જો તમે આ વાંચી રહ્યાં છો, તો તમે નિઃશંકપણે ઊંડા શિક્ષણમાં તમારી સફર શરૂ કરી દીધી છે. જો તમે આ વિષય માટે નવા છો, તો ડીપ લર્નિંગ એ એક એડ-ઓન છે જે કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક તરીકે ઓળખાતી અનન્ય મગજ જેવી રચનાઓનો ઉપયોગ કરે છે જે માનવ જેવા કમ્પ્યુટર્સનું નિર્માણ કરે છે જે વાસ્તવિક દુનિયાની સમસ્યાઓનો સામનો કરે છે.
આ ડિઝાઇનના વિકાસમાં મદદ કરવા માટે, Google, Facebook અને Uber જેવા ટેક બેહેમોથ્સે પાયથોન ડીપ લર્નિંગ એન્વાયર્નમેન્ટ માટે વિવિધ માળખા વિકસાવ્યા છે, જે વિવિધ ન્યુરલ નેટવર્ક્સને સમજવા, બનાવવા અને તાલીમ આપવાનું સરળ બનાવે છે.
ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક એ સોફ્ટવેરનો એક ભાગ છે જેનો ઉપયોગ શિક્ષણવિદો અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકો ડીપ લર્નિંગ મોડલ બનાવવા અને તાલીમ આપવા માટે કરે છે.
આ ફ્રેમવર્કનો ધ્યેય વ્યક્તિઓ માટે પાછળની તકનીકોને સમજ્યા વિના તેમના મોડલને તાલીમ આપવાનું શક્ય બનાવવાનું છે. ઊંડા શિક્ષણ, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને મશીન લર્નિંગ.
ઉચ્ચ-સ્તરના પ્રોગ્રામિંગ ઈન્ટરફેસ દ્વારા, આ ફ્રેમવર્ક મોડલના નિર્માણ, તાલીમ અને ચકાસણી માટે બિલ્ડીંગ બ્લોક્સ પ્રદાન કરે છે.
અમે TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, અને DeepLearing4j ને PyTorchના વિકલ્પો તરીકે જોઈશું, જેનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે. ઊંડા શિક્ષણ માળખું.
Pytorch શું છે?
પાયટોર્ચ ટોર્ચ પાયથોન લાઇબ્રેરી સાથે બનેલ એક મફત, ઓપન સોર્સ મશીન લર્નિંગ લાઇબ્રેરી છે.
તે Facebookના AI સંશોધન જૂથ દ્વારા બનાવવામાં આવ્યું હતું અને જાન્યુઆરી 2016માં કમ્પ્યુટર વિઝન, ડીપ લર્નિંગ અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગમાં એપ્લિકેશન સાથે ફ્રી અને ઓપન-સોર્સ લાઇબ્રેરી તરીકે પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યું હતું.
તેની પાસે અનિવાર્ય અને પાયથોનિક પ્રોગ્રામિંગ ભાષા છે જે કોડને મોડેલ તરીકે સપોર્ટ કરે છે, ડિબગીંગની સુવિધા આપે છે અને અન્ય લોકપ્રિય વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટિંગ લાઇબ્રેરીઓ સાથે સુસંગત છે, જ્યારે તે કાર્યક્ષમ રહે છે અને GPUs જેવા હાર્ડવેર એક્સિલરેટરને સક્ષમ કરે છે.
PyTorch ઉપયોગીતા અને સંપૂર્ણ કામગીરીની વિચારણાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાને કારણે ડીપ લર્નિંગ સંશોધકોમાં લોકપ્રિયતામાં વધારો થયો છે.
તેમાં મૂળભૂત ડેટા માળખું, ટેન્સર છે, જે Numpy એરેની જેમ બહુ-પરિમાણીય એરે છે, જે પ્રોગ્રામરોને સરળતાથી જટિલ ડિઝાઇન કરવાની મંજૂરી આપે છે. મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક.
તે તેની સુગમતા, ઝડપ અને અમલીકરણની સરળતાને કારણે વર્તમાન ક્ષેત્રોમાં અને શૈક્ષણિક સમુદાયમાં વધુ લોકપ્રિય બની રહ્યું છે, જે તેને સૌથી વધુ લોકપ્રિય ડીપ લર્નિંગ સાધનોમાંનું એક બનાવે છે.
