytorch چیست؟
PyTorch یک کتابخانه رایگان و منبع باز یادگیری ماشینی است که با کتابخانه Torch Python ساخته شده است.
این توسط گروه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس بوک ایجاد شد و به عنوان یک کتابخانه رایگان و منبع باز در ژانویه 2016 با برنامه های کاربردی در بینایی کامپیوتر، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی منتشر شد.
این یک زبان برنامه نویسی ضروری و پایتونیک دارد که از کد به عنوان مدل پشتیبانی می کند، اشکال زدایی را تسهیل می کند، و با سایر کتابخانه های محاسباتی علمی محبوب سازگار است، همه اینها در عین کارآمد ماندن و فعال کردن شتاب دهنده های سخت افزاری مانند GPU ها.
PyTorch به لطف تمرکز بر قابلیت استفاده و ملاحظات عملکرد کامل، محبوبیت خود را در بین محققان یادگیری عمیق افزایش داده است.
این شامل یک ساختار داده پایه به نام Tensor است که یک آرایه چند بعدی شبیه به آرایه های Numpy است که به برنامه نویسان اجازه می دهد تا به راحتی یک آرایه پیچیده طراحی کنند. شبکه های عصبی.
به دلیل انعطاف پذیری، سرعت و سهولت اجرا در بخش های فعلی و در جامعه دانشگاهی محبوبیت بیشتری پیدا می کند و آن را به یکی از محبوب ترین ابزارهای یادگیری عمیق تبدیل می کند.
ویژگی های کلیدی Pytorch
- PyTorch پایتون محور یا "pythonic" است، زیرا به جای اینکه به عنوان رابطی برای کتابخانه ای توسعه یافته در زبان دیگری عمل کند، برای ادغام عمیق با برنامه نویسی پایتون طراحی شده است.
- یادگیری ساده - PyTorch از همان ساختار برنامهنویسی سنتی پیروی میکند و بهدقت مستند شده است، با جامعه توسعهدهنده همیشه سعی در ارتقای آن دارد. بنابراین یادگیری آن هم برای برنامه نویسان و هم برای غیر برنامه نویسان ساده است.
- PyTorch می تواند کار محاسباتی را بر روی چندین CPU یا تقسیم کند GPU هسته ها با استفاده از قابلیت موازی سازی داده ها اگرچه موازی سازی مشابهی را می توان با سایر تکنیک های یادگیری ماشینی انجام داد، PyTorch آن را بسیار آسان تر می کند.
- اشکال زدایی: یکی از ابزارهای متعددی که به طور گسترده در دسترس است برای اشکال زدایی پایتون (مثلاً ابزارهای pdb و ipdb پایتون) می تواند برای اشکال زدایی PyTorch استفاده شود.
- PyTorch از نمودارهای محاسباتی پویا پشتیبانی می کند، که به این معنی است که رفتار شبکه را می توان به صورت پویا در طول زمان اجرا تغییر داد.
- PyTorch با ماژول های مختلف ایجاد شده است، مانند متن مشعل، چشم انداز مشعل، و مشعل، که می تواند برای مقابله با زمینه های مختلف یادگیری عمیق، مانند NLP، بینایی کامپیوتر، و پردازش صدا استفاده شود.
محدودیت های Pytorch
- رابط های نظارت و تجسم محدود: در حالی که TensorFlow شامل یک ابزار تجسم قدرتمند برای تولید نمودار مدل (TensorBoard) است، PyTorch در حال حاضر فاقد این ویژگی است. در نتیجه، توسعه دهندگان می توانند به صورت خارجی به TensorBoard متصل شوند یا از یکی از Python های موجود استفاده کنند. ابزارهای تجسم داده.
- PyTorch یک end-to-end نیست فراگیری ماشین پلت فرم توسعه؛ برنامه ها را روی سرورها، ایستگاه های کاری و دستگاه های تلفن همراه مستقر می کند.
به همه این دلایل، جستجوی بهترین جایگزین برای Pytorch تصمیم عاقلانه ای خواهد بود.
