A mélytanulás keretrendszere interfészek, könyvtárak és eszközök kombinációjából áll a gépi tanulási modellek gyors és pontos meghatározásához és betanításához.
Mivel a mélytanulás nagy mennyiségű strukturálatlan, nem szöveges adatot használ fel, olyan keretrendszerre van szükség, amely szabályozza a „rétegek” közötti interakciót, és a bemeneti adatokból való tanulással és autonóm döntések meghozatalával gyorsítja a modellfejlesztést.
Ha szeretné megismerni a mély tanulást 2021-ben, fontolja meg az alább jelzett keretrendszerek valamelyikének használatát. Ne felejtsen el olyat választani, amely segít elérni céljait és elképzeléseit.
1. TensorFlow
Amikor a mély tanulásról beszélünk, TensorFlow gyakran az elsőként említett keret. A rendkívül népszerű keretrendszert nem csak a Google – a létrehozásáért felelős vállalat – használja, hanem más cégek is, mint például a Dropbox, az eBay, az Airbnb, az Nvidia és még sokan mások.
A TensorFlow magas és alacsony szintű API-k fejlesztésére használható, lehetővé téve az alkalmazások szinte bármilyen eszközön történő futtatását. Bár a Python az elsődleges nyelve, a Tensoflow felülete más programozási nyelvekkel is elérhető és vezérelhető, például C++, Java, Julia és JavaScript használatával.
Mivel nyílt forráskódú, a TensorFlow számos integrációt tesz lehetővé más API-kkal, és gyors támogatást és frissítéseket kap a közösségtől. A „statikus grafikonokra” való támaszkodás lehetővé teszi az azonnali számítások elvégzését vagy a műveletek mentését, hogy máskor is hozzáférhessen. Ezek az okok, amelyek hozzáadódnak ahhoz a lehetőséghez, hogy a TensorBoardon keresztül „nézheti” neurális hálózatának fejlődését, a TensorFlow-t a mélytanulás legnépszerűbb keretrendszerévé teszik.
Főbb jellemzők
- Nyílt forráskódú
- Rugalmasság
- Gyors hibakeresés
2. PyTorch
A PyTorch egy olyan keretrendszer, amelyet a Facebook fejlesztett ki szolgáltatásai működésének támogatására. A nyílt forráskódúvá válás óta ezt a keretrendszert a Facebookon kívül más cégek is használják, mint például a Salesforce és az Udacity.
Ez a keretrendszer dinamikusan frissített grafikonokat működtet, lehetővé téve az adatkészlet architektúrájának módosítását annak feldolgozása során. A PyTorch segítségével egyszerűbb a neurális hálózat fejlesztése és betanítása, még a mélytanulási tapasztalat nélkül is.
Mivel nyílt forráskódú és Python alapú, egyszerű és gyors integrációkat végezhet a PyTorch-ban. Ez egy egyszerű keretrendszer a tanuláshoz, használathoz és hibakereséshez. Ha kérdései vannak, mindkét közösség – a Python és a PyTorch közösség – nagyszerű támogatására és frissítéseire számíthat.
Főbb jellemzők
- Könnyen megtanulható
- Támogatja a GPU-t és a CPU-t
- API-k gazdag készlete a könyvtárak bővítéséhez
3. Apache MX Net
Magas skálázhatósága, nagy teljesítménye, gyors hibaelhárítása és fejlett GPU-támogatása miatt ezt a keretrendszert az Apache hozta létre nagy ipari projektekben való használatra.
Az MXNet tartalmazza a Gluon interfészt, amely minden képzettségi szintű fejlesztő számára lehetővé teszi kezdje el a mély tanulást a felhőben, a szélső eszközökön és a mobilalkalmazásokon. A Gluon kód néhány sorában létrehozhat lineáris regressziót, konvolúciós hálózatokat és ismétlődő LSTM-eket tárgy észlelése, beszédfelismerés, ajánlás és személyre szabás.