Pytorch મુખ્ય લક્ષણો
- PyTorch એ પાયથોન-કેન્દ્રિત, અથવા "પાયથોનિક" છે, જેમાં તે અન્ય ભાષામાં વિકસિત લાઇબ્રેરીના ઇન્ટરફેસ તરીકે સેવા આપવાને બદલે પાયથોન પ્રોગ્રામિંગ સાથે ઊંડા એકીકરણ માટે છે.
- શીખવા માટે સરળ - PyTorch પરંપરાગત પ્રોગ્રામિંગની સમાન રચનાને અનુસરે છે અને વિકાસકર્તા સમુદાય હંમેશા તેને વધારવાનો પ્રયાસ કરે છે તે સાથે, કાળજીપૂર્વક દસ્તાવેજીકરણ કરવામાં આવ્યું છે. તેથી પ્રોગ્રામરો અને નોન-પ્રોગ્રામર્સ બંને માટે શીખવું સરળ છે.
- PyTorch અનેક CPU પર કોમ્પ્યુટેશનલ કામને વિભાજિત કરી શકે છે અથવા જીપીયુ ડેટા સમાંતર ક્ષમતાનો ઉપયોગ કરીને કોરો. જો કે સમાન સમાનતા અન્ય મશીન-લર્નિંગ તકનીકો સાથે પરિપૂર્ણ કરી શકાય છે, પાયટોર્ચ તેને વધુ સરળ બનાવે છે.
- ડીબગીંગ: અસંખ્ય વ્યાપક રીતે સુલભ પાયથોન ડીબગીંગ ટૂલ્સમાંથી એક (ઉદાહરણ તરીકે, પાયથોનના pdb અને ipdb ટૂલ્સ)નો ઉપયોગ PyTorch ને ડીબગ કરવા માટે થઈ શકે છે.
- PyTorch ગતિશીલ કોમ્પ્યુટેશનલ ગ્રાફને સપોર્ટ કરે છે, જે સૂચવે છે કે નેટવર્કની વર્તણૂક રનટાઇમ દરમિયાન ગતિશીલ રીતે બદલી શકાય છે.
- PyTorch વિવિધ ખાસ બનાવેલા મોડ્યુલો સાથે આવે છે, જેમ કે ટોર્ચટેક્સ્ટ, ટોર્ચવિઝન અને ટોર્ચઓડિયો, જેનો ઉપયોગ NLP, કોમ્પ્યુટર વિઝન અને વૉઇસ પ્રોસેસિંગ જેવા ઊંડા શિક્ષણના વિવિધ ક્ષેત્રો સાથે વ્યવહાર કરવા માટે થઈ શકે છે.
Pytorch મર્યાદાઓ
- મર્યાદિત દેખરેખ અને વિઝ્યુલાઇઝેશન ઇન્ટરફેસ: જ્યારે ટેન્સરફ્લોમાં મોડેલ ગ્રાફ (ટેન્સરબોર્ડ) જનરેટ કરવા માટે એક શક્તિશાળી વિઝ્યુલાઇઝેશન ટૂલનો સમાવેશ થાય છે, ત્યારે PyTorchમાં હાલમાં આ સુવિધાનો અભાવ છે. પરિણામે, વિકાસકર્તાઓ TensorBoard સાથે બાહ્ય રીતે કનેક્ટ થઈ શકે છે અથવા અસંખ્ય અસ્તિત્વમાં રહેલા Pythonમાંથી એકનો ઉપયોગ કરી શકે છે. ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન ટૂલ્સ.
- PyTorch એ એન્ડ-ટુ-એન્ડ નથી મશીન શિક્ષણ વિકાસ પ્લેટફોર્મ; તે સર્વર્સ, વર્કસ્ટેશનો અને મોબાઇલ ઉપકરણો પર એપ્લિકેશનો જમાવે છે.
આ તમામ કારણોસર, Pytorch માટે શ્રેષ્ઠ વિકલ્પોની શોધ કરવી એ એક સમજદાર નિર્ણય હશે.
સૌથી વધુ લોકપ્રિય Pytorch વિકલ્પો
અહીં Pytorch માટે શ્રેષ્ઠ વિકલ્પોની સૂચિ છે.
