Si w ap li sa a, ou te san dout deja kòmanse vwayaj ou nan aprantisaj pwofon. Si ou se nouvo nan sijè sa a, aprantisaj pwofon se yon adisyon ki itilize estrikti inik ki tankou sèvo yo rele rezo neral atifisyèl pou konstwi òdinatè ki sanble ak moun ki atake pwoblèm nan mond reyèl la.
Pou ede nan devlopman nan desen sa yo, gwo teknoloji tankou Google, Facebook, ak Uber te devlope yon varyete de kad pou anviwònman an aprantisaj pwofon Python, ki fè li pi senp yo konprann, kreye, ak fòme divès rezo neral.
Yon kad aprantisaj pwofon se yon moso lojisyèl ke akademik ak syantifik done yo itilize pou kreye ak fòme modèl aprantisaj pwofon.
Objektif kad sa yo se fè li posib pou moun yo fòme modèl yo san yo pa bezwen konprann teknik ki dèyè yo pwofondè aprantisaj, rezo neral, ak aprantisaj machin.
Atravè yon koòdone pwogramasyon wo nivo, kad sa yo bay blòk bilding pou konstwi, fòmasyon, ak verifye modèl.
Nou pral gade nan TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, ak DeepLearing4j kòm altènativ a PyTorch, ki se yon lajman itilize. kad aprantisaj pwofon.
Ki sa ki Pytorch?
PyTorch se yon bibliyotèk aprantisaj machin gratis, sous louvri ki te konstwi ak bibliyotèk Torch Python.
Gwoup rechèch AI Facebook la te kreye li epi li te pibliye kòm yon bibliyotèk gratis ak sous ouvè an janvye 2016 ak aplikasyon pou vizyon òdinatè, aprantisaj pwofon, ak pwosesis langaj natirèl.
Li gen yon langaj pwogramasyon enperatif ak Pythonic ki sipòte kòd kòm yon modèl, fasilite debogaj, epi li konpatib ak lòt bibliyotèk popilè syantifik enfòmatik, tout pandan y ap rete efikas ak pèmèt akseleratè pyès ki nan konpitè tankou GPU.
PyTorch te grandi nan popilarite pami chèchè aprantisaj pwofon gras ak konsantre li sou itilizasyon ak konsiderasyon pèfòmans bon jan.
Li gen yon estrikti done debaz, Tensor, ki se yon etalaj milti-dimansyon ki sanble ak etalaj Numpy, ki pèmèt pwogramè yo fasil konsepsyon yon seri konplike. nè rezo.
Li ap vin pi popilè nan sektè aktyèl yo ak nan kominote akademik la akòz fleksibilite li, vitès, ak fasilite nan aplikasyon, ki fè li youn nan zouti ki pi popilè aprantisaj pwofon.
Pytorch Karakteristik kle yo
- PyTorch se Python-santre, oswa "pythonic," nan ke li vle di pou entegrasyon pwofon ak pwogram Python olye ke sèvi kòm yon koòdone nan yon bibliyotèk devlope nan yon lòt lang.
- Senp pou aprann - PyTorch swiv menm estrikti ak pwogram tradisyonèl yo e li te dokimante ak anpil atansyon, ak kominote devlopè a toujou ap eseye amelyore li. Se poutèt sa, li se senp yo aprann pou tou de pwogramè ak ki pa pwogramasyon.
- PyTorch ka divize travay enfòmatik sou plizyè CPU oswa GPU nwayo lè l sèvi avèk kapasite paralelis done. Malgre ke paralelis menm jan an ka akonpli ak lòt teknik aprantisaj machin, PyTorch fè li pi fasil.
- Debogaj: Youn nan anpil zouti debogaj Python ki aksesib anpil (pa egzanp, zouti pdb ak ipdb Python yo) ka itilize pou debogaj PyTorch.
- PyTorch sipòte graf enfòmatik dinamik, ki vle di ke konpòtman rezo a ka chanje dinamik pandan ègzekutabl.
- PyTorch vini ak divès kalite modil ki kreye espesyalman, tankou torchtext, torchvision, ak torchaudio, ki ka itilize pou fè fas ak divès domèn aprantisaj pwofon, tankou NLP, vizyon òdinatè, ak pwosesis vwa.
Pytorch Limit
- Siveyans limite ak koòdone vizyalizasyon: Pandan ke TensorFlow gen ladann yon zouti vizyalizasyon pwisan pou jenere graf modèl la (TensorBoard), PyTorch kounye a manke karakteristik sa a. Kòm yon rezilta, devlopè yo ka konekte ak TensorBoard deyò oswa itilize youn nan anpil Python ki egziste deja. zouti vizyalizasyon done yo.
- PyTorch se pa yon bout-a-fen aprantisaj machin platfòm devlopman; li deplwaye aplikasyon sou sèvè, estasyon travay, ak aparèy mobil.
Pou tout rezon sa yo, chèche pi bon altènativ pou Pytorch ta yon bon desizyon.
