Si vous lisez ceci, vous avez sans aucun doute déjà commencé votre voyage dans l'apprentissage en profondeur. Si vous êtes nouveau sur ce sujet, l'apprentissage en profondeur est un module complémentaire qui utilise des structures cérébrales uniques appelées réseaux de neurones artificiels pour construire des ordinateurs de type humain qui s'attaquent aux problèmes du monde réel.
Pour aider au développement de ces conceptions, des géants de la technologie comme Google, Facebook et Uber ont développé une variété de cadres pour l'environnement d'apprentissage en profondeur Python, ce qui simplifie la compréhension, la création et la formation de divers réseaux de neurones.
Un cadre d'apprentissage en profondeur est un logiciel que les universitaires et les scientifiques des données utilisent pour créer et entraîner des modèles d'apprentissage en profondeur.
Le but de ces cadres est de permettre aux individus de former leurs modèles sans avoir à comprendre les techniques derrière l'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones et l'apprentissage automatique.
Grâce à une interface de programmation de haut niveau, ces frameworks fournissent des blocs de construction pour la construction, la formation et la vérification des modèles.
Nous examinerons TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK et DeepLearing4j comme alternatives à PyTorch, qui est largement utilisé. cadre d'apprentissage en profondeur.
Qu'est-ce que Pytorch ?
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique gratuite et open source construite avec la bibliothèque Torch Python.
Il a été créé par le groupe AI Research de Facebook et publié en tant que bibliothèque gratuite et open source en janvier 2016 avec des applications de vision par ordinateur, d'apprentissage en profondeur et de traitement du langage naturel.
Il dispose d'un langage de programmation impératif et Pythonic qui prend en charge le code en tant que modèle, facilite le débogage et est compatible avec d'autres bibliothèques informatiques scientifiques populaires, tout en restant efficace et en permettant des accélérateurs matériels comme les GPU.
PyTorch a gagné en popularité parmi les chercheurs en apprentissage profond grâce à son accent sur la convivialité et à des considérations de performances approfondies.
Il contient une structure de données de base, Tensor, qui est un tableau multidimensionnel similaire aux tableaux Numpy, ce qui permet aux programmeurs de concevoir facilement un complexe Réseau neuronal.
Il devient de plus en plus populaire dans les secteurs actuels et dans la communauté universitaire en raison de sa flexibilité, de sa rapidité et de sa facilité de mise en œuvre, ce qui en fait l'un des outils d'apprentissage en profondeur les plus populaires.
Principales caractéristiques de Pytorch
- PyTorch est centré sur Python, ou "pythonic", en ce sens qu'il est destiné à une intégration profonde avec la programmation Python plutôt que de servir d'interface à une bibliothèque développée dans un autre langage.
- Simple à apprendre - PyTorch suit la même structure que la programmation traditionnelle et a été méticuleusement documenté, la communauté des développeurs essayant toujours de l'améliorer. Il est donc simple à apprendre pour les programmeurs et les non-programmeurs.
- PyTorch peut diviser le travail de calcul sur plusieurs CPU ou GPU cœurs utilisant la capacité de parallélisme des données. Bien qu'un parallélisme similaire puisse être réalisé avec d'autres techniques d'apprentissage automatique, PyTorch le rend beaucoup plus facile.
- Débogage : L'un des nombreux outils de débogage Python largement accessibles (par exemple, les outils pdb et ipdb de Python) peut être utilisé pour déboguer PyTorch.
- PyTorch prend en charge les graphes de calcul dynamiques, ce qui implique que le comportement du réseau peut être modifié dynamiquement pendant l'exécution.
- PyTorch est livré avec divers modules spécialement créés, tels que torchtext, torchvision et torchaudio, qui peuvent être utilisés pour traiter divers domaines de l'apprentissage en profondeur, tels que la PNL, la vision par ordinateur et le traitement de la voix.
Limites de Pytorche
- Interfaces de surveillance et de visualisation limitées : alors que TensorFlow inclut un puissant outil de visualisation pour générer le graphe du modèle (TensorBoard), PyTorch ne dispose pas actuellement de cette fonctionnalité. En conséquence, les développeurs peuvent se connecter à TensorBoard en externe ou utiliser l'un des nombreux Python existants. outils de visualisation de données.
- PyTorch n'est pas un bout en bout machine learning plate-forme de développement ; il déploie des applications sur des serveurs, des postes de travail et des appareils mobiles.
Pour toutes ces raisons, rechercher les meilleures alternatives à Pytorch serait une sage décision.
Alternatives les plus populaires à Pytorch
Voici la liste des meilleures alternatives à Pytorch.
1. Flux tenseur
TensorFlow est un cadre open source axé sur l'apprentissage en profondeur créé par Google. Il prend également en charge la norme machine learning. TensorFlow a été conçu avec de grands calculs numériques à l'esprit, plutôt qu'un apprentissage en profondeur.