محبوب ترین جایگزین های Pytorch
در اینجا لیستی از بهترین جایگزین های Pytorch آمده است.
1. تنسورفلو
TensorFlow یک چارچوب یادگیری عمیق و منبع باز است که توسط گوگل ایجاد شده است. همچنین از استاندارد پشتیبانی می کند فراگیری ماشین. TensorFlow با محاسبات عددی بزرگ به جای یادگیری عمیق طراحی شده است.
علاوه بر این، ثابت شد که برای توسعه یادگیری عمیق نیز بسیار ارزشمند است، بنابراین Google آن را به صورت رایگان در دسترس قرار داد. TensorFlow داده ها را در قالب آرایه های چند بعدی با ابعاد بزرگتر که به عنوان تانسور شناخته می شوند، می گیرد. هنگام برخورد با حجم عظیمی از داده ها، آرایه های چند بعدی مفید هستند.
TensorFlow بر اساس نمودارهای جریان داده لبه گره است. از آنجایی که روش اجرا به شکل نمودار است، اجرای کد TensorFlow بر روی خوشه ای از رایانه ها در حین استفاده از GPU بسیار ساده تر است.
C#، Haskell، Julia، R، Ruby، Rust و Scala از جمله زبان هایی هستند که انجمن TensorFlow از آنها پشتیبانی کرده است. TensorFlow مزایای داشتن تعداد زیادی نقطه دسترسی را ارائه می دهد.
جدا از زبان ها، TensorFlow دارای طیف وسیعی از ابزارها است که با آن ارتباط برقرار می کنند یا بر روی آن ساخته شده اند.
مزایای
- این کاربر پسند است. اگر با پایتون آشنایی دارید، برداشتن آن آسان خواهد بود.
- حمایت از جامعه. TensorFlow عملا هر روز توسط گوگل و توسعه دهندگان متخصص دیگر سازمان ها بهبود می یابد.
- از TensorFlow Lite می توان برای اجرای مدل های TensorFlow در دستگاه های تلفن همراه استفاده کرد.
- Tensorboard ابزاری برای نظارت و تجسم داده ها. اگر می خواهید مدل های یادگیری عمیق خود را در عمل تماشا کنید، این یک ابزار عالی برای استفاده است.
- Tensorflow.js به شما امکان می دهد از جاوا اسکریپت برای اجرای مدل های یادگیری عمیق در زمان واقعی در مرورگر استفاده کنید.
معایب
- TensorFlow ساختار منحصر به فردی دارد که کشف و اشکال زدایی خطاها را دشوارتر می کند.
- هیچ پشتیبانی OpenCL وجود ندارد.
- TensorFlow قابلیت های زیادی را برای کاربران سیستم عامل ویندوز فراهم نمی کند. این قابلیت های زیادی را برای کاربران لینوکس باز می کند. با این حال، کاربران ویندوز همچنان می توانند TensorFlow را با استفاده از اعلان آناکوندا یا بسته پیپ دانلود کنند.
- TensorFlow از نظر ارائه حلقه های نمادین برای دنباله های نامشخص عقب است. کاربرد خاصی برای توالی های خاص دارد و آن را به یک سیستم قابل استفاده تبدیل می کند. در نتیجه، به عنوان یک API سطح پایین در نظر گرفته می شود.
2. کراس
کراس یک کتابخانه یادگیری عمیق مبتنی بر پایتون است که آن را از سایر چارچوب های یادگیری عمیق متمایز می کند.
این یک زبان برنامه نویسی سطح بالا است که a را تعریف می کند شبکه های عصبی تعریف API این می تواند هم به عنوان یک رابط کاربری و هم برای بهبود قابلیت های چارچوب های یادگیری عمیق که روی آن اجرا می شود استفاده شود.
این یک چارچوب مینیمالیستی است که سبک وزن و استفاده از آن آسان است. به این دلایل، Keras بخشی از API اصلی TensorFlow است. بخش جلویی Keras امکان نمونهسازی سریع مدلهای شبکه عصبی را در تحقیقات فراهم میکند.
