Ako ovo čitate, nesumnjivo ste već započeli svoj put u duboko učenje. Ako ste novi u ovoj temi, duboko učenje je dodatak koji koristi jedinstvene strukture nalik mozgu zvane umjetne neuronske mreže za konstruiranje računala nalik ljudima koji se bave problemima iz stvarnog svijeta.
Kako bi pomogli u razvoju ovih dizajna, tehnološki velikani poput Googlea, Facebooka i Ubera razvili su različite okvire za okruženje dubokog učenja Python, čineći ga jednostavnijim za razumijevanje, stvaranje i treniranje različitih neuronskih mreža.
Okvir za duboko učenje dio je softvera koji akademici i znanstvenici podataka koriste za stvaranje i obuku modela dubokog učenja.
Cilj ovih okvira je omogućiti pojedincima da treniraju svoje modele bez potrebe da razumiju tehnike iza duboko učenje, neuronske mreže i strojno učenje.
Kroz sučelje za programiranje visoke razine, ovi okviri pružaju građevne blokove za konstrukciju, obuku i provjeru modela.
Promotrit ćemo TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK i DeepLearing4j kao alternative PyTorchu, koji je široko korišten okvir dubokog učenja.
Što je Pytorch?
PyTorch je besplatna knjižnica za strojno učenje otvorenog koda izgrađena s bibliotekom Torch Python.
Stvorila ga je Facebookova grupa za istraživanje umjetne inteligencije i objavljena kao besplatna knjižnica otvorenog koda u siječnju 2016. s aplikacijama za računalni vid, duboko učenje i obradu prirodnog jezika.
Ima imperativ i Pythonic programski jezik koji podržava kod kao model, olakšava otklanjanje pogrešaka i kompatibilan je s drugim popularnim znanstvenim računalnim knjižnicama, a pritom ostaje učinkovit i omogućuje hardverske akceleratore poput GPU-a.
PyTorch je postao popularan među istraživačima dubokog učenja zahvaljujući fokusu na upotrebljivost i temeljita razmatranja izvedbe.
Sadrži osnovnu strukturu podataka, Tensor, koji je višedimenzionalni niz sličan Numpy nizovima, koji programerima omogućuje jednostavno dizajniranje kompliciranog neuronska mreža.
Postaje sve popularniji u trenutnim sektorima i akademskoj zajednici zbog svoje fleksibilnosti, brzine i jednostavnosti implementacije, što ga čini jednim od najpopularnijih alata za duboko učenje.
Ključne značajke Pytorcha
- PyTorch je usmjeren na Python, ili "pythonic", po tome što je namijenjen dubokoj integraciji s Python programiranjem umjesto da služi kao sučelje za knjižnicu razvijenu na drugom jeziku.
- Jednostavan za učenje – PyTorch slijedi istu strukturu kao tradicionalno programiranje i pomno je dokumentiran, a zajednica programera ga uvijek pokušava poboljšati. Stoga je jednostavan za učenje i za programere i za ne-programere.
- PyTorch može podijeliti računalni rad na nekoliko CPU ili GPU jezgre koje koriste mogućnost paralelizma podataka. Iako se sličan paralelizam može postići s drugim tehnikama strojnog učenja, PyTorch to čini puno lakšim.
- Otklanjanje pogrešaka: Jedan od brojnih široko dostupnih Pythonovih alata za otklanjanje pogrešaka (na primjer, Pythonovi pdb i ipdb alati) može se koristiti za otklanjanje pogrešaka u PyTorchu.
- PyTorch podržava dinamičke računske grafove, što implicira da se ponašanje mreže može dinamički mijenjati tijekom rada.
- PyTorch dolazi s raznim posebno kreiranim modulima, kao što su torchtext, torchvision i torchaudio, koji se može koristiti za rješavanje različitih područja dubokog učenja, kao što su NLP, računalni vid i obrada glasa.
Ograničenja Pytorcha
- Ograničena sučelja za nadzor i vizualizaciju: Dok TensorFlow uključuje moćan alat za vizualizaciju za generiranje grafikona modela (TensorBoard), PyTorchu trenutno nedostaje ova značajka. Kao rezultat toga, programeri se mogu spojiti na TensorBoard eksterno ili koristiti jedan od brojnih postojećih Pythona alati za vizualizaciju podataka.
- PyTorch nije end-to-end stroj za učenje razvojna platforma; postavlja aplikacije na poslužitelje, radne stanice i mobilne uređaje.
Zbog svih ovih razloga, traženje najboljih alternativa Pytorchu bila bi mudra odluka.
Najpopularnije Pytorch alternative
Ovdje je popis najboljih alternativa Pytorchu.