1. ટેન્સરફ્લો
ટેન્સરફ્લો Google દ્વારા બનાવવામાં આવેલ ઊંડા શિક્ષણ-કેન્દ્રિત, ઓપન-સોર્સ ફ્રેમવર્ક છે. તે ધોરણને પણ સપોર્ટ કરે છે મશીન શિક્ષણ. TensorFlow ને ડીપ લર્નિંગને બદલે મોટી સંખ્યાત્મક ગણતરીઓને ધ્યાનમાં રાખીને ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું હતું.
વધુમાં, તે ડીપ લર્નિંગ ડેવલપમેન્ટ માટે પણ ખૂબ મૂલ્યવાન સાબિત થયું, તેથી ગૂગલે તેને મફતમાં ઉપલબ્ધ કરાવ્યું. ટેન્સરફ્લો વધુ પરિમાણો સાથે બહુ-પરિમાણીય એરેના સ્વરૂપમાં ડેટા લે છે, જેને ટેન્સર તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. ડેટાના પ્રચંડ જથ્થા સાથે કામ કરતી વખતે, બહુ-પરિમાણીય એરે મદદરૂપ થાય છે.
ટેન્સરફ્લો નોડ-એજ ડેટા ફ્લો ગ્રાફ પર આધારિત છે. કારણ કે એક્ઝેક્યુશન મેથડ ગ્રાફનું સ્વરૂપ લે છે, GPU નો ઉપયોગ કરતી વખતે કોમ્પ્યુટરના ક્લસ્ટર પર ટેન્સરફ્લો કોડનો અમલ કરવો ખૂબ સરળ છે.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust અને Scala એ ભાષાઓમાંની છે કે જેના માટે ટેન્સરફ્લોના સમુદાયે સમર્થન બનાવ્યું છે. TensorFlow મોટી સંખ્યામાં એક્સેસ પોઈન્ટ હોવાનો લાભ આપે છે.
ભાષાઓ સિવાય, TensorFlow પાસે સાધનોની વિશાળ શ્રેણી છે જે તેની સાથે જોડાય છે અથવા તેની ટોચ પર બનેલ છે.
લાભો
- તે વપરાશકર્તા મૈત્રીપૂર્ણ છે. જો તમે પાયથોનથી પરિચિત છો, તો તેને પસંદ કરવું સરળ રહેશે.
- સમુદાય તરફથી સહયોગ મળશે. Google અને અન્ય સંસ્થાઓના નિષ્ણાત વિકાસકર્તાઓ દ્વારા ટેન્સરફ્લો વ્યવહારીક રીતે દરરોજ સુધારવામાં આવે છે.
- TensorFlow Lite નો ઉપયોગ મોબાઇલ ઉપકરણો પર TensorFlow મોડલ્સને એક્ઝિક્યુટ કરવા માટે થઈ શકે છે.
- ટેન્સરબોર્ડ મોનિટરિંગ માટેનું એક સાધન છે અને વિઝ્યુલાઇઝિંગ ડેટા. જો તમે તમારા ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સને ક્રિયામાં જોવા માંગતા હો, તો આ એક ઉત્તમ સાધન છે.
- Tensorflow.js તમને બ્રાઉઝરમાં રીઅલ-ટાઇમ ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ ચલાવવા માટે JavaScriptનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
ગેરફાયદામાં
- TensorFlow એક અનન્ય માળખું ધરાવે છે, જે ભૂલોને શોધવા અને ડિબગ કરવાનું મુશ્કેલ બનાવે છે.
- ત્યાં કોઈ OpenCL સપોર્ટ નથી.
- TensorFlow Windows ઑપરેટિંગ સિસ્ટમના વપરાશકર્તાઓ માટે ઘણી ક્ષમતાઓ પ્રદાન કરતું નથી. તે Linux વપરાશકર્તાઓ માટે ક્ષમતાઓની પુષ્કળતા ખોલે છે. જો કે, વિન્ડોઝ વપરાશકર્તાઓ હજુ પણ એનાકોન્ડા પ્રોમ્પ્ટ અથવા પીપ પેકેજનો ઉપયોગ કરીને ટેન્સરફ્લો ડાઉનલોડ કરી શકે છે.
- ટેન્સરફ્લો અનિશ્ચિત સિક્વન્સ માટે સાંકેતિક લૂપ્સ ઑફર કરવાના સંદર્ભમાં પાછળ પડે છે. ચોક્કસ સિક્વન્સ માટે તેનો ચોક્કસ ઉપયોગ છે, જે તેને ઉપયોગી સિસ્ટમ બનાવે છે. પરિણામે, તેને નિમ્ન-સ્તરના API તરીકે ઓળખવામાં આવે છે.