درک و استفاده از API ساده است، همراه با امتیاز اضافی که به مدل ها اجازه می دهد به راحتی بین چارچوب ها منتقل شوند.
مزایای
- استفاده از Keras API ساده است. API به خوبی طراحی شده است، شی گرا، و سازگار است، و در نتیجه تجربه کاربری لذت بخش تری دارد.
- پشتیبانی از آموزش توزیع شده و موازی سازی چند GPU داخلی است.
- Keras یک ماژول بومی پایتون است که دسترسی ساده به محیط کامل علوم داده پایتون را فراهم می کند. برای مثال، مدلهای Keras را میتوان با استفاده از Python scikit-learn API استفاده کرد.
- Keras شامل وزنه های از پیش تمرین شده برای چندین مدل یادگیری عمیق است. ما میتوانیم مستقیماً از این مدلها برای پیشبینی یا استخراج ویژگیها استفاده کنیم.
معایب
- دریافت منظم مسائل سطح پایین Backend می تواند فوق العاده آزاردهنده باشد. این مشکلات زمانی به وجود می آیند که ما سعی می کنیم کارهایی را انجام دهیم که Keras قرار نبود آنها را انجام دهد.
- در مقایسه با باطنهای آن، ممکن است در پردازندههای گرافیکی کند باشد و محاسبه آن بیشتر طول بکشد. در نتیجه، ممکن است مجبور شویم سرعت را برای کاربرپسندی به خطر بیاندازیم.
- در مقایسه با بستههای دیگر مانند Sci-Kit-Learn، قابلیتهای پیشپردازش داده Keras چندان جذاب نیستند.
3. آپاچی MXNet
یکی دیگر از برجسته چارچوب یادگیری عمیق MXNet است. MXNet که توسط بنیاد نرم افزار آپاچی ایجاد شده است، از زبان های مختلفی از جمله جاوا اسکریپت، پایتون و سی پلاس پلاس پشتیبانی می کند.
خدمات وب آمازون همچنین از MXNet در توسعه مدل های یادگیری عمیق پشتیبانی می کند. این بسیار مقیاس پذیر است و امکان آموزش سریع مدل را فراهم می کند و با انواع زبان های کامپیوتری سازگار است.
برای بهینه سازی سرعت و بهره وری، MXNet به شما امکان می دهد زبان های برنامه نویسی نمادین و ضروری را با هم ترکیب کنید. این بر اساس یک زمانبندی وابستگی پویا است که فعالیتهای نمادین و ضروری را در زمان واقعی موازی میکند.
علاوه بر این، یک لایه بهینه سازی گراف، اجرای نمادین را سریع و حافظه را مقرون به صرفه می کند. MXNet یک کتابخانه قابل حمل و سبک است.
این پردازنده توسط پردازندههای گرافیکی NVIDIA PascalTM پشتیبانی میشود و بر روی چندین GPU و گره مقیاسپذیر است و به شما امکان میدهد مدلها را سریعتر آموزش دهید.
مزایای
- از پردازندههای گرافیکی پشتیبانی میکند و دارای حالت چند GPU است.
- کارآمد، مقیاس پذیر و سریع.
- تمام پلتفرم های اصلی روی کشتی هستند.
- ارائه مدل ساده است و API سریع است.
- Scala، R، Python، C++ و JavaScript از جمله زبان های برنامه نویسی هستند که پشتیبانی می شوند.
معایب
- MXNet کوچکتر دارد منبع باز جامعه نسبت به TensorFlow.
- بهبودها، رفع اشکالها و سایر پیشرفتها به دلیل عدم پشتیبانی قابل توجه جامعه، زمان بیشتری برای اجرا دارند.
- MxNet، اگرچه به طور گسترده توسط شرکت های متعدد در صنعت فناوری اطلاعات به کار گرفته می شود، به اندازه Tensorflow شناخته شده نیست.
4. Microsoft CNTK
مجموعه ابزار شناختی مایکروسافت (CNTK) یک چارچوب منبع باز تجاری قابل دوام برای یادگیری عمیق توزیع شده است. به طور کلی برای ایجاد استفاده می شود شبکه های عصبی، اما می تواند برای یادگیری ماشین و محاسبات شناختی نیز استفاده شود.