De plus, il s'est également avéré très utile pour le développement de l'apprentissage en profondeur, c'est pourquoi Google l'a rendu disponible gratuitement. TensorFlow prend les données sous la forme de tableaux multidimensionnels de plus grande dimension, appelés tenseurs. Lorsqu'il s'agit d'énormes volumes de données, les tableaux multidimensionnels sont utiles.
TensorFlow est basé sur des graphes de flux de données en périphérie de nœud. Étant donné que la méthode d'exécution prend la forme de graphiques, il est beaucoup plus facile d'exécuter du code TensorFlow sur un cluster d'ordinateurs tout en utilisant des GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust et Scala font partie des langages pour lesquels la communauté de TensorFlow a créé un support. TensorFlow offre l'avantage d'avoir un grand nombre de points d'accès.
Outre les langues, TensorFlow dispose d'une large gamme d'outils qui s'y connectent ou sont construits dessus.
Avantages
- C'est convivial. Si vous êtes familier avec Python, ce sera simple à comprendre.
- Soutien de la communauté. TensorFlow est amélioré pratiquement tous les jours par Google et les développeurs experts d'autres organisations.
- TensorFlow Lite peut être utilisé pour exécuter des modèles TensorFlow sur des appareils mobiles.
- Tensorboard est un outil de suivi et visualisation des données. Si vous souhaitez observer vos modèles d'apprentissage en profondeur en action, c'est un excellent outil à utiliser.
- Tensorflow.js vous permet d'utiliser JavaScript pour exécuter des modèles d'apprentissage en profondeur en temps réel dans le navigateur.
Inconvénients
- TensorFlow a une structure unique, ce qui rend plus difficile la découverte et le débogage des erreurs.
- Il n'y a pas de support OpenCL.
- TensorFlow ne fournit pas beaucoup de fonctionnalités aux utilisateurs du système d'exploitation Windows. Il déverrouille une pléthore de fonctionnalités pour les utilisateurs de Linux. Cependant, les utilisateurs Windows peuvent toujours télécharger TensorFlow à l'aide de l'invite anaconda ou du package pip.
- TensorFlow est en retard en termes d'offre de boucles symboliques pour des séquences indéfinies. Il a une utilisation spécifique pour des séquences particulières, ce qui en fait un système utilisable. En conséquence, il est considéré comme une API de bas niveau.
2. Kéras
Keras est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur basée sur Python, ce qui la distingue des autres frameworks d'apprentissage en profondeur.
C'est un langage de programmation de haut niveau qui définit un Réseau neuronal Définition de l'API. Il peut être utilisé à la fois comme interface utilisateur et pour améliorer les capacités des frameworks d'apprentissage en profondeur sur lesquels il s'exécute.
C'est un framework minimaliste, léger et facile à utiliser. Pour ces raisons, Keras fait partie de l'API principale de TensorFlow. Un frontal Keras permet un prototypage rapide de modèles de réseaux de neurones dans la recherche.
L'API est simple à saisir et à utiliser, avec l'avantage supplémentaire de permettre aux modèles d'être facilement transférés entre les frameworks.
Avantages
- L'API Keras est simple à utiliser. L'API est bien conçue, orientée objet et adaptable, ce qui se traduit par une expérience utilisateur plus agréable.
- La prise en charge de la formation distribuée et du parallélisme multi-GPU est intégrée.
- Keras est un module natif Python qui fournit un accès simple à l'environnement complet de science des données Python. Les modèles Keras, par exemple, peuvent être utilisés à l'aide de l'API Python scikit-learn.
- Keras inclut des poids pré-formés pour plusieurs modèles d'apprentissage en profondeur. Nous pouvons utiliser ces modèles directement pour faire des prédictions ou extraire des caractéristiques.
Inconvénients
- Il peut être extrêmement ennuyeux de rencontrer régulièrement des problèmes de backend de bas niveau. Ces problèmes surviennent lorsque nous tentons d'accomplir des tâches que Keras n'était pas censé accomplir.
- Comparé à ses backends, il peut être lent sur les GPU et prendre plus de temps à calculer. En conséquence, nous devrons peut-être faire des compromis entre la vitesse et la convivialité.
- Par rapport à d'autres packages tels que sci-kit-learn, les capacités de prétraitement des données de Keras ne sont pas aussi attrayantes.
3. Apache MXNet
Un autre important Cadre d'apprentissage en profondeur est MXNet. MXNet, qui a été créé par Apache Software Foundation, prend en charge une variété de langages, notamment JavaScript, Python et C++.
Amazon Web Services prend également en charge MXNet dans le développement de modèles d'apprentissage en profondeur. Il est extrêmement évolutif, permettant une formation rapide des modèles, et il est compatible avec une variété de langages informatiques.