2. કેરા
કેરાસ પાયથોન આધારિત ડીપ લર્નિંગ લાઇબ્રેરી છે, જે તેને અન્ય ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્કથી અલગ પાડે છે.
તે એક ઉચ્ચ-સ્તરની પ્રોગ્રામિંગ ભાષા છે જે વ્યાખ્યાયિત કરે છે મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક API વ્યાખ્યા. તેનો ઉપયોગ યુઝર ઈન્ટરફેસ તરીકે અને ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક કે જેના પર તે ચાલે છે તેની ક્ષમતાઓને સુધારવા બંને રીતે થઈ શકે છે.
તે એક ન્યૂનતમ ફ્રેમવર્ક છે જે હલકો અને ઉપયોગમાં સરળ છે. આ કારણોસર, કેરાસ એ ટેન્સરફ્લોના કોર APIનો ભાગ છે. કેરાસ ફ્રન્ટ એન્ડ સંશોધનમાં ન્યુરલ નેટવર્ક મોડલ્સના ઝડપી પ્રોટોટાઇપિંગ માટે પરવાનગી આપે છે.
મોડેલોને ફ્રેમવર્ક વચ્ચે સરળતાથી સ્થાનાંતરિત કરવાની મંજૂરી આપવાના વધારાના બોનસ સાથે, API સમજવા અને ઉપયોગમાં લેવા માટે સરળ છે.
લાભો
- Keras API વાપરવા માટે સરળ છે. API સારી રીતે ડિઝાઇન કરેલ, ઑબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ અને અનુકૂલનક્ષમ છે, પરિણામે વધુ આનંદપ્રદ વપરાશકર્તા અનુભવ મળે છે.
- વિતરિત તાલીમ અને મલ્ટી-GPU સમાંતર માટે સપોર્ટ બિલ્ટ-ઇન છે.
- કેરાસ એ પાયથોન નેટિવ મોડ્યુલ છે જે સંપૂર્ણ પાયથોન ડેટા સાયન્સ એન્વાયર્નમેન્ટની સરળ ઍક્સેસ પ્રદાન કરે છે. કેરાસ મોડલ્સ, ઉદાહરણ તરીકે, Python scikit-learn API નો ઉપયોગ કરીને ઉપયોગ કરી શકાય છે.
- કેરાસમાં કેટલાક ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ માટે પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત વજનનો સમાવેશ થાય છે. અમે આ મોડલ્સનો સીધો ઉપયોગ આગાહીઓ કરવા અથવા વિશેષતાઓ કાઢવા માટે કરી શકીએ છીએ.
ગેરફાયદામાં
- નિયમિત ધોરણે નીચા-સ્તરના બેકએન્ડ મુદ્દાઓ મેળવવા માટે તે અવિશ્વસનીય રીતે હેરાન કરી શકે છે. આ સમસ્યાઓ ઊભી થાય છે જ્યારે આપણે એવા કાર્યો કરવાનો પ્રયાસ કરીએ છીએ જે કેરાસને પૂર્ણ કરવા માટે ન હતા.
- જ્યારે તેના બેકએન્ડની સરખામણી કરવામાં આવે છે, ત્યારે તે GPUs પર સુસ્ત હોઈ શકે છે અને ગણતરી કરવામાં વધુ સમય લે છે. પરિણામે, અમારે વપરાશકર્તા-મિત્રતા માટે ઝડપ સાથે સમાધાન કરવું પડી શકે છે.
- અન્ય પેકેજો જેમ કે sci-kit-learn સાથે સરખામણી કરવામાં આવે ત્યારે, Keras ડેટા-પ્રીપ્રોસેસિંગ ક્ષમતાઓ એટલી આકર્ષક નથી.
3. અપાચે એમએક્સનેટ
અન્ય અગ્રણી ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક MXNet છે. MXNet, જે અપાચે સોફ્ટવેર ફાઉન્ડેશન દ્વારા બનાવવામાં આવ્યું હતું, JavaScript, Python અને C++ સહિત વિવિધ ભાષાઓને સપોર્ટ કરે છે.
એમેઝોન વેબ સેવાઓ ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સના વિકાસમાં MXNet ને પણ સપોર્ટ કરે છે. તે અત્યંત સ્કેલેબલ છે, ઝડપી મોડલ તાલીમ માટે પરવાનગી આપે છે, અને તે વિવિધ કમ્પ્યુટર ભાષાઓ સાથે સુસંગત છે.
ઝડપ અને ઉત્પાદકતાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે, MXNet તમને સાંકેતિક અને આવશ્યક પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓને મિશ્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. તે ડાયનેમિક ડિપેન્ડન્સી શેડ્યૂલર પર આધારિત છે જે રીઅલ-ટાઇમમાં સાંકેતિક અને આવશ્યક પ્રવૃત્તિઓને સમાંતર બનાવે છે.
તેના ઉપર, ગ્રાફ ઓપ્ટિમાઇઝેશન લેયર સાંકેતિક અમલને ઝડપી અને મેમરીને આર્થિક બનાવે છે. MXNet એ પોર્ટેબલ અને હળવા વજનની લાઇબ્રેરી છે.
તે NVIDIA PascalTM GPUs દ્વારા સંચાલિત છે અને કેટલાક GPUs અને નોડ્સ પર સ્કેલેબલ છે, જેનાથી તમે મોડલ્સને વધુ ઝડપથી તાલીમ આપી શકો છો.
લાભો
- GPU ને સપોર્ટ કરે છે અને મલ્ટી-GPU મોડ ધરાવે છે.
- કાર્યક્ષમ, માપી શકાય તેવું અને વીજળી-ઝડપી.
- તમામ મુખ્ય પ્લેટફોર્મ બોર્ડ પર છે.
- મોડેલ સર્વિંગ સરળ છે, અને API ઝડપી છે.
- Scala, R, Python, C++, અને JavaScript પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓમાં સપોર્ટેડ છે.
ગેરફાયદામાં
- MXNet નાનું છે ઓપન સોર્સ TensorFlow કરતાં સમુદાય.
- નોંધપાત્ર સમુદાય સમર્થનના અભાવને કારણે સુધારાઓ, બગ ફિક્સેસ અને અન્ય સુધારાઓને અમલમાં લાંબો સમય લાગે છે.
- MxNet, IT ઉદ્યોગમાં અસંખ્ય કંપનીઓ દ્વારા વ્યાપકપણે કાર્યરત હોવા છતાં, તે Tensorflow તરીકે જાણીતું નથી.
4. Microsoft CNTK
માઇક્રોસ Microsoftફ્ટ કોગ્નિટિવ ટૂલકિટ (CNTK) ડિસ્ટ્રિબ્યુટેડ ડીપ લર્નિંગ માટે વ્યાવસાયિક રીતે સક્ષમ ઓપન સોર્સ ફ્રેમવર્ક છે. તે સામાન્ય રીતે બનાવવા માટે વપરાય છે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ, પરંતુ તેનો ઉપયોગ મશીન લર્નિંગ અને જ્ઞાનાત્મક કમ્પ્યુટિંગ માટે પણ થઈ શકે છે.
તે વિવિધ ભાષાઓને સપોર્ટ કરે છે અને ક્લાઉડ પર વાપરવા માટે સરળ છે. આ ગુણોને લીધે, CNTK એ વિવિધ પ્રકારની AI એપ્લિકેશનો માટે યોગ્ય છે. જો કે આપણે C++ નો ઉપયોગ તેના કાર્યોને શરૂ કરવા માટે કરી શકીએ છીએ, સૌથી વધુ વારંવારનો વિકલ્પ એ Python પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરવાનો છે.
જ્યારે ઘણા કમ્પ્યુટર્સ પર ચાલી રહ્યું હોય, ત્યારે માઈક્રોસોફ્ટ કોગ્નિટિવ ટૂલકીટને Theano અથવા TensorFlow જેવી ટૂલકીટ કરતાં વધુ સારી કામગીરી અને માપનીયતા આપવા માટે ઓળખવામાં આવે છે.
માઈક્રોસોફ્ટ કોગ્નિટિવ ટૂલકીટ RNN અને CNN ન્યુરલ મોડલ બંનેને સપોર્ટ કરે છે, જે તેને ઈમેજ, હસ્તલેખન અને વાણી ઓળખના કાર્યો માટે યોગ્ય બનાવે છે.
લાભો
- Apache Spark, ડેટા એનાલિટિક્સ એન્જિન સાથે સંકલિત કરવા માટે સરળ.