Az MXNet különféle eszközökön használható, és többen is támogatják programozási nyelvek mint például a Java, R, JavaScript, Scala és Go. Bár közösségében alacsony a felhasználók és a tagok száma, az MXNet jól megírt dokumentációval és nagy növekedési potenciállal rendelkezik, különösen most, hogy az Amazon ezt a keretrendszert választotta az AWS gépi tanulásának elsődleges eszközeként.
Főbb jellemzők
- 8 nyelvi kötés
- Elosztott képzés, amely támogatja a több CPU-s és több GPU-s rendszereket
- Hibrid front-end, amely lehetővé teszi a váltást a kötelező és szimbolikus módok között
4. Microsoft kognitív eszközkészlet
Ha az Azure-on futó alkalmazások vagy szolgáltatások fejlesztésén gondolkodik (Microsoft felhőszolgáltatások), a Microsoft Cognitive Toolkit a keretrendszer a mélytanulási projektekhez. Ez nyílt forráskódú, és többek között olyan programozási nyelvek támogatják, mint a Python, C++, C#, Java. Ezt a keretrendszert úgy tervezték, hogy „gondolkodjon úgy, mint az emberi agy”, így nagy mennyiségű strukturálatlan adatot tud feldolgozni, miközben gyors képzést és intuitív architektúrát kínál.
Ha ezt a keretrendszert választja – ugyanaz, mint a Skype, Xbox és Cortana mögött –, jó teljesítményt, skálázhatóságot és egyszerű integrációt biztosít az Azure-ral. A TensorFlow-hoz vagy a PyTorch-hoz képest azonban a közösség tagjainak száma és támogatása csökken.
A következő videó teljes bevezetést és alkalmazási példákat kínál:
Főbb jellemzők
- Egyértelmű dokumentáció
- Támogatás a Microsoft csapatától
- Közvetlen grafikon megjelenítés
5. Keras
A PyTorchhoz hasonlóan a Keras is egy Python-alapú könyvtár adatintenzív projektekhez. A keras API magas szinten működik, és lehetővé teszi az integrációt alacsony szintű API-kkal, mint például a TensorFlow, a Theano és a Microsoft Cognitive Toolkit.
A keras használatának néhány előnye a tanulás egyszerűsége – ez az ajánlott keretrendszer a mély tanulásban kezdőknek; telepítési sebessége; nagy támogatást kap a python közösségtől és a többi keretrendszer közösségeitől, amelyekkel integrálva van.
A Keras különféle megvalósításokat tartalmaz a neurális hálózatok építőkövei például rétegek, célfüggvények, aktiválási függvények és matematikai optimalizálók. A kódja a GitHubon található, és vannak fórumok és egy Slack támogatási csatorna. A szabvány támogatása mellett neurális hálózatok, a Keras támogatja a konvolúciós neurális hálózatokat és az ismétlődő neurális hálózatokat.
Keras megengedi mély tanulási modellek iOS és Android rendszerű okostelefonokon, Java virtuális gépen vagy az interneten generálható. Lehetővé teszi a mély tanulási modellek elosztott betanítását a grafikus feldolgozó egységek (GPU) és a tenzor feldolgozó egységek (TPU) klaszterein.
Főbb jellemzők
- Előképzett modellek
- Több háttérrendszer támogatása
- Felhasználóbarát és nagy közösségi támogatás
6. Apple Core ML
A Core ML-t az Apple fejlesztette ki, hogy támogassa ökoszisztémáját – IOS, Mac OS és iPad OS. API-ja alacsony szinten működik, jól kihasználja a CPU és a GPU erőforrásait, ami lehetővé teszi, hogy a létrehozott modellek és alkalmazások internetkapcsolat nélkül is futhassanak, ami csökkenti az eszköz „memórialábnyomát” és energiafogyasztását.
