Jos luet tätä, olet epäilemättä jo aloittanut matkasi syvälliseen oppimiseen. Jos olet uusi tämän aiheen parissa, syväoppiminen on lisäosa, joka käyttää ainutlaatuisia aivojen kaltaisia rakenteita, joita kutsutaan keinotekoisiksi hermoverkoiksi, rakentamaan ihmisen kaltaisia tietokoneita, jotka ratkaisevat todellisen maailman ongelmia.
Auttaakseen näiden mallien kehittämistä Googlen, Facebookin ja Uberin kaltaiset tekniikat ovat kehittäneet erilaisia puitteita Pythonin syväoppimisympäristölle, mikä helpottaa erilaisten hermoverkkojen ymmärtämistä, luomista ja kouluttamista.
Syväoppimiskehys on ohjelmisto, jota tutkijat ja datatieteilijät käyttävät syväoppimismallien luomiseen ja kouluttamiseen.
Näiden kehysten tavoitteena on antaa yksilöille mahdollisuus kouluttaa mallejaan ilman, että heidän tarvitsee ymmärtää taustalla olevia tekniikoita syvä oppiminen, neuroverkot ja koneoppiminen.
Korkean tason ohjelmointirajapinnan kautta nämä puitteet tarjoavat rakennuspalikoita mallien rakentamiseen, koulutukseen ja todentamiseen.
Tarkastelemme TensorFlowia, Kerasta, Apache MXNetiä, Microsoft CNTK:ta ja DeepLearing4j:tä vaihtoehtoina PyTorchille, joka on laajalti käytetty. syvä oppimiskehys.
Mikä on Pytorch?
PyTorch on ilmainen avoimen lähdekoodin koneoppimiskirjasto, joka on rakennettu Torch Python -kirjastolla.
Sen loi Facebookin AI Research -ryhmä, ja se julkaistiin tammikuussa 2016 ilmaisena ja avoimen lähdekoodin kirjastona, joka sisältää sovelluksia tietokonenäköön, syväoppimiseen ja luonnollisen kielen käsittelyyn.
Siinä on pakollinen ja Pythonic ohjelmointikieli, joka tukee koodia mallina, helpottaa virheenkorjausta ja on yhteensopiva muiden suosittujen tieteellisten laskentakirjastojen kanssa, samalla kun se pysyy tehokkaana ja mahdollistaa laitteistokiihdyttimien, kuten GPU:iden.
PyTorchin suosio on kasvanut syväoppimisen tutkijoiden keskuudessa käytettävyyteen keskittyneen ja perusteellisen suorituskyvyn ansiosta.
Se sisältää perustietorakenteen, Tensorin, joka on Numpy-taulukoita muistuttava moniulotteinen taulukko, jonka avulla ohjelmoijat voivat helposti suunnitella monimutkaisia neuroverkkomallien.
Siitä on tulossa suositumpi nykyisillä aloilla ja akateemisessa yhteisössä joustavuuden, nopeuden ja helppokäyttöisyytensä ansiosta, mikä tekee siitä yhden suosituimmista syväoppimisen työkaluista.
Pytorchin tärkeimmät ominaisuudet
- PyTorch on Python-keskeinen tai "pythonic", koska se on tarkoitettu syvään integrointiin Python-ohjelmoinnin kanssa sen sijaan, että se toimisi käyttöliittymänä toisella kielellä kehitetylle kirjastolle.
- Helppo oppia – PyTorch noudattaa samaa rakennetta kuin perinteinen ohjelmointi, ja se on dokumentoitu huolellisesti, ja kehittäjäyhteisö yrittää aina parantaa sitä. Siksi se on helppo oppia sekä ohjelmoijille että ei-ohjelmoijille.
- PyTorch voi jakaa laskennallisen työn useille prosessoreille tai GPU ytimiä, jotka käyttävät tiedon rinnakkaisuusominaisuutta. Vaikka samanlainen rinnakkaisuus voidaan saavuttaa muilla koneoppimistekniikoilla, PyTorch tekee siitä paljon helpompaa.