- CNTK ની માપનીયતાએ તેને ઘણા વ્યવસાયોમાં લોકપ્રિય પસંદગી બનાવી છે. ઘણા ઑપ્ટિમાઇઝ ઘટકો છે.
- સ્થિર અને સારું પ્રદર્શન આપે છે.
- Azure Cloud સાથે સરસ રીતે કામ કરે છે, જે બંને Microsoft દ્વારા સપોર્ટેડ છે.
- સંસાધનનો ઉપયોગ અને સંચાલન કાર્યક્ષમ છે.
ગેરફાયદામાં
- Tensorflow ની સરખામણીમાં, ત્યાં ઓછો સમુદાય સપોર્ટ છે.
- એક બેહદ શીખવાની વળાંક.
- તેમાં વિઝ્યુલાઇઝેશન બોર્ડ તેમજ એઆરએમ સપોર્ટનો અભાવ છે.
5. DeepLearning4j
જો જાવા તમારી પ્રાથમિક પ્રોગ્રામિંગ ભાષા છે, તો ડીપલર્નિંગ4જે વાપરવા માટે એક સારું માળખું છે. તે એક વિતરિત ડીપ-લર્નિંગ લાઇબ્રેરી છે જે કોમર્શિયલ-ગ્રેડ અને ઓપન સોર્સ છે.
ન્યુરલ નેટવર્ક ડિઝાઇનના તમામ મુખ્ય પ્રકારો, જેમ કે RNN અને CNN, સપોર્ટેડ છે. Deeplearning4j એ ડીપ લર્નિંગ માટે જાવા અને સ્કેલા લાઇબ્રેરી છે.
તે Hadoop અને Apache Spark સાથે પણ સરસ રીતે કામ કરે છે. Deeplearning4j એ Java-આધારિત ડીપ લર્નિંગ સોલ્યુશન્સ માટે એક અદ્ભુત વિકલ્પ છે કારણ કે તે GPU ને પણ સપોર્ટ કરે છે.
જ્યારે Eclipse Deeplearning4j ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્કની વાત આવે છે, ત્યારે કેટલીક સ્ટેન્ડઆઉટ સુવિધાઓમાં પુનરાવર્તિત ઘટાડો, માઇક્રો-સર્વિસ આર્કિટેક્ચર અનુકૂલન અને વિતરિત CPUs અને GPUs દ્વારા સમાંતર તાલીમનો સમાવેશ થાય છે.
લાભો
- તેમાં ઉત્તમ દસ્તાવેજીકરણ અને સમુદાય સહાય છે.
- અપાચે સ્પાર્ક એકીકરણ સરળ છે.
- તે સ્કેલેબલ છે અને ડેટાના પ્રચંડ વોલ્યુમોને હેન્ડલ કરવામાં સક્ષમ છે.
ગેરફાયદામાં
- Tensorflow અને PyTorch ની સરખામણીમાં, તે ઓછું લોકપ્રિય છે.
- જાવા એકમાત્ર પ્રોગ્રામિંગ ભાષા ઉપલબ્ધ છે.
ઉપસંહાર
શ્રેષ્ઠ ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક પસંદ કરવું એ મુશ્કેલ કાર્ય છે. તેથી વધુ કારણ કે તેમાંના ઘણા બધા છે, સૂચિ માંગ પ્રમાણે વધી રહી છે કૃત્રિમ બુદ્ધિ સંશોધન અને મશીન શિક્ષણ એપ્લિકેશનો વધે છે. દરેક ફ્રેમવર્કમાં તેના પોતાના ફાયદા અને નુકસાનનો સમૂહ હોય છે.
સુરક્ષા, માપનીયતા અને કામગીરી સહિત અનેક બાબતો ધ્યાનમાં લેવી આવશ્યક છે. એન્ટરપ્રાઇઝ-ગ્રેડ સિસ્ટમ્સમાં, વિશ્વસનીયતા વધુ મહત્વપૂર્ણ બની જાય છે.
જો તમે હમણાં જ શરૂ કરી રહ્યાં છો, તો ટેન્સરફ્લો શરૂ કરવા માટે એક સારી જગ્યા છે. જો તમે Windows-આધારિત વ્યાપારી ઉત્પાદન વિકસાવી રહ્યાં હોવ તો CNTK પસંદ કરો. જો તમે જાવા પસંદ કરો છો, તો DL4J નો ઉપયોગ કરો.
એક જવાબ છોડો