यदि आप इसे पढ़ रहे हैं, तो आप निस्संदेह पहले से ही गहन शिक्षा में अपनी यात्रा शुरू कर चुके हैं। यदि आप इस विषय के लिए नए हैं, तो गहन शिक्षण एक ऐड-ऑन है जो वास्तविक दुनिया के मुद्दों से निपटने वाले मानव जैसे कंप्यूटर बनाने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क नामक अद्वितीय मस्तिष्क जैसी संरचनाओं का उपयोग करता है।
इन डिज़ाइनों के विकास में सहायता करने के लिए, Google, Facebook और Uber जैसे तकनीकी दिग्गजों ने पायथन के गहन शिक्षण वातावरण के लिए कई तरह के ढांचे विकसित किए हैं, जिससे विविध तंत्रिका नेटवर्क को समझना, बनाना और प्रशिक्षित करना आसान हो गया है।
डीप लर्निंग फ्रेमवर्क सॉफ्टवेयर का एक टुकड़ा है जिसका उपयोग शिक्षाविद और डेटा वैज्ञानिक गहन शिक्षण मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए करते हैं।
इन रूपरेखाओं का लक्ष्य व्यक्तियों के लिए अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करना संभव बनाना है, इसके पीछे की तकनीकों को समझे बिना ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना, तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग।
एक उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग इंटरफेस के माध्यम से, ये ढांचे मॉडल के निर्माण, प्रशिक्षण और सत्यापन के लिए बिल्डिंग ब्लॉक प्रदान करते हैं।
हम TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, और DeepLearing4j को PyTorch के विकल्प के रूप में देखेंगे, जिसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है डीप लर्निंग फ्रेमवर्क.
पाइटोरच क्या है?
पायटॉर्च मशाल पायथन पुस्तकालय के साथ निर्मित एक मुक्त, ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है।
यह फेसबुक के एआई रिसर्च ग्रुप द्वारा बनाया गया था और जनवरी 2016 में कंप्यूटर विज़न, डीप लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के अनुप्रयोगों के साथ एक फ्री और ओपन-सोर्स लाइब्रेरी के रूप में प्रकाशित हुआ था।
इसकी एक अनिवार्य और पाइथोनिक प्रोग्रामिंग भाषा है जो एक मॉडल के रूप में कोड का समर्थन करती है, डिबगिंग की सुविधा देती है, और अन्य लोकप्रिय वैज्ञानिक कंप्यूटिंग पुस्तकालयों के साथ संगत है, सभी कुशल रहते हुए और GPU जैसे हार्डवेयर त्वरक को सक्षम करते हैं।
PyTorch ने गहन शिक्षण शोधकर्ताओं के बीच लोकप्रियता में वृद्धि की है, इसकी उपयोगिता और संपूर्ण प्रदर्शन विचारों पर ध्यान देने के लिए धन्यवाद।
इसमें एक बुनियादी डेटा संरचना, टेंसर शामिल है, जो नम्पी सरणियों के समान एक बहु-आयामी सरणी है, जो प्रोग्रामर को आसानी से एक जटिल डिजाइन करने की अनुमति देता है। तंत्रिका नेटवर्क.