Ki pi popilè altènativ Pytorch
Men lis pi bon altènativ pou Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow se yon fondasyon sous ouvè ki konsantre sou aprantisaj pwofon ki te kreye pa Google. Li sipòte tou estanda aprantisaj machin. TensorFlow te fèt ak gwo kalkil nimerik nan tèt ou, olye ke aprantisaj pwofon.
Anplis de sa, li te pwouve yo gen anpil valè pou devlopman aprantisaj pwofon tou, se konsa Google te fè li disponib pou gratis. TensorFlow pran done nan fòm etalaj milti-dimansyon ak pi gwo dimansyon, ke yo rekonèt kòm tenseur. Lè w ap fè fas ak gwo kantite done, etalaj milti-dimansyon yo vin itil.
TensorFlow baze sou graf nœud-bò done koule. Paske metòd ekzekisyon an pran fòm graf, li pi fasil pou egzekite kòd TensorFlow sou yon gwoup òdinatè pandan w ap itilize GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, ak Scala se pami lang kominote TensorFlow te kreye sipò pou yo. TensorFlow ofri benefis pou gen yon gwo kantite pwen aksè.
Apa de lang, TensorFlow gen yon gwo seri zouti ki konekte ak li oswa ki bati sou li.
Avantaj
- Li se itilizatè-zanmitay. Si w abitye ak Python, li pral senp pou ranmase.
- Sipò nan kominote a. TensorFlow amelyore pratikman chak jou pa Google ak devlopè ekspè lòt òganizasyon yo.
- TensorFlow Lite ka itilize pou egzekite modèl TensorFlow sou aparèy mobil.
- Tensorboard se yon zouti pou kontwole ak vizyalize done yo. Si ou vle gade modèl aprantisaj pwofon ou an aksyon, sa a se yon zouti ekselan pou itilize.
- Tensorflow.js pèmèt ou itilize JavaScript pou kouri modèl aprantisaj pwofon an tan reyèl nan navigatè a.
Enkonvenyans
- TensorFlow gen yon estrikti inik, ki fè li pi difisil pou dekouvri ak debogaj erè.
- Pa gen okenn sipò OpenCL.
- TensorFlow pa bay anpil kapasite pou itilizatè sistèm opere Windows la. Li déblotché yon multitude de kapasite pou itilizatè Linux. Sepandan, itilizatè Windows yo ka toujou telechaje TensorFlow lè l sèvi avèk èd memwa anaconda oswa pake pip la.
- TensorFlow tonbe dèyè an tèm de ofri bouk senbolik pou sekans endefini. Li gen yon itilizasyon espesifik pou sekans patikilye, fè li yon sistèm ki ka itilize. Kòm yon rezilta, li konsidere kòm yon API ba nivo.
2. Keras
Keras se yon bibliyotèk aprantisaj pwofon ki baze sou Python, ki distenge li ak lòt kad aprantisaj pwofon.
Li se yon langaj pwogramasyon wo nivo ki defini yon nè rezo Definisyon API. Li ka itilize tou de kòm yon koòdone itilizatè ak amelyore kapasite yo nan kad aprantisaj pwofon sou ki li kouri.
Li se yon kad minimalist ki lejè ak fasil yo sèvi ak. Pou rezon sa yo, Keras fè pati API debaz TensorFlow la. Yon fen devan Keras pèmèt pou pwototip rapid nan modèl rezo neral nan rechèch.
API a fasil pou atrab ak itilize, ak bonis te ajoute pou pèmèt modèl yo fasil transfere ant kad.
Avantaj
- Keras API a senp pou itilize. API a byen fèt, oryante objè, ak adaptab, sa ki lakòz yon eksperyans itilizatè pi agreyab.
- Sipò pou fòmasyon distribye ak paralèl milti-GPU entegre.
- Keras se yon modil natif natal Python ki bay aksè senp nan anviwònman syans done Python konplè. Modèl Keras, pou egzanp, ka itilize lè l sèvi avèk Python scikit-learn API la.
- Keras gen ladann pwa pre-antrene pou plizyè modèl aprantisaj pwofon. Nou ka itilize modèl sa yo dirèkteman pou fè prediksyon oswa ekstrè karakteristik.
Enkonvenyans
- Li ka ekstrèmman anmèdan pou jwenn pwoblèm backend ba nivo sou yon baz regilye. Pwoblèm sa yo rive lè nou eseye fè travay ke Keras pa te fèt pou akonpli.
- Lè yo konpare ak backends li yo, li ta ka paresseux sou GPU epi pran plis tan pou kalkile. Kòm yon rezilta, nou ta ka oblije konpwomi vitès pou convivialité.
- Lè yo konpare ak lòt pakè tankou sci-kit-learn, Keras done-preprocessing kapasite yo pa tankou fè apèl kont.
3. Apache MX Net
Yon lòt enpòtan Fondasyon aprantisaj pwofon se MXNet. MXNet, ki te kreye pa Apache Software Foundation, sipòte yon varyete lang, tankou JavaScript, Python, ak C++.
Amazon Web Services sipòte tou MXNet nan devlopman modèl aprantisaj pwofon. Li trè évolutive, ki pèmèt pou fòmasyon modèl rapid, epi li konpatib ak yon varyete lang òdinatè.
