Ha ezt olvassa, kétségtelenül már megkezdte a mély tanulás felé vezető utat. Ha még nem ismeri ezt a témát, a mélytanulás egy olyan kiegészítő, amely egyedi agyszerű struktúrákat, úgynevezett mesterséges neurális hálózatokat használ, hogy emberszerű számítógépeket hozzon létre, amelyek a való világ problémáit kezelik.
Ezeknek a terveknek a kidolgozásának elősegítése érdekében az olyan technológiai behemótok, mint a Google, a Facebook és az Uber, számos keretrendszert fejlesztettek ki a Python mélytanulási környezethez, amelyek megkönnyítik a különféle neurális hálózatok megértését, létrehozását és betanítását.
A mély tanