As jo dit lêze, binne jo sûnder mis al begon mei jo reis nei djip learen. As jo nij binne foar dit ûnderwerp, is djip learen in tafoeging dy't unike harsens-like struktueren brûkt, neamd keunstmjittige neurale netwurken om minsklike kompjûters te bouwen dy't problemen yn 'e echte wrâld oanpakke.
Om te helpen by de ûntwikkeling fan dizze ûntwerpen, hawwe techbehemoths lykas Google, Facebook en Uber in ferskaat oan kaders ûntwikkele foar de Python-djippe learomjouwing, wêrtroch it makliker is om ferskate neurale netwurken te begripen, te meitsjen en te trenen.
In ramt foar djip learen is in stik software dat akademisy en gegevenswittenskippers brûke om modellen foar djippe learen te meitsjen en op te trenen.
It doel fan dizze kaders is om it mooglik te meitsjen foar partikulieren om har modellen te trenen sûnder de techniken derachter te hoege te begripen djip learen, neurale netwurken, en masine learen.
Troch in programmearring-ynterface op heech nivo leverje dizze kaders boublokken foar it bouwen, oplieden en ferifiearjen fan modellen.
Wy sille sjen nei TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, en DeepLearing4j as alternativen foar PyTorch, dat is in soad brûkt djip learen ramt.
Wat is Pytorch?
PyTorch is in fergese, iepen-boarne masine-learbibleteek boud mei de Torch Python-bibleteek.
It waard makke troch Facebook's AI Research-groep en publisearre as in fergese en iepen boarne biblioteek yn jannewaris 2016 mei applikaasjes yn kompjûterfisy, djip learen en natuerlike taalferwurking.
It hat in ymperatyf en Pythonyske programmeartaal dy't koade as model stipet, debuggen fasilitearret en kompatibel is mei oare populêre wittenskiplike komputerbiblioteken, alles wylst se effisjint bliuwe en hardwareversnellers lykas GPU's ynskeakelje.
PyTorch is yn populariteit groeid ûnder ûndersikers foar djippe learen troch syn fokus op brûkberens en yngeande prestaasjes oerwagings.
It befettet in basisgegevensstruktuer, Tensor, dy't in multydiminsjonale array is gelyk oan Numpy-arrays, wêrtroch programmeurs maklik in yngewikkeld ûntwerp kinne ûntwerpe. neuronale netwurk.
It wurdt populêrder yn hjoeddeistige sektoaren en yn 'e akademyske mienskip fanwege syn fleksibiliteit, snelheid en maklike ymplemintaasje, wêrtroch it ien fan' e populêrste ark foar djippe learen is.
Pytorch Key Features
- PyTorch is Python-sintraal, of "pytoanysk", yn dat it bedoeld is foar djippe yntegraasje mei Python-programmearring ynstee fan te tsjinjen as ynterface foar in bibleteek ûntwikkele yn in oare taal.
- Ienfâldich te learen - PyTorch folget deselde struktuer as tradisjonele programmearring en is sekuer dokumintearre, mei de ûntwikkeldersmienskip altyd besykje it te ferbetterjen. It is dêrom ienfâldich om te learen foar sawol programmeurs as net-programmeurs.
- PyTorch kin computational wurk diele oer ferskate CPU of GPU kearnen mei help fan data parallelism kapasiteit. Hoewol ferlykbere parallellisme kin wurde berikt mei oare masine-leartechniken, makket PyTorch it folle makliker.
- Debuggen: Ien fan 'e talleaze breed tagonklike Python-debuggen-ark (bygelyks Python's pdb- en ipdb-ark) kin brûkt wurde om PyTorch te debuggen.
- PyTorch stipet dynamyske berekkeningsgrafiken, wat ymplisearret dat it gedrach fan it netwurk dynamysk kin wurde feroare tidens runtime.
- PyTorch komt mei ferskate spesjaal makke modules, lykas fakkeltekst, fakkelfyzje en fakkelaudio, dat kin brûkt wurde om te gean mei ferskate fjilden fan djip learen, lykas NLP, kompjûterfisy, en stimferwurking.
Pytorch Beheinings
- Beheinde tafersjoch- en fisualisaasje-ynterfaces: Wylst TensorFlow in krêftich fisualisaasjeark omfettet foar it generearjen fan de modelgrafyk (TensorBoard), mist PyTorch op it stuit dizze funksje. As resultaat kinne ûntwikkelders ekstern ferbine mei TensorBoard of ien fan 'e tal fan besteande Python brûke ark foar datafisualisaasje.
- PyTorch is gjin ein-oan-ein masine learen ûntwikkeling platfoarm; it set applikaasjes yn op servers, wurkstasjons en mobile apparaten.
Om al dizze redenen soe it sykjen fan de moaiste alternativen foar Pytorch in wiis beslút wêze.
Meast populêre Pytorch alternativen
Hjir is de list mei bêste alternativen foar Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow is in djip learrjochte, iepen-boarne-ramt makke troch Google. It stipet ek standert masine learen. TensorFlow is ûntworpen mei grutte numerike berekkeningen yn gedachten, ynstee fan djip learen.