- Vianetsintä: PyTorchin virheenkorjaukseen voidaan käyttää yhtä lukuisista laajalti saatavilla olevista Python-virheenkorjaustyökaluista (esimerkiksi Pythonin pdb- ja ipdb-työkalut).
- PyTorch tukee dynaamisia laskennallisia kuvaajia, mikä tarkoittaa, että verkon käyttäytymistä voidaan muuttaa dynaamisesti ajon aikana.
- PyTorchin mukana tulee erilaisia erityisesti luotuja moduuleja, kuten torchtext, torchvision ja torchaudio, jota voidaan käyttää erilaisiin syväoppimisen aloihin, kuten NLP, tietokonenäkö ja äänenkäsittely.
Pytorchin rajoitukset
- Rajoitettu seuranta- ja visualisointirajapinta: Vaikka TensorFlow sisältää tehokkaan visualisointityökalun mallikaavion luomiseen (TensorBoard), PyTorchista puuttuu tällä hetkellä tämä ominaisuus. Tämän seurauksena kehittäjät voivat muodostaa yhteyden TensorBoardiin ulkoisesti tai käyttää jotakin monista olemassa olevista Pythoneista. tietojen visualisointityökalut.
- PyTorch ei ole päästä päähän koneoppiminen kehitysalusta; se ottaa käyttöön sovelluksia palvelimille, työasemille ja mobiililaitteille.
Kaikista näistä syistä parhaiden vaihtoehtojen etsiminen Pytorchille olisi viisas päätös.
Suosituimmat Pytorch-vaihtoehdot
Tässä on luettelo Pytorchin parhaista vaihtoehdoista.
1. Tensorflow
TensorFlow on Googlen luoma syvään oppimiseen keskittyvä avoimen lähdekoodin kehys. Se tukee myös standardia koneoppiminen. TensorFlow suunniteltiin suuria numeerisia laskelmia ajatellen syvällisen oppimisen sijaan.
Lisäksi se osoittautui varsin arvokkaaksi myös syvän oppimisen kehittämisessä, joten Google teki sen saataville ilmaiseksi. TensorFlow ottaa tiedot moniulotteisten taulukoiden muodossa, joilla on suurempi ulottuvuus, joita kutsutaan tensoreiksi. Kun käsitellään valtavia tietomääriä, moniulotteiset taulukot ovat hyödyllisiä.
TensorFlow perustuu solmun reunan datavirtakaavioihin. Koska suoritusmenetelmä on kaavioiden muodossa, TensorFlow-koodin suorittaminen tietokoneklusterissa on paljon helpompaa GPU:ita käytettäessä.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust ja Scala ovat niitä kieliä, joille TensorFlow'n yhteisö on luonut tuen. TensorFlow tarjoaa suuren määrän tukiasemia etuna.
Kielten lisäksi TensorFlow'lla on laaja valikoima työkaluja, jotka liittyvät siihen tai on rakennettu sen päälle.
edut
- Se on käyttäjäystävällinen. Jos Python on sinulle tuttu, se on helppo ottaa käyttöön.
- Yhteisön tuki. Google ja muiden organisaatioiden asiantuntijakehittäjät parantavat TensorFlow'ta käytännössä päivittäin.
- TensorFlow Litea voidaan käyttää TensorFlow-mallien suorittamiseen mobiililaitteissa.
- Tensorboard on työkalu seurantaan ja visualisoimalla dataa. Jos haluat katsella syväoppimismallejasi toiminnassa, tämä on erinomainen työkalu.
- Tensorflow.js antaa sinun käyttää JavaScriptiä reaaliaikaisten syväoppimismallien suorittamiseen selaimessa.
Haitat
- TensorFlow'lla on ainutlaatuinen rakenne, mikä vaikeuttaa virheiden löytämistä ja virheenkorjausta.
- OpenCL-tukea ei ole.
- TensorFlow ei tarjoa monia ominaisuuksia Windows-käyttöjärjestelmän käyttäjille. Se avaa lukuisia ominaisuuksia Linux-käyttäjille. Windows-käyttäjät voivat kuitenkin edelleen ladata TensorFlow'n käyttämällä anaconda-kehotetta tai pip-pakettia.