1. Tenzorski protok
TensorFlow je okvir otvorenog koda usmjeren na duboko učenje koji je izradio Google. Također podržava standard stroj za učenje. TensorFlow je dizajniran s velikim numeričkim izračunima na umu, umjesto dubokog učenja.
Nadalje, pokazao se vrlo vrijednim i za razvoj dubokog učenja, pa ga je Google učinio dostupnim besplatno. TensorFlow uzima podatke u obliku višedimenzionalnih nizova većih dimenzija, poznatih kao tenzori. Kada se radi s ogromnim količinama podataka, višedimenzionalni nizovi dolaze od pomoći.
TensorFlow se temelji na grafovima protoka podataka na rubu čvora. Budući da metoda izvršenja ima oblik grafova, mnogo je lakše izvršiti TensorFlow kod na grupi računala dok se koriste GPU-ovi.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust i Scala su među jezicima za koje je TensorFlow zajednica stvorila podršku. TensorFlow nudi prednost velikog broja pristupnih točaka.
Osim jezika, TensorFlow ima veliki raspon alata koji se povezuju s njim ili su izgrađeni na njemu.
Prednosti
- To je user-friendly. Ako ste upoznati s Pythonom, bit će ga jednostavno preuzeti.
- Podrška zajednice. Google i stručni programeri drugih organizacija poboljšavaju TensorFlow praktički svaki dan.
- TensorFlow Lite se može koristiti za izvršavanje TensorFlow modela na mobilnim uređajima.
- Tensorboard je alat za praćenje i vizualiziranje podataka. Ako želite gledati svoje modele dubokog učenja na djelu, ovo je izvrstan alat za korištenje.
- Tensorflow.js vam omogućuje korištenje JavaScripta za pokretanje modela dubokog učenja u stvarnom vremenu u pregledniku.
Nedostaci
- TensorFlow ima jedinstvenu strukturu, što otežava otkrivanje i otklanjanje pogrešaka.
- Ne postoji podrška za OpenCL.
- TensorFlow ne pruža mnogo mogućnosti za korisnike operacijskog sustava Windows. Otključava mnoštvo mogućnosti za korisnike Linuxa. Međutim, korisnici Windowsa i dalje mogu preuzeti TensorFlow pomoću prompta anaconda ili paketa pip.
- TensorFlow zaostaje u smislu ponude simboličkih petlji za neodređene sekvence. Ima specifičnu upotrebu za određene sekvence, što ga čini upotrebljivim sustavom. Kao rezultat toga, smatra se API niske razine.
2. Keras
Keras je knjižnica dubokog učenja temeljena na Pythonu, što je razlikuje od drugih okvira za duboko učenje.
To je programski jezik visoke razine koji definira a neuronska mreža API definicija. Može se koristiti i kao korisničko sučelje i za poboljšanje mogućnosti okvira dubokog učenja na kojima radi.
To je minimalistički okvir koji je lagan i jednostavan za korištenje. Iz tih razloga, Keras je dio TensorFlow-ovog temeljnog API-ja. Prednji dio Keras omogućuje brzu izradu prototipa modela neuronske mreže u istraživanju.
API je jednostavan za shvaćanje i korištenje, s dodatnim bonusom koji omogućuje jednostavan prijenos modela između okvira.
Prednosti
- Keras API jednostavan je za korištenje. API je dobro dizajniran, objektno orijentiran i prilagodljiv, što rezultira ugodnijim korisničkim iskustvom.
- Ugrađena je podrška za distribuiranu obuku i paralelizam s više GPU-a.
- Keras je izvorni modul za Python koji pruža jednostavan pristup cjelovitom okruženju za znanost podataka Python. Keras modeli, na primjer, mogu se koristiti pomoću Python scikit-learn API-ja.
- Keras uključuje unaprijed obučene utege za nekoliko modela dubokog učenja. Te modele možemo izravno koristiti za predviđanje ili izdvajanje značajki.
Nedostaci
- Može biti nevjerojatno neugodno redovito dobivati pozadinske probleme niske razine. Ovi problemi nastaju kada pokušavamo obaviti zadatke koje Keras nije trebao izvršiti.
- U usporedbi sa svojim pozadinama, mogao bi biti spor na GPU-u i trebati mu više vremena za računanje. Kao rezultat toga, možda ćemo morati napraviti kompromis u brzini radi jednostavnosti korištenja.
- U usporedbi s drugim paketima kao što je sci-kit-learn, Kerasove mogućnosti predobrade podataka nisu tako privlačne.
3. Apache MX Net
Još jedan istaknuti Okvir za duboko učenje je MXNet. MXNet, koji je stvorila Apache Software Foundation, podržava različite jezike, uključujući JavaScript, Python i C++.
Amazon Web Services također podržava MXNet u razvoju modela dubokog učenja. Izuzetno je skalabilan, omogućuje brzu obuku modela i kompatibilan je s raznim računalnim jezicima.