यह अपने लचीलेपन, गति और कार्यान्वयन में आसानी के कारण वर्तमान क्षेत्रों और अकादमिक समुदाय में अधिक लोकप्रिय हो रहा है, जिससे यह सबसे लोकप्रिय गहन शिक्षण उपकरणों में से एक बन गया है।
पाइटोरच प्रमुख विशेषताएं
- PyTorch पायथन-केंद्रित है, या "पायथनिक" है, जिसमें यह किसी अन्य भाषा में विकसित पुस्तकालय के इंटरफ़ेस के रूप में सेवा करने के बजाय पायथन प्रोग्रामिंग के साथ गहन एकीकरण के लिए है।
- सीखने में आसान - PyTorch पारंपरिक प्रोग्रामिंग के समान संरचना का अनुसरण करता है और इसे सावधानीपूर्वक प्रलेखित किया गया है, डेवलपर समुदाय हमेशा इसे बढ़ाने की कोशिश करता है। इसलिए प्रोग्रामर और गैर-प्रोग्रामर दोनों के लिए सीखना आसान है।
- PyTorch कम्प्यूटेशनल कार्य को कई CPU या पर विभाजित कर सकता है GPU डेटा समानता क्षमता का उपयोग कर कोर। हालाँकि इसी तरह की समानता को अन्य मशीन-लर्निंग तकनीकों के साथ पूरा किया जा सकता है, लेकिन PyTorch इसे बहुत आसान बनाता है।
- डिबगिंग: कई व्यापक रूप से सुलभ पायथन डिबगिंग टूल में से एक (उदाहरण के लिए, पायथन के पीडीबी और आईपीडीबी टूल्स) का उपयोग PyTorch को डीबग करने के लिए किया जा सकता है।
- PyTorch गतिशील कम्प्यूटेशनल ग्राफ़ का समर्थन करता है, जिसका अर्थ है कि नेटवर्क के व्यवहार को रनटाइम के दौरान गतिशील रूप से बदला जा सकता है।
- PyTorch विभिन्न विशेष रूप से बनाए गए मॉड्यूल के साथ आता है, जैसे कि टॉर्चटेक्स्ट, टॉर्चविजन, और टॉर्चऑडियो, जिसका उपयोग एनएलपी, कंप्यूटर विज़न और वॉयस प्रोसेसिंग जैसे गहन शिक्षण के विविध क्षेत्रों से निपटने के लिए किया जा सकता है।
पाइटोरच सीमाएं
- सीमित निगरानी और विज़ुअलाइज़ेशन इंटरफ़ेस: जबकि TensorFlow में मॉडल ग्राफ़ (TensorBoard) बनाने के लिए एक शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल शामिल है, PyTorch में वर्तमान में इस सुविधा का अभाव है। नतीजतन, डेवलपर्स TensorBoard से बाहरी रूप से जुड़ सकते हैं या कई मौजूदा पायथन में से एक का उपयोग कर सकते हैं डेटा विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण.
- PyTorch एंड-टू-एंड नहीं है यंत्र अधिगम विकास मंच; यह सर्वर, वर्कस्टेशन और मोबाइल उपकरणों पर एप्लिकेशन को तैनात करता है।
इन सभी कारणों से, पाइटोरच के बेहतरीन विकल्पों की तलाश करना एक बुद्धिमानी भरा निर्णय होगा।
सबसे लोकप्रिय पाइटोरच विकल्प
यहाँ Pytorch के सर्वोत्तम विकल्पों की सूची दी गई है।
1. टेंसरफ़्लो
TensorFlow Google द्वारा बनाया गया एक गहन शिक्षण-केंद्रित, खुला स्रोत ढांचा है। यह मानक का भी समर्थन करता है यंत्र अधिगम. TensorFlow को गहन सीखने के बजाय बड़ी संख्यात्मक गणनाओं को ध्यान में रखकर बनाया गया था।
इसके अलावा, यह गहन शिक्षण विकास के लिए भी काफी मूल्यवान साबित हुआ, इसलिए Google ने इसे मुफ्त में उपलब्ध कराया। TensorFlow अधिक आयामों वाले बहु-आयामी सरणियों के रूप में डेटा लेता है, जिसे टेंसर के रूप में जाना जाता है। बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करते समय, बहु-आयामी सरणियाँ मददगार होती हैं।
TensorFlow नोड-एज डेटा प्रवाह ग्राफ़ पर आधारित है। चूंकि निष्पादन विधि ग्राफ़ का रूप लेती है, इसलिए GPU का उपयोग करते समय कंप्यूटर के क्लस्टर पर TensorFlow कोड को निष्पादित करना बहुत आसान होता है।