Pour optimiser la vitesse et la productivité, MXNet vous permet de mélanger les langages de programmation symboliques et impératifs. Il est basé sur un planificateur dynamique de dépendances qui met en parallèle les activités symboliques et impératives en temps réel.
En plus de cela, une couche d'optimisation des graphes rend l'exécution symbolique rapide et économe en mémoire. MXNet est une bibliothèque portable et légère.
Il est alimenté par des GPU NVIDIA PascalTM et évolutif sur plusieurs GPU et nœuds, ce qui vous permet de former des modèles plus rapidement.
Avantages
- Prend en charge les GPU et dispose d'un mode multi-GPU.
- Efficace, évolutif et ultra-rapide.
- Toutes les principales plateformes sont à bord.
- Le service de modèle est simple et l'API est rapide.
- Scala, R, Python, C++ et JavaScript font partie des langages de programmation pris en charge.
Inconvénients
- MXNet a un plus petit open source communauté que TensorFlow.
- Les améliorations, corrections de bogues et autres améliorations prennent plus de temps à mettre en œuvre en raison d'un manque de soutien important de la part de la communauté.
- MxNet, bien que largement utilisé par de nombreuses entreprises du secteur informatique, n'est pas aussi connu que Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Boîte à outils cognitive Microsoft (CNTK) est un framework open source commercialement viable pour l'apprentissage en profondeur distribué. Il est généralement utilisé pour créer les réseaux de neurones, mais peut également être utilisé pour l'apprentissage automatique et l'informatique cognitive.
Il prend en charge une variété de langues et est simple à utiliser sur le cloud. En raison de ces qualités, CNTK convient parfaitement à une variété d'applications d'IA. Bien que nous puissions utiliser C++ pour invoquer ses fonctions, l'option la plus fréquente consiste à utiliser un programme Python.
Lorsqu'il est exécuté sur plusieurs ordinateurs, le Microsoft Cognitive Toolkit est reconnu pour offrir de meilleures performances et une meilleure évolutivité que les kits d'outils comme Theano ou TensorFlow.
Le Microsoft Cognitive Toolkit prend en charge les modèles neuronaux RNN et CNN, ce qui le rend adapté aux tâches de reconnaissance d'images, d'écriture manuscrite et de la parole.
Avantages
- Simple à intégrer à Apache Spark, un moteur d'analyse de données.
- L'évolutivité de CNTK en a fait un choix populaire dans de nombreuses entreprises. Il existe plusieurs composants optimisés.
- Offre des performances stables et bonnes.
- Fonctionne bien avec Azure Cloud, tous deux pris en charge par Microsoft.
- L'utilisation et la gestion des ressources sont efficaces.
Inconvénients
- Par rapport à Tensorflow, il y a moins de soutien communautaire.
- Une courbe d'apprentissage abrupte.
- Il manque une carte de visualisation ainsi que le support ARM.
5. Apprentissage profond4j
Si Java est votre langage de programmation principal, DeepLearning4j est un bon framework à utiliser. Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage en profondeur distribuée de qualité commerciale et open source.
Tous les principaux types de conceptions de réseaux neuronaux, tels que les RNN et les CNN, sont pris en charge. Deeplearning4j est une bibliothèque Java et Scala pour l'apprentissage en profondeur.
Cela fonctionne bien avec Hadoop et Apache Spark également. Deeplearning4j est une merveilleuse alternative aux solutions d'apprentissage en profondeur basées sur Java, car il prend également en charge les GPU.
En ce qui concerne le framework d'apprentissage en profondeur Eclipse Deeplearning4j, certaines des fonctionnalités les plus remarquables incluent la formation parallèle via des réductions itératives, l'adaptation de l'architecture de micro-services et les CPU et GPU distribués.
Avantages
- Il a une excellente documentation et une aide communautaire.
- L'intégration d'Apache Spark est simple.
- Il est évolutif et capable de gérer d'énormes volumes de données.
Inconvénients
- En comparaison avec Tensorflow et PyTorch, il est moins populaire.
- Java est le seul langage de programmation disponible.
Conclusion
Choisir le meilleur cadre d'apprentissage en profondeur est une entreprise difficile. D'autant plus qu'il y en a tellement, la liste s'allonge à mesure que la demande de intelligence artificielle les applications de recherche et d'apprentissage automatique se développent. Chaque cadre a son propre ensemble d'avantages et d'inconvénients.
Plusieurs considérations doivent être prises en compte, notamment la sécurité, l'évolutivité et les performances. Dans les systèmes d'entreprise, la fiabilité devient encore plus importante.
Si vous débutez, Tensorflow est un bon point de départ. Choisissez CNTK si vous développez un produit commercial basé sur Windows. Si vous préférez Java, utilisez DL4J.
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