Se estás lendo isto, sen dúbida xa iniciaches a túa viaxe á aprendizaxe profunda. Se es novo neste tema, a aprendizaxe profunda é un complemento que usa estruturas cerebrais únicas chamadas redes neuronais artificiais para construír ordenadores semellantes aos humanos que abordan problemas do mundo real.
Para axudar no desenvolvemento destes deseños, gigantes da tecnoloxía como Google, Facebook e Uber desenvolveron unha variedade de marcos para o ambiente de aprendizaxe profunda de Python, o que facilita a comprensión, creación e adestramento de diversas redes neuronais.
Un marco de aprendizaxe profunda é unha peza de software que os académicos e os científicos de datos usan para crear e adestrar modelos de aprendizaxe profunda.
O obxectivo destes marcos é facer posible que os individuos adestren os seus modelos sen ter que comprender as técnicas que hai detrás aprendizaxe profunda, redes neuronais e aprendizaxe automática.
A través dunha interface de programación de alto nivel, estes cadros proporcionan bloques de construción para construír, adestrar e verificar modelos.
Veremos TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK e DeepLearing4j como alternativas a PyTorch, que é un marco de aprendizaxe profunda.
Que é Pytorch?
PyTorch é unha biblioteca gratuíta de aprendizaxe automática de código aberto construída coa biblioteca Torch Python.
Foi creado polo grupo de investigación AI de Facebook e publicado como biblioteca gratuíta e de código aberto en xaneiro de 2016 con aplicacións en visión por ordenador, aprendizaxe profunda e procesamento da linguaxe natural.
Ten unha linguaxe de programación imperativa e Pythonic que admite código como modelo, facilita a depuración e é compatible con outras bibliotecas informáticas científicas populares, mentres se mantén eficiente e permite aceleradores de hardware como as GPU.
PyTorch medrou en popularidade entre os investigadores de aprendizaxe profunda grazas ao seu foco na usabilidade e a consideracións exhaustivas de rendemento.
Contén unha estrutura de datos básica, Tensor, que é unha matriz multidimensional similar ás matrices Numpy, que permite aos programadores deseñar facilmente unha matriz complicada. rede neural.
Cada vez é máis popular nos sectores actuais e na comunidade académica debido á súa flexibilidade, rapidez e facilidade de implementación, polo que é unha das ferramentas de aprendizaxe profunda máis populares.
Características principais de Pytorch
- PyTorch está centrado en Python, ou "pythonic", xa que está pensado para unha integración profunda coa programación de Python en lugar de servir como interface para unha biblioteca desenvolvida noutra linguaxe.
- Fácil de aprender: PyTorch segue a mesma estrutura que a programación tradicional e foi meticulosamente documentado, coa comunidade de desenvolvedores sempre intentando mellorala. Polo tanto, é sinxelo de aprender tanto para programadores como para non programadores.
- PyTorch pode dividir o traballo computacional en varias CPU ou GPU núcleos usando a capacidade de paralelismo de datos. Aínda que se pode lograr un paralelismo similar con outras técnicas de aprendizaxe automática, PyTorch faino moito máis fácil.
- Depuración: unha das numerosas ferramentas de depuración de Python amplamente accesibles (por exemplo, as ferramentas pdb e ipdb de Python) pódese usar para depurar PyTorch.
- PyTorch admite gráficos computacionais dinámicos, o que implica que o comportamento da rede pode modificarse de forma dinámica durante o tempo de execución.
- PyTorch vén con varios módulos creados especialmente, como torchtext, torchvision e torchaudio, que se pode usar para tratar con diversos campos de aprendizaxe profunda, como a PNL, a visión por ordenador e o procesamento de voz.
Limitacións de Pytorch
- Interfaces de monitorización e visualización limitadas: aínda que TensorFlow inclúe unha poderosa ferramenta de visualización para xerar o gráfico do modelo (TensorBoard), actualmente PyTorch carece desta función. Como resultado, os desenvolvedores poden conectarse a TensorBoard externamente ou utilizar un dos numerosos Python existentes. ferramentas de visualización de datos.
- PyTorch non é un extremo a extremo aprendizaxe de máquina plataforma de desenvolvemento; desprega aplicacións en servidores, estacións de traballo e dispositivos móbiles.
Por todas estas razóns, buscar as mellores alternativas a Pytorch sería unha decisión acertada.
As alternativas máis populares de Pytorch
Aquí está a lista das mellores alternativas a Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow é un marco de código aberto enfocado na aprendizaxe profunda creado por Google. Tamén admite estándar aprendizaxe de máquina. TensorFlow foi deseñado pensando en grandes cálculos numéricos, en lugar de aprender en profundidade.