C#, हास्केल, जूलिया, R, रूबी, रस्ट और स्काला उन भाषाओं में से हैं, जिनके लिए TensorFlow के समुदाय ने समर्थन बनाया है। TensorFlow बड़ी संख्या में एक्सेस पॉइंट होने का लाभ प्रदान करता है।
भाषाओं के अलावा, TensorFlow में उपकरणों की एक बड़ी श्रृंखला है जो इससे जुड़ती है या इसके ऊपर बनी होती है।
फायदे
- यह उपयोगकर्ता के अनुकूल है। यदि आप पायथन से परिचित हैं, तो इसे चुनना आसान हो जाएगा।
- समुदाय से समर्थन। Google और अन्य संगठनों के विशेषज्ञ डेवलपर्स द्वारा TensorFlow को व्यावहारिक रूप से हर दिन बेहतर बनाया जाता है।
- TensorFlow Lite का उपयोग मोबाइल उपकरणों पर TensorFlow मॉडल को निष्पादित करने के लिए किया जा सकता है।
- Tensorboard निगरानी के लिए एक उपकरण है और विज़ुअलाइज़िंग डेटा. यदि आप अपने गहन शिक्षण मॉडल को कार्य करते हुए देखना चाहते हैं, तो यह उपयोग करने के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण है।
- Tensorflow.js आपको ब्राउज़र में रीयल-टाइम डीप लर्निंग मॉडल चलाने के लिए जावास्क्रिप्ट का उपयोग करने की अनुमति देता है।
नुकसान
- TensorFlow की एक अनूठी संरचना है, जिससे त्रुटियों को खोजना और डीबग करना कठिन हो जाता है।
- कोई ओपनसीएल समर्थन नहीं है।
- TensorFlow विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम के उपयोगकर्ताओं के लिए कई क्षमताएं प्रदान नहीं करता है। यह लिनक्स उपयोगकर्ताओं के लिए ढेर सारी क्षमताओं को अनलॉक करता है। हालाँकि, विंडोज उपयोगकर्ता अभी भी एनाकोंडा प्रॉम्प्ट या पाइप पैकेज का उपयोग करके TensorFlow डाउनलोड कर सकते हैं।
- TensorFlow अनिश्चित अनुक्रमों के लिए प्रतीकात्मक लूप प्रदान करने के मामले में पीछे है। विशेष अनुक्रमों के लिए इसका विशिष्ट उपयोग होता है, जिससे यह एक प्रयोग करने योग्य प्रणाली बन जाती है। नतीजतन, इसे निम्न-स्तरीय एपीआई के रूप में जाना जाता है।
2. करेस
Keras एक पायथन-आधारित डीप लर्निंग लाइब्रेरी है, जो इसे अन्य डीप लर्निंग फ्रेमवर्क से अलग करती है।
यह एक उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा है जो a . को परिभाषित करती है तंत्रिका नेटवर्क एपीआई परिभाषा। इसका उपयोग यूजर इंटरफेस के रूप में और गहन शिक्षण ढांचे की क्षमताओं में सुधार करने के लिए किया जा सकता है, जिस पर यह चलता है।
यह एक न्यूनतम ढांचा है जो हल्का और उपयोग में आसान है। इन कारणों से, Keras TensorFlow के मुख्य API का हिस्सा है। एक केरस फ्रंट एंड अनुसंधान में तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के तेजी से प्रोटोटाइप की अनुमति देता है।
एपीआई आसानी से ढांचे के बीच मॉडल को स्थानांतरित करने की अनुमति देने के अतिरिक्त बोनस के साथ समझने और उपयोग करने के लिए सरल है।
फायदे
- केरस एपीआई का उपयोग करना आसान है। एपीआई अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड और अनुकूलनीय है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक सुखद उपयोगकर्ता अनुभव होता है।
- वितरित प्रशिक्षण और बहु-जीपीयू समांतरता के लिए समर्थन अंतर्निहित है।