Pou optimize vitès ak pwodiktivite, MXNet pèmèt ou melanje langaj pwogramasyon senbolik ak enperatif. Li baze sou yon pwogramasyon depandans dinamik ki paralelize aktivite senbolik ak enperatif an tan reyèl.
Anplis de sa, yon kouch optimize graf fè ekzekisyon senbolik rapid ak memwa ekonomik. MXNet se yon bibliyotèk pòtab ak ki lejè.
Li mache ak GPU NVIDIA PascalTM epi li kapab évolutive sou plizyè GPU ak nœuds, sa ki pèmèt ou fòme modèl pi vit.
Avantaj
- Sipòte GPU e li gen yon mòd milti-GPU.
- Efikas, évolutive, ak zèklè-vit.
- Tout gwo platfòm yo sou tablo.
- Sèvi modèl se senp, ak API a rapid.
- Scala, R, Python, C++, ak JavaScript se pami langaj pwogramasyon yo sipòte.
Enkonvenyans
- MXNet gen yon pi piti louvri sous kominote pase TensorFlow.
- Amelyorasyon, koreksyon ensèk, ak lòt amelyorasyon pran plis tan pou aplike akòz yon mank de sipò kominote enpòtan.
- MxNet, byenke lajman anplwaye pa anpil konpayi nan endistri a IT, se pa osi byen li te ye tankou Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) se yon fondasyon sous louvri komèsyalman solid pou distribye aprantisaj pwofon. Li jeneralman itilize pou kreye rezo neral, men yo ka itilize tou pou aprantisaj machin ak enfòmatik mantal.
Li sipòte yon varyete lang epi li senp pou itilize sou nwaj la. Akòz kalite sa yo, CNTK se yon anfòm apwopriye pou yon varyete aplikasyon AI. Malgre ke nou ka itilize C++ pou envoke fonksyon li yo, opsyon ki pi souvan se itilize yon pwogram Python.
Lè w ap kouri sou plizyè òdinatè, yo rekonèt Microsoft Cognitive Toolkit pou bay pi bon pèfòmans ak évolutivité pase kit zouti tankou Theano oswa TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit sipòte tou de RNN ak CNN modèl neral, sa ki fè li apwopriye pou imaj, ekriti, ak travay rekonesans lapawòl.
Avantaj
- Senp pou entegre ak Apache Spark, yon motè analiz done.
- Évolutivité CNTK a te fè li yon chwa popilè nan anpil biznis. Gen plizyè eleman optimize.
- Ofri ki estab ak bon pèfòmans.
- Travay byen ak Azure Cloud, tou de yo sipòte pa Microsoft.
- Itilizasyon ak jesyon resous yo efikas.
Enkonvenyans
- An konparezon ak Tensorflow, gen mwens sipò kominote a.
- Yon koub aprantisaj apik.
- Li manke yon tablo vizyalizasyon osi byen ke sipò ARM.
5. DeepLearning4j
Si Java se lang prensipal pwogramasyon ou, DeepLearning4j se yon bon fondasyon pou itilize. Li se yon bibliyotèk distribye pou aprantisaj pwofon ki nan klas komèsyal ak sous louvri.
Tout kalite prensipal konsepsyon rezo neral, tankou RNNs ak CNNs, yo sipòte. Deeplearning4j se yon bibliyotèk Java ak Scala pou aprantisaj pwofon.
Li travay byen ak Hadoop ak Apache Spark tou. Deeplearning4j se yon altènatif bèl bagay pou solisyon aprantisaj pwofon ki baze sou Java paske li sipòte tou GPU.
Lè li rive nan kad aprantisaj pwofon Eclipse Deeplearning4j, kèk nan karakteristik sa yo gen ladan fòmasyon paralèl atravè rediksyon iteratif, adaptasyon achitekti mikwo-sèvis, ak CPU distribiye ak GPU.
Avantaj
- Li gen dokiman ekselan ak èd kominote a.
- Entegrasyon Apache Spark la senp.
- Li se évolutive epi li kapab manyen volim menmen nan done.
Enkonvenyans
- An konparezon ak Tensorflow ak PyTorch, li mwens popilè.
- Java se sèl langaj pwogramasyon ki disponib.
konklizyon
Chwazi pi bon fondasyon aprantisaj pwofon an se yon antrepriz difisil. Plis konsa depi genyen anpil nan yo, lis la ap grandi kòm demann pou atifisyèl entèlijans rechèch ak aplikasyon pou aprantisaj machin ap grandi. Chak kad gen pwòp seri avantaj ak dezavantaj li yo.
Plizyè konsiderasyon dwe fèt, tankou sekirite, évolutivité, ak pèfòmans. Nan sistèm antrepriz-klas, fyabilite vin menm pi enpòtan.
Si w ap kòmanse, Tensorflow se yon bon kote pou kòmanse. Chwazi CNTK si w ap devlope yon pwodwi komèsyal ki baze sou Windows. Si ou prefere Java, sèvi ak DL4J.
Kite yon Reply