Za optimizaciju brzine i produktivnosti, MXNet vam omogućuje miješanje simboličkih i imperativnih programskih jezika. Temelji se na dinamičkom rasporedu ovisnosti koji paralelizira simboličke i imperativne aktivnosti u stvarnom vremenu.
Povrh toga, sloj za optimizaciju grafa čini simboličko izvršenje brzim, a memoriju ekonomičnom. MXNet je prijenosna i lagana biblioteka.
Pokreću ga NVIDIA PascalTM GPU-ovi i skalabilan je na nekoliko GPU-ova i čvorova, što vam omogućuje brže treniranje modela.
Prednosti
- Podržava GPU i ima multi-GPU način rada.
- Učinkovito, skalabilno i munjevito brzo.
- Sve glavne platforme su uključene.
- Posluživanje modela je jednostavno, a API brz.
- Scala, R, Python, C++ i JavaScript su među podržanim programskim jezicima.
Nedostaci
- MXNet ima manji open source zajednice nego TensorFlow.
- Poboljšanja, ispravci programskih pogrešaka i druga poboljšanja zahtijevaju više vremena za implementaciju zbog nedostatka značajne podrške zajednice.
- MxNet, iako ga naširoko koriste brojne tvrtke u IT industriji, nije toliko poznat kao Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoftov kognitivni alat (CNTK) je komercijalno održiv okvir otvorenog koda za distribuirano duboko učenje. Obično se koristi za stvaranje neuronske mreže, ali se također može koristiti za strojno učenje i kognitivno računalstvo.
Podržava različite jezike i jednostavan je za korištenje u oblaku. Zbog ovih kvaliteta, CNTK je prikladan za razne primjene AI-ja. Iako možemo koristiti C++ za pozivanje njegovih funkcija, najčešća opcija je korištenje Python programa.
Kada se izvodi na nekoliko računala, prepoznato je da Microsoft Cognitive Toolkit daje bolje performanse i skalabilnost od skupova alata kao što su Theano ili TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit podržava i RNN i CNN neuronske modele, što ga čini prikladnim za zadatke prepoznavanja slika, rukopisa i govora.
Prednosti
- Jednostavna za integraciju s Apache Spark, motorom za analizu podataka.
- CNTK-ova skalabilnost učinila ga je popularnim izborom u mnogim tvrtkama. Postoji nekoliko optimiziranih komponenti.
- Nudi stabilne i dobre performanse.
- Lijepo radi s Azure Cloudom, koji Microsoft podržava oba.
- Korištenje resursa i upravljanje njima su učinkoviti.
Nedostaci
- U usporedbi s Tensorflowom, manja je podrška zajednice.
- Strma krivulja učenja.
- Nedostaje ploča za vizualizaciju, kao ni podrška za ARM.
5. DeepLearning4j
Ako je Java vaš primarni programski jezik, DeepLearning4j je dobar okvir za korištenje. To je distribuirana knjižnica s dubokim učenjem koja je komercijalne razine i otvorenog koda.
Podržane su sve glavne vrste dizajna neuronskih mreža, kao što su RNN i CNN. Deeplearning4j je Java i Scala biblioteka za duboko učenje.
Lijepo radi i s Hadoopom i Apache Sparkom. Deeplearning4j je prekrasna alternativa za rješenja dubokog učenja temeljena na Javi jer također podržava GPU-ove.
Kada je u pitanju Eclipse Deeplearning4j okvir za duboko učenje, neke od istaknutih značajki uključuju paralelno osposobljavanje putem iterativnih redukcija, prilagodbu arhitekture mikro usluga i distribuirane CPU i GPU-ove.
Prednosti
- Ima izvrsnu dokumentaciju i pomoć zajednici.
- Integracija Apache Sparka je jednostavna.
- Skalabilan je i sposoban za rukovanje ogromnim količinama podataka.
Nedostaci
- U usporedbi s Tensorflow i PyTorchom, manje je popularan.
- Java je jedini dostupan programski jezik.
Zaključak
Odabir najboljeg okvira za duboko učenje težak je pothvat. Štoviše, što ih ima toliko, popis raste kako potražnja za njima umjetna inteligencija istraživanja i aplikacija strojnog učenja raste. Svaki okvir ima svoj niz prednosti i nedostataka.
Mora se uzeti u obzir nekoliko razmatranja, uključujući sigurnost, skalabilnost i performanse. U sustavima poslovne razine pouzdanost postaje još važnija.
Ako tek počinjete, Tensorflow je dobro mjesto za početak. Odaberite CNTK ako razvijate komercijalni proizvod koji se temelji na sustavu Windows. Ako više volite Javu, koristite DL4J.
Ostavi odgovor