Ademais, demostrou ser moi valioso para o desenvolvemento da aprendizaxe profunda, polo que Google púxoo dispoñible gratuitamente. TensorFlow toma datos en forma de matrices multidimensionais con dimensións maiores, coñecidas como tensores. Cando se trata de enormes volumes de datos, as matrices multidimensionais son útiles.
TensorFlow baséase en gráficos de fluxo de datos de borde de nodos. Dado que o método de execución toma a forma de gráficos, é moito máis doado executar código TensorFlow nun clúster de ordenadores mentres se usan GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust e Scala están entre os idiomas para os que a comunidade de TensorFlow creou soporte. TensorFlow ofrece a vantaxe de ter un gran número de puntos de acceso.
Ademais dos idiomas, TensorFlow ten unha gran variedade de ferramentas que se conectan con el ou están construídas sobre el.
vantaxes
- É fácil de usar. Se estás familiarizado con Python, será sinxelo de recoller.
- Apoio da comunidade. TensorFlow é mellorado practicamente todos os días por Google e os desenvolvedores expertos doutras organizacións.
- TensorFlow Lite pódese usar para executar modelos TensorFlow en dispositivos móbiles.
- Tensorboard é unha ferramenta de seguimento e visualizando datos. Se queres ver os teus modelos de aprendizaxe profunda en acción, esta é unha excelente ferramenta para usar.
- Tensorflow.js permítelle usar JavaScript para executar modelos de aprendizaxe profunda en tempo real no navegador.
Desvantaxes
- TensorFlow ten unha estrutura única, polo que é máis difícil descubrir e depurar erros.
- Non hai soporte para OpenCL.
- TensorFlow non ofrece moitas capacidades para os usuarios do sistema operativo Windows. Desbloquea unha infinidade de capacidades para os usuarios de Linux. Non obstante, os usuarios de Windows aínda poden descargar TensorFlow usando o indicador anaconda ou o paquete pip.
- TensorFlow queda atrás en canto a ofrecer bucles simbólicos para secuencias indefinidas. Ten un uso específico para determinadas secuencias, polo que é un sistema utilizable. Como resultado, considérase unha API de baixo nivel.
2. Keras
Keras é unha biblioteca de aprendizaxe profunda baseada en Python, que a distingue doutros marcos de aprendizaxe profunda.
É unha linguaxe de programación de alto nivel que define a rede neural Definición de API. Pódese usar tanto como interface de usuario como para mellorar as capacidades dos marcos de aprendizaxe profunda nos que se executa.
É un marco minimalista que é lixeiro e fácil de usar. Por estes motivos, Keras forma parte da API principal de TensorFlow. Unha interface de Keras permite a creación rápida de prototipos de modelos de redes neuronais na investigación.
A API é sinxela de comprender e usar, coa vantaxe adicional de permitir que os modelos se poidan transferir facilmente entre marcos.
vantaxes
- A API de Keras é sinxela de usar. A API está ben deseñada, orientada a obxectos e adaptable, o que resulta nunha experiencia de usuario máis agradable.
- A compatibilidade con adestramento distribuído e paralelismo multi-GPU está integrada.
- Keras é un módulo nativo de Python que proporciona un acceso sinxelo ao entorno completo de ciencia de datos de Python. Os modelos Keras, por exemplo, pódense usar mediante a API scikit-learn de Python.
- Keras inclúe pesos adestrados previamente para varios modelos de aprendizaxe profunda. Podemos usar estes modelos directamente para facer predicións ou extraer características.
Desvantaxes
- Pode ser incriblemente molesto ter problemas de backend de baixo nivel de forma regular. Estes problemas xorden cando intentamos facer tarefas que Keras non estaba destinada a realizar.
- En comparación cos seus backends, pode ser lento nas GPU e tardar máis en computar. Como resultado, é posible que teñamos que comprometer a velocidade para a facilidade de uso.
- En comparación con outros paquetes como sci-kit-learn, as capacidades de preprocesamento de datos de Keras non son tan atractivas.
3. Apache MX Net
Outro destacado Marco de aprendizaxe profunda é MXNet. MXNet, que foi creado pola Apache Software Foundation, admite unha variedade de linguaxes, incluíndo JavaScript, Python e C++.
Amazon Web Services tamén admite MXNet no desenvolvemento de modelos de aprendizaxe profunda. É extremadamente escalable, o que permite un adestramento rápido de modelos e é compatible con unha variedade de linguaxes informáticas.