از زبان های مختلف پشتیبانی می کند و استفاده از آن در فضای ابری ساده است. به دلیل این ویژگی ها، CNTK برای انواع برنامه های هوش مصنوعی مناسب است. اگرچه میتوانیم از C++ برای فراخوانی توابع آن استفاده کنیم، اما رایجترین گزینه استفاده از برنامه پایتون است.
هنگامی که بر روی چندین رایانه اجرا می شود، جعبه ابزار شناختی مایکروسافت نسبت به جعبه ابزارهایی مانند Theano یا TensorFlow عملکرد و مقیاس پذیری بهتری دارد.
جعبه ابزار شناختی مایکروسافت از هر دو مدل عصبی RNN و CNN پشتیبانی می کند و آن را برای کارهای تشخیص تصویر، دست خط و گفتار مناسب می کند.
مزایای
- ادغام با Apache Spark، یک موتور تجزیه و تحلیل داده، ساده است.
- مقیاس پذیری CNTK آن را به یک انتخاب محبوب در بسیاری از مشاغل تبدیل کرده است. چندین مؤلفه بهینه وجود دارد.
- عملکرد پایدار و خوبی را ارائه می دهد.
- با Azure Cloud به خوبی کار می کند، که هر دو توسط مایکروسافت پشتیبانی می شوند.
- استفاده از منابع و مدیریت کارآمد است.
معایب
- در مقایسه با تنسورفلو، پشتیبانی جامعه کمتری وجود دارد.
- منحنی یادگیری شیب دار.
- فاقد برد بصری و همچنین پشتیبانی ARM است.
5. DeepLearning4j
اگر جاوا زبان برنامه نویسی اصلی شماست، DeepLearning4j چارچوب خوبی برای استفاده است. این یک کتابخانه یادگیری عمیق توزیع شده است که دارای درجه تجاری و منبع باز است.
همه انواع اصلی طراحی شبکه های عصبی، مانند RNN و CNN، پشتیبانی می شوند. Deeplearning4j یک کتابخانه جاوا و اسکالا برای یادگیری عمیق است.
با Hadoop و Apache Spark نیز به خوبی کار می کند. Deeplearning4j یک جایگزین فوق العاده برای راه حل های یادگیری عمیق مبتنی بر جاوا است زیرا از GPU نیز پشتیبانی می کند.
وقتی صحبت از چارچوب یادگیری عمیق Eclipse Deeplearning4j می شود، برخی از ویژگی های برجسته شامل آموزش موازی از طریق کاهش های تکراری، انطباق معماری میکرو سرویس، و CPU ها و GPU های توزیع شده است.
مزایای
- این اسناد عالی و کمک جامعه است.
- ادغام Apache Spark ساده است.
- مقیاس پذیر است و قادر به مدیریت حجم عظیمی از داده ها است.
معایب
- در مقایسه با Tensorflow و PyTorch، محبوبیت کمتری دارد.
- جاوا تنها زبان برنامه نویسی موجود است.
نتیجه
انتخاب بهترین چارچوب یادگیری عمیق کاری دشوار است. بیشتر از آنجا که تعداد آنها بسیار زیاد است، فهرست بهعنوان تقاضا برای آنها در حال افزایش است هوش مصنوعی برنامه های کاربردی تحقیق و یادگیری ماشین رشد می کند. هر فریم ورک مجموعه ای از جوانب مثبت و منفی خود را دارد.
چندین ملاحظات از جمله امنیت، مقیاس پذیری و عملکرد باید در نظر گرفته شود. در سیستم های درجه یک سازمانی، قابلیت اطمینان از اهمیت بیشتری برخوردار می شود.
اگر تازه شروع کرده اید، Tensorflow مکان خوبی برای شروع است. اگر در حال توسعه یک محصول تجاری مبتنی بر ویندوز هستید، CNTK را انتخاب کنید. اگر جاوا را ترجیح می دهید، از DL4J استفاده کنید.
پاسخ دهید