- केरस एक पायथन मूल मॉड्यूल है जो संपूर्ण पायथन डेटा विज्ञान वातावरण तक सरल पहुंच प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, केरस मॉडल का उपयोग पायथन स्किकिट-लर्न एपीआई का उपयोग करके किया जा सकता है।
- केरस में कई गहन शिक्षण मॉडल के लिए पूर्व-प्रशिक्षित भार शामिल हैं। हम इन मॉडलों का उपयोग सीधे भविष्यवाणियां करने या सुविधाओं को निकालने के लिए कर सकते हैं।
नुकसान
- नियमित आधार पर निम्न-स्तरीय बैकएंड मुद्दों को प्राप्त करना अविश्वसनीय रूप से कष्टप्रद हो सकता है। ये समस्याएँ तब उत्पन्न होती हैं जब हम उन कार्यों को करने का प्रयास करते हैं जिन्हें केरस पूरा करने के लिए नहीं था।
- इसके बैकएंड की तुलना में, यह GPU पर सुस्त हो सकता है और गणना करने में अधिक समय ले सकता है। परिणामस्वरूप, हमें उपयोगकर्ता-मित्रता के लिए गति से समझौता करना पड़ सकता है।
- जब अन्य पैकेजों जैसे कि विज्ञान-किट-लर्न की तुलना में, केरस डेटा-प्रीप्रोसेसिंग क्षमताएं आकर्षक नहीं होती हैं।
3. अपाचे एमएक्सनेट
एक और प्रमुख डीप लर्निंग फ्रेमवर्क एमएक्सनेट है। एमएक्सनेट, जिसे अपाचे सॉफ्टवेयर फाउंडेशन द्वारा बनाया गया था, जावास्क्रिप्ट, पायथन और सी ++ सहित विभिन्न भाषाओं का समर्थन करता है।
अमेज़ॅन वेब सर्विसेज भी गहन शिक्षण मॉडल के विकास में एमएक्सनेट का समर्थन करती है। यह अत्यंत मापनीय है, त्वरित मॉडल प्रशिक्षण की अनुमति देता है, और यह विभिन्न कंप्यूटर भाषाओं के साथ संगत है।
गति और उत्पादकता को अनुकूलित करने के लिए, एमएक्सनेट आपको प्रतीकात्मक और अनिवार्य प्रोग्रामिंग भाषाओं को मिश्रित करने की अनुमति देता है। यह एक गतिशील निर्भरता अनुसूचक पर आधारित है जो वास्तविक समय में प्रतीकात्मक और अनिवार्य गतिविधियों को समानांतर करता है।
उसके ऊपर, एक ग्राफ अनुकूलन परत प्रतीकात्मक निष्पादन को तेज और स्मृति को किफायती बनाती है। एमएक्सनेट एक पोर्टेबल और हल्का पुस्तकालय है।
यह NVIDIA PascalTM GPU द्वारा संचालित है और कई GPU और नोड्स पर स्केलेबल है, जिससे आप मॉडल को अधिक तेज़ी से प्रशिक्षित कर सकते हैं।
फायदे
- GPU को सपोर्ट करता है और इसमें मल्टी-GPU मोड है।
- कुशल, स्केलेबल, और बिजली-तेज़।
- सभी प्रमुख प्लेटफॉर्म बोर्ड पर हैं।
- मॉडल की सेवा सरल है, और एपीआई तेज है।
- स्काला, आर, पायथन, सी ++, और जावास्क्रिप्ट समर्थित प्रोग्रामिंग भाषाओं में से हैं।
नुकसान
- एमएक्सनेट का एक छोटा है खुला स्रोत TensorFlow की तुलना में समुदाय।
- महत्वपूर्ण सामुदायिक समर्थन की कमी के कारण सुधार, बग फिक्स और अन्य सुधारों को लागू करने में अधिक समय लगता है।
- एमएक्सनेट, हालांकि आईटी उद्योग में कई फर्मों द्वारा व्यापक रूप से नियोजित है, टेन्सफोर्लो के रूप में प्रसिद्ध नहीं है।
4. माइक्रोसॉफ्ट सीएनटीके
Microsoft संज्ञानात्मक टूलकिट (CNTK) वितरित गहन शिक्षण के लिए व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य खुला स्रोत ढांचा है। यह आम तौर पर बनाने के लिए प्रयोग किया जाता है तंत्रिका जाल, लेकिन इसका उपयोग मशीन लर्निंग और संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग के लिए भी किया जा सकता है।