Para optimizar a velocidade e a produtividade, MXNet permítelle combinar linguaxes de programación simbólicas e imperativas. Está baseado nun programador dinámico de dependencias que paraleliza actividades simbólicas e imperativas en tempo real.
Ademais, unha capa de optimización de gráficos fai que a execución simbólica sexa rápida e aforre a memoria. MXNet é unha biblioteca portátil e lixeira.
Está alimentado por GPU NVIDIA PascalTM e escalable en varias GPU e nodos, o que lle permite adestrar modelos máis rapidamente.
vantaxes
- Admite GPU e ten un modo multi-GPU.
- Eficiente, escalable e rápido como un lóstrego.
- Todas as plataformas principais están a bordo.
- A publicación de modelos é sinxela e a API é rápida.
- Scala, R, Python, C++ e JavaScript están entre as linguaxes de programación compatibles.
Desvantaxes
- MXNet ten un menor de código aberto comunidade que TensorFlow.
- As melloras, correccións de erros e outras melloras tardan máis en implementarse debido á falta de apoio significativo da comunidade.
- MxNet, aínda que é amplamente empregado por numerosas empresas do sector das TI, non é tan coñecido como Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) é un marco de código aberto comercialmente viable para a aprendizaxe profunda distribuída. Xeralmente úsase para crear redes neuronales, pero tamén se pode usar para a aprendizaxe automática e a informática cognitiva.
Admite unha variedade de idiomas e é sinxelo de usar na nube. Debido a estas calidades, CNTK é un axeitado para unha variedade de aplicacións de IA. Aínda que podemos usar C++ para invocar as súas funcións, a opción máis frecuente é utilizar un programa Python.
Cando se executa en varios ordenadores, o Microsoft Cognitive Toolkit é recoñecido por ofrecer un mellor rendemento e escalabilidade que os kits de ferramentas como Theano ou TensorFlow.
O kit de ferramentas cognitivas de Microsoft admite modelos neuronais RNN e CNN, polo que é adecuado para tarefas de recoñecemento de imaxe, escritura a man e voz.
vantaxes
- Fácil de integrar con Apache Spark, un motor de análise de datos.
- A escalabilidade de CNTK converteuse nunha opción popular en moitas empresas. Hai varios compoñentes optimizados.
- Ofrece un rendemento estable e bo.
- Funciona ben con Azure Cloud, os dous son compatibles con Microsoft.
- A utilización e a xestión dos recursos son eficientes.
Desvantaxes
- En comparación con Tensorflow, hai menos apoio da comunidade.
- Unha curva de aprendizaxe pronunciada.
- Carece dun taboleiro de visualización e de soporte para ARM.
5. Aprendizaxe profundo 4j
Se Java é a túa linguaxe de programación principal, DeepLearning4j é un bo marco para usar. É unha biblioteca de aprendizaxe profunda distribuída de calidade comercial e de código aberto.
Admítense todos os tipos principais de deseños de redes neuronais, como RNN e CNN. Deeplearning4j é unha biblioteca de Java e Scala para a aprendizaxe profunda.
Tamén funciona ben con Hadoop e Apache Spark. Deeplearning4j é unha alternativa marabillosa para solucións de aprendizaxe profunda baseadas en Java porque tamén admite GPU.
Cando se trata do marco de aprendizaxe profunda Eclipse Deeplearning4j, algunhas das características destacadas inclúen adestramento paralelo mediante reducións iterativas, adaptación da arquitectura de microservizos e CPU e GPU distribuídas.
vantaxes
- Ten unha excelente documentación e axuda comunitaria.
- A integración de Apache Spark é sinxela.
- É escalable e capaz de manexar enormes volumes de datos.
Desvantaxes
- En comparación con Tensorflow e PyTorch, é menos popular.
- Java é a única linguaxe de programación dispoñible.
Conclusión
Elixir o mellor marco de aprendizaxe profunda é unha empresa difícil. Máis aínda, dado que son moitos, a lista crece segundo a demanda intelixencia artificial as aplicacións de investigación e aprendizaxe automática crecen. Cada marco ten o seu propio conxunto de pros e desvantaxes.
Hai que facer varias consideracións, incluíndo seguridade, escalabilidade e rendemento. Nos sistemas de nivel empresarial, a fiabilidade faise aínda máis importante.
Se estás comezando, Tensorflow é un bo lugar para comezar. Escolla CNTK se está a desenvolver un produto comercial baseado en Windows. Se prefires Java, usa DL4J.
Deixe unha resposta