- TensorFlow jää jäljessä symbolisten silmukoiden tarjoamisen suhteen määrittelemättömille sarjoille. Sillä on tietty käyttötarkoitus tietyille sarjoille, mikä tekee siitä käyttökelpoisen järjestelmän. Tämän seurauksena sitä pidetään matalan tason API:na.
2. Keras
Keras on Python-pohjainen syväoppimiskirjasto, joka erottaa sen muista syväoppimisen viitekehyksestä.
Se on korkean tason ohjelmointikieli, joka määrittelee a neuroverkkomallien API määritelmä. Sitä voidaan käyttää sekä käyttöliittymänä että parantamaan syvien oppimiskehysten ominaisuuksia, joissa se toimii.
Se on minimalistinen kehys, joka on kevyt ja helppokäyttöinen. Näistä syistä Keras on osa TensorFlown ydinsovellusliittymää. Keras-käyttöliittymä mahdollistaa hermoverkkomallien nopean prototyypityksen tutkimuksessa.
API on helppo ymmärtää ja käyttää, ja lisäetuna on se, että malleja voidaan helposti siirtää kehysten välillä.
edut
- Keras API on helppokäyttöinen. API on hyvin suunniteltu, oliosuuntautunut ja mukautuva, mikä johtaa nautinnollisemmaan käyttökokemukseen.
- Hajautetun koulutuksen ja usean grafiikkasuorittimen rinnakkaisuuden tuki on sisäänrakennettu.
- Keras on natiivi Python-moduuli, joka tarjoaa helpon pääsyn koko Python-tietotekniikkaympäristöön. Esimerkiksi Keras-malleja voidaan käyttää Python scikit-learn API:lla.
- Keras sisältää esiopetetut painot useisiin syväoppimismalleihin. Voimme käyttää näitä malleja suoraan ennusteiden tekemiseen tai ominaisuuksien poimimiseen.
Haitat
- Voi olla uskomattoman ärsyttävää saada säännöllisesti matalan tason tausta-ongelmia. Nämä ongelmat syntyvät, kun yritämme tehdä tehtäviä, joita Keras ei ollut tarkoitettu suorittamaan.
- Taustajärjestelmiinsä verrattuna se saattaa olla hidas GPU:illa ja kestää kauemmin laskea. Tämän seurauksena saatamme joutua tinkimään nopeudesta käyttäjäystävällisyyden vuoksi.
- Verrattuna muihin pakkauksiin, kuten sci-kit-learniin, Kerasin tietojen esikäsittelyominaisuudet eivät ole yhtä houkuttelevia.
3. Apache MX Net
Toinen näkyvä Deep Learning -kehys on MXNet. Apache Software Foundationin luoma MXNet tukee useita kieliä, mukaan lukien JavaScript, Python ja C++.
Amazon Web Services tukee myös MXNetiä syväoppimismallien kehittämisessä. Se on erittäin skaalautuva, mikä mahdollistaa nopean mallikoulutuksen, ja se on yhteensopiva useiden tietokonekielien kanssa.
Nopeuden ja tuottavuuden optimoimiseksi MXNet antaa sinun yhdistää symbolisia ja pakottavia ohjelmointikieliä. Se perustuu dynaamiseen riippuvuuden ajoittimeen, joka rinnastaa symboliset ja pakottavat toiminnot reaaliajassa.
Tämän lisäksi kaavion optimointikerros tekee symbolisesta suorituksesta nopeaa ja muistin säästämisen. MXNet on kannettava ja kevyt kirjasto.
Se on varustettu NVIDIA PascalTM -grafiikkasuorittimilla, ja se on skaalattavissa useisiin grafiikkasuorituksiin ja solmuihin, mikä mahdollistaa mallien nopeamman kouluttavuuden.
edut
- Tukee GPU:ita ja siinä on usean näytönohjaimen tila.
- Tehokas, skaalautuva ja salamannopea.
- Kaikki tärkeimmät alustat ovat mukana.
- Mallinäyttö on yksinkertaista ja API nopea.
- Scala, R, Python, C++ ja JavaScript ovat tuettuja ohjelmointikieliä.
Haitat
- MXNetissä on pienempi avoimen lähdekoodin kuin TensorFlow.