Fierder bliek it ek aardich weardefol te wêzen foar ûntwikkeling fan djippe learen, dus Google makke it fergees beskikber. TensorFlow nimt gegevens yn 'e foarm fan meardiminsjonale arrays mei gruttere diminsjes, bekend as tensors. By it omgean mei enoarme voluminten gegevens, komme multydiminsjonale arrays nuttich.
TensorFlow is basearre op knooppunt-edge gegevensstreamgrafiken. Om't de útfieringsmetoade de foarm fan grafiken hat, is it folle makliker om TensorFlow-koade út te fieren oer in kluster fan kompjûters by it brûken fan GPU's.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust en Scala binne ûnder de talen dêr't TensorFlow's mienskip stipe foar hat makke. TensorFlow biedt it foardiel fan in grut oantal tagongspunten.
Njonken talen hat TensorFlow in grut oanbod fan ark dy't dermei ferbine of derop binne boud.
foardielen
- It is brûkerfreonlik. As jo bekend binne mei Python, sil it ienfâldich wêze om op te heljen.
- Stipe fan de mienskip. TensorFlow wurdt praktysk elke dei ferbettere troch saakkundige ûntwikkelders fan Google en oare organisaasjes.
- TensorFlow Lite kin brûkt wurde om TensorFlow-modellen út te fieren op mobile apparaten.
- Tensorboard is in ark foar tafersjoch en fisualisearjen fan gegevens. As jo jo modellen foar djippe learen yn aksje wolle besjen, is dit in poerbêst ark om te brûken.
- Tensorflow.js lit jo JavaSkript brûke om real-time modellen foar djippe learen yn 'e browser út te fieren.
neidielen
- TensorFlow hat in unike struktuer, wêrtroch it dreger is om flaters te ûntdekken en te debuggen.
- D'r is gjin OpenCL-stipe.
- TensorFlow biedt net in protte mooglikheden foar brûkers fan it Windows-bestjoeringssysteem. It ûntsluten in oerfloed fan mooglikheden foar Linux-brûkers. Windows-brûkers kinne TensorFlow lykwols noch downloade mei de anaconda-prompt as it pip-pakket.
- TensorFlow falt efter yn termen fan it oanbieden fan symboalyske loops foar ûnbepaalde sekwinsjes. It hat in spesifyk gebrûk foar bepaalde sekwinsjes, wêrtroch it in brûkber systeem is. As resultaat wurdt it beskôge as in leech nivo API.
2. Keras
Keras is in Python-basearre djippe learbibleteek, dy't it ûnderskiedt fan oare ramt foar djippe learen.
It is in heech nivo programmeartaal dy't definiearret a neuronale netwurk API definysje. It kin sawol brûkt wurde as brûkersynterface en om de mooglikheden te ferbetterjen fan 'e djippe learkaders wêrop it rint.
It is in minimalistysk ramt dat lichtgewicht en maklik te brûken is. Om dizze redenen is Keras diel fan TensorFlow's kearn API. In front-end fan Keras soarget foar rappe prototyping fan modellen foar neuronale netwurken yn ûndersyk.
De API is ienfâldich om te begripen en te brûken, mei de tafoege bonus fan it tastean fan modellen maklik oerdroegen wurde tusken kaders.
foardielen
- De Keras API is ienfâldich te brûken. De API is goed ûntwurpen, objekt-oriïntearre en oanpasber, wat resulteart yn in nofliker brûkersûnderfining.
- Stipe foar ferdield training en multi-GPU parallelisme is ynboud.
- Keras is in Python native module dy't ienfâldige tagong jout ta de folsleine Python data science omjouwing. Keras-modellen kinne bygelyks brûkt wurde mei de Python scikit-learn API.
- Keras omfettet pre-trained gewichten foar ferskate modellen foar djippe learen. Wy kinne dizze modellen direkt brûke om foarsizzingen te meitsjen of funksjes út te heljen.
neidielen
- It kin ongelooflijk ferfelend wêze om regelmjittich problemen mei backend op leech nivo te krijen. Dizze problemen ûntsteane as wy besykje taken te dwaan dy't Keras net bedoeld wie om te folbringen.
- Yn ferliking mei syn backends kin it traach wêze op GPU's en langer duorje om te berekkenjen. As resultaat moatte wy miskien snelheid kompromittearje foar brûkerfreonlikens.
- As fergelike mei oare pakketten lykas sci-kit-learn, binne Keras-data-foarferwurkingsmooglikheden net sa oantreklik.
3. Apache MX Net
In oare promininte Deep Learning framework is MXNet. MXNet, dat is makke troch de Apache Software Foundation, stipet in ferskaat oan talen, ynklusyf JavaScript, Python, en C++.
Amazon Web Services stipet ek MXNet yn 'e ûntwikkeling fan modellen foar djippe learen. It is ekstreem skaalber, wêrtroch rappe modeltraining mooglik is, en it is kompatibel mei in ferskaat oan kompjûtertalen.