A Core ML ezt nem éppen azáltal éri el, hogy egy újabb gépi tanulási könyvtárat készít, amely iphone-on/ipaden való futtatásra van optimalizálva. Ehelyett a Core ML inkább egy fordító, amely más gépi tanulási szoftverekkel kifejezett modellspecifikációkat és betanított paramétereket veszi át, és azokat fájllá alakítja, amely egy iOS-alkalmazás erőforrásává válik. Ez a Core ML-modellre való átalakítás az alkalmazásfejlesztés során történik, nem pedig valós időben, miközben az alkalmazást használják, és ezt a coremltools python könyvtár segíti elő.
A Core ML gyors teljesítményt biztosít az egyszerű integrációval gépi tanulás modelleket alkalmazásokká. Támogatja a mély tanulást több mint 30 típusú réteggel, valamint döntési fákkal, támogató vektorgépekkel és lineáris regressziós módszerekkel, amelyek mindegyike olyan alacsony szintű technológiákra épül, mint a Metal és az Accelerate.
Főbb jellemzők
- Könnyen integrálható alkalmazásokba
- A helyi erőforrások optimális kihasználása, internet-hozzáférés nélkül
- Adatvédelem: az adatoknak nem kell elhagyniuk az eszközt
7. ONNX
A listánk utolsó keretrendszere az ONNX. Ez a keretrendszer a Microsoft és a Facebook együttműködéséből jött létre, azzal a céllal, hogy leegyszerűsítse a különböző keretrendszerek, eszközök, futási környezetek és fordítók közötti modellek átvitelének és felépítésének folyamatát.
Az ONNX meghatároz egy közös fájltípust, amely több platformon is futhat, miközben kihasználja az alacsony szintű API-k előnyeit, például a Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe és (konverterek segítségével) Tensorflow és Core ML előnyeit. Az ONNX alapelve az, hogy egy modellt egy veremre kell betanítani, és más következtetések és előrejelzések segítségével implementálni.
Az LF AI Foundation, a Linux Foundation egyik alszervezete, egy olyan szervezet, amely egy olyan ökoszisztéma felépítésével foglalkozik nyílt forráskódú innováció a mesterséges intelligencia (AI), a gépi tanulás (ML) és a mély tanulás (DL) területén. 14. november 2019-én felvette az ONNX-et diplomás szintű projektként. Az ONNX ezen áthelyezését az LF AI Foundation égisze alá fontos mérföldkőnek tekintették az ONNX gyártósemleges, nyílt formátumú szabványként való kialakításában.
Az ONNX Model Zoo a Deep Learningben előre kiképzett modellek gyűjteménye ONNX formátumban. Mindegyik modellhez vannak Jupyter jegyzetfüzetek modellképzéshez és következtetés végrehajtásához a betanított modellel. A jegyzetfüzetek Python nyelven készültek, és hivatkozásokat tartalmaznak a képzési adatkészlet valamint hivatkozások a modellarchitektúrát leíró eredeti tudományos dokumentumra.
Főbb jellemzők
- A keretrendszer átjárhatósága
- Hardver optimalizálás
Következtetés
Ez a legjobb keretrendszer összefoglalása mély tanulás. Erre a célra több keret is létezik, ingyenes vagy fizetős. Ahhoz, hogy kiválaszthassa a legjobbat projektje számára, először tudja, melyik platformra fogja fejleszteni az alkalmazást.
Az általános keretrendszerek, például a TensorFlow és a Keras a legjobb választási lehetőségek a kezdéshez. De ha operációs rendszer- vagy eszközspecifikus előnyöket kell használnia, akkor a Core ML és a Microsoft Cognitive Toolkit lehet a legjobb megoldás.
Vannak más, Android-eszközöket, más gépeket és konkrét célokat célzó keretrendszerek, amelyek nem szerepelnek ebben a listában. Ha ez utóbbi csoport érdekli Önt, javasoljuk, hogy keressen rá információira a Google-on vagy más gépi tanulási webhelyeken.
Hagy egy Válaszol