- Parannukset, virheenkorjaukset ja muut parannukset kestävät kauemmin, koska yhteisöltä puuttuu merkittävä tuki.
- Vaikka MxNet on laajalti useiden IT-alan yritysten palveluksessa, se ei ole yhtä tunnettu kuin Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on kaupallisesti kannattava avoimen lähdekoodin kehys hajautettua syväoppimista varten. Sitä käytetään yleensä luomiseen hermoverkkoihin, mutta sitä voidaan käyttää myös koneoppimiseen ja kognitiiviseen laskemiseen.
Se tukee useita kieliä ja on helppokäyttöinen pilvessä. Näiden ominaisuuksien ansiosta CNTK sopii hyvin erilaisiin tekoälysovelluksiin. Vaikka voimme käyttää C++:aa sen toimintojen käynnistämiseen, yleisin vaihtoehto on käyttää Python-ohjelmaa.
Kun Microsoft Cognitive Toolkit -työkalua käytetään useissa tietokoneissa, sen suorituskyvyn ja skaalautuvuuden havaitaan olevan parempi kuin Theanon tai TensorFlow'n kaltaiset työkalupakkit.
Microsoft Cognitive Toolkit tukee sekä RNN- että CNN-hermomalleja, joten se sopii kuvan, käsinkirjoituksen ja puheentunnistustehtäviin.
edut
- Helppo integroida Apache Spark -tietoanalytiikkamoottoriin.
- CNTK:n skaalautuvuus on tehnyt siitä suositun valinnan monissa yrityksissä. Optimoituja komponentteja on useita.
- Tarjoaa vakaan ja hyvän suorituskyvyn.
- Toimii hyvin Azure Cloudin kanssa, joita Microsoft tukee molempia.
- Resurssien käyttö ja hallinta on tehokasta.
Haitat
- Verrattuna Tensorflowiin, yhteisön tuki on pienempi.
- Jyrkkä oppimiskäyrä.
- Siitä puuttuu visualisointikortti eikä ARM-tuki.
5. DeepLearning4j
Jos Java on ensisijainen ohjelmointikielesi, DeepLearning4j on hyvä kehys käytettäväksi. Se on hajautettu syvälle oppiva kirjasto, joka on kaupallinen ja avoimen lähdekoodin.
Kaikkia hermoverkkojen päätyyppejä, kuten RNN:itä ja CNN:itä, tuetaan. Deeplearning4j on Java- ja Scala-kirjasto syvään oppimiseen.
Se toimii hienosti myös Hadoopin ja Apache Sparkin kanssa. Deeplearning4j on loistava vaihtoehto Java-pohjaisille syväoppimisratkaisuille, koska se tukee myös GPU:ita.
Mitä tulee Eclipse Deeplearning4j -syväoppimiskehykseen, joitain erottuvia ominaisuuksia ovat rinnakkainen koulutus iteratiivisten vähennysten avulla, mikropalveluarkkitehtuurin mukauttaminen sekä hajautetut suorittimet ja grafiikkasuorittimet.
edut
- Siinä on erinomainen dokumentaatio ja yhteisön apu.
- Apache Spark -integrointi on yksinkertainen.
- Se on skaalautuva ja pystyy käsittelemään valtavia tietomääriä.
Haitat
- Verrattuna Tensorflow- ja PyTorchiin, se on vähemmän suosittu.
- Java on ainoa saatavilla oleva ohjelmointikieli.
Yhteenveto
Parhaan syvän oppimiskehyksen valitseminen on vaikea tehtävä. Koska niitä on niin paljon, luettelo kasvaa kysynnän mukaan tekoäly tutkimus- ja koneoppimissovellukset kasvavat. Jokaisella kehyksellä on omat hyvät ja huonot puolensa.
On otettava huomioon useita näkökohtia, mukaan lukien turvallisuus, skaalautuvuus ja suorituskyky. Yritystason järjestelmissä luotettavuudesta tulee entistä tärkeämpää.
Jos olet vasta aloittamassa, Tensorflow on hyvä paikka aloittaa. Valitse CNTK, jos olet kehittämässä Windows-pohjaista kaupallista tuotetta. Jos pidät Javasta, käytä DL4J:tä.
Jätä vastaus