यह विभिन्न भाषाओं का समर्थन करता है और क्लाउड पर उपयोग करना आसान है। इन गुणों के कारण, CNTK विभिन्न प्रकार के AI अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है। यद्यपि हम इसके कार्यों को लागू करने के लिए C++ का उपयोग कर सकते हैं, सबसे आम विकल्प पायथन प्रोग्राम का उपयोग करना है।
कई कंप्यूटरों पर चलते समय, Microsoft Cognitive Toolkit को Theano या TensorFlow जैसे टूलकिट की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और मापनीयता देने के लिए जाना जाता है।
माइक्रोसॉफ्ट कॉग्निटिव टूलकिट आरएनएन और सीएनएन तंत्रिका मॉडल दोनों का समर्थन करता है, जो इसे छवि, हस्तलेखन और भाषण पहचान कार्यों के लिए उपयुक्त बनाता है।
फायदे
- डेटा एनालिटिक्स इंजन, अपाचे स्पार्क के साथ एकीकृत करने के लिए सरल।
- CNTK की मापनीयता ने इसे कई व्यवसायों में एक लोकप्रिय विकल्प बना दिया है। कई अनुकूलित घटक हैं।
- स्थिर और अच्छा प्रदर्शन प्रदान करता है।
- Azure क्लाउड के साथ अच्छी तरह से काम करता है, दोनों ही Microsoft द्वारा समर्थित हैं।
- संसाधन उपयोग और प्रबंधन कुशल हैं।
नुकसान
- Tensorflow की तुलना में कम सामुदायिक समर्थन है।
- एक खड़ी सीखने की अवस्था।
- इसमें विज़ुअलाइज़ेशन बोर्ड के साथ-साथ एआरएम सपोर्ट का अभाव है।
5. डीप लर्निंग4j
यदि Java आपकी प्राथमिक प्रोग्रामिंग भाषा है, तो DeepLearning4j उपयोग करने के लिए एक अच्छा ढांचा है। यह एक वितरित डीप-लर्निंग लाइब्रेरी है जो कमर्शियल-ग्रेड और ओपन-सोर्स है।
सभी मुख्य प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क डिज़ाइन, जैसे आरएनएन और सीएनएन, समर्थित हैं। Deeplearning4j डीप लर्निंग के लिए एक जावा और स्काला लाइब्रेरी है।
यह Hadoop और Apache Spark के साथ भी अच्छी तरह से काम करता है। Deeplearning4j जावा-आधारित गहन शिक्षण समाधानों के लिए एक बढ़िया विकल्प है क्योंकि यह GPU का भी समर्थन करता है।
जब एक्लिप्स डीपलर्निंग4j डीप लर्निंग फ्रेमवर्क की बात आती है, तो कुछ असाधारण विशेषताओं में पुनरावृत्त कटौती, माइक्रो-सर्विस आर्किटेक्चर अनुकूलन और वितरित सीपीयू और जीपीयू के माध्यम से समानांतर प्रशिक्षण शामिल हैं।
फायदे
- इसमें उत्कृष्ट प्रलेखन और सामुदायिक सहायता है।
- अपाचे स्पार्क एकीकरण सरल है।
- यह स्केलेबल है और भारी मात्रा में डेटा को संभालने में सक्षम है।
नुकसान
- Tensorflow और PyTorch की तुलना में, यह कम लोकप्रिय है।
- जावा एकमात्र प्रोग्रामिंग भाषा उपलब्ध है।
निष्कर्ष
सबसे अच्छा गहन शिक्षण ढांचा चुनना एक कठिन उपक्रम है। और इसलिए कि उनमें से बहुत सारे हैं, सूची की मांग के रूप में बढ़ रही है कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान और मशीन सीखने के अनुप्रयोग बढ़ते हैं। प्रत्येक ढांचे के पेशेवरों और डाउनसाइड्स का अपना सेट होता है।
सुरक्षा, मापनीयता और प्रदर्शन सहित कई विचार किए जाने चाहिए। एंटरप्राइज़-ग्रेड सिस्टम में, निर्भरता और भी महत्वपूर्ण हो जाती है।
यदि आप अभी शुरुआत कर रहे हैं, तो Tensorflow शुरू करने के लिए एक अच्छी जगह है। यदि आप Windows-आधारित व्यावसायिक उत्पाद विकसित कर रहे हैं, तो CNTK चुनें। यदि आप जावा पसंद करते हैं, तो DL4J का उपयोग करें।
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