Om snelheid en produktiviteit te optimalisearjen, lit MXNet jo symboalyske en ymperatyf programmeartalen mingje. It is basearre op in dynamyske ôfhinklikheidsskemaer dy't symboalyske en ymperatyf aktiviteiten yn real-time paralleleart.
Boppedat makket in grafykoptimalisaasjelaach symboalyske útfiering fluch en ûnthâld ekonomysk. MXNet is in draachbere en lichtgewicht bibleteek.
It wurdt oandreaun troch NVIDIA Pascal TM GPUs en scalable oer ferskate GPUs en knooppunten, sadat jo traine modellen flugger.
foardielen
- Unterstützt GPU's en hat in multi-GPU-modus.
- Effisjint, skalberber en bliksemsnel.
- Alle grutte platfoarms binne oan board.
- Model tsjinje is ienfâldich, en de API is fluch.
- Scala, R, Python, C++, en JavaScript binne ûnder de stipe programmeartalen.
neidielen
- MXNet hat in lytsere iepen Boarne mienskip dan TensorFlow.
- Ferbetteringen, bugfixes en oare ferbetterings duorje langer om te ymplementearjen fanwegen in gebrek oan wichtige mienskipsstipe.
- MxNet, hoewol in protte yn tsjinst by ferskate bedriuwen yn 'e IT-sektor, is net sa bekend as Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) is in kommersjeel leefber iepen-boarne-ramt foar ferspraat djip learen. It wurdt algemien brûkt om te meitsjen neurale netwurken, mar kin ek brûkt wurde foar masine learen en kognitive computing.
It stipet in ferskaat oan talen en is ienfâldich te brûken op 'e wolk. Fanwegen dizze kwaliteiten is CNTK in geskikte fit foar in ferskaat oan AI-tapassingen. Hoewol wy C ++ kinne brûke om syn funksjes op te roppen, is de meast foarkommende opsje om in Python-programma te brûken.
As jo op ferskate kompjûters rinne, wurdt de Microsoft Cognitive Toolkit erkend om bettere prestaasjes en skalberens te jaan dan toolkits lykas Theano of TensorFlow.
De Microsoft Cognitive Toolkit stipet sawol RNN as CNN neurale modellen, wêrtroch it geskikt is foar taken foar ôfbylding, hânskrift en spraakherkenning.
foardielen
- Ienfâldich te yntegrearjen mei Apache Spark, in motor foar gegevensanalyse.
- De skalberens fan CNTK hat it in populêre kar makke yn in protte bedriuwen. D'r binne ferskate optimalisearre komponinten.
- Biedt stabile en goede prestaasjes.
- Wurket moai mei Azure Cloud, dy't beide wurde stipe troch Microsoft.
- Boarnegebrûk en behear binne effisjint.
neidielen
- Yn ferliking mei Tensorflow is d'r minder mienskipsstipe.
- In steile learkurve.
- It mist in fisualisaasjeboerd lykas ARM-stipe.
5. DeepLearning4j
As Java jo primêre programmeartaal is, is DeepLearning4j in goed ramt om te brûken. It is in ferspraat djippe learende bibleteek dy't kommersjeel en iepen boarne is.
Alle haadtypen fan neurale netwurkûntwerpen, lykas RNN's en CNN's, wurde stipe. Deeplearning4j is in Java- en Scala-bibleteek foar djip learen.
It wurket ek moai mei Hadoop en Apache Spark. Deeplearning4j is in prachtich alternatyf foar Java-basearre oplossingen foar djippe learen, om't it ek GPU's stipet.
As it giet om it Eclipse Deeplearning4j-deep learning-ramt, omfetsje guon fan 'e opfallende funksjes parallelle training fia iterative reduksjes, oanpassing fan mikro-tsjinst-arsjitektuer, en ferspraat CPU's en GPU's.
foardielen
- It hat poerbêste dokumintaasje en help fan 'e mienskip.
- De yntegraasje fan Apache Spark is ienfâldich.
- It is skalberber en yn steat om enoarme voluminten gegevens te behanneljen.
neidielen
- Yn ferliking mei Tensorflow en PyTorch is it minder populêr.
- Java is de ienige beskikbere programmeartaal.
Konklúzje
It kiezen fan it bêste ramt foar djippe learen is in drege ûndernimming. Mear sa, om't d'r safolle binne, groeit de list as fraach nei keunstmjittige yntelliginsje ûndersyk en masine learen applikaasjes groeit. Elk ramt hat syn eigen set foar- en neidielen.
Ferskate oerwagings moatte wurde makke, ynklusyf feiligens, skaalberens en prestaasjes. Yn systemen fan bedriuwsklasse wurdt betrouberens noch wichtiger.
As jo gewoan begjinne, is Tensorflow in goed plak om te begjinnen. Kies CNTK as jo in Windows-basearre kommersjeel produkt ûntwikkelje. As jo Java leaver hawwe, brûk dan DL4J.
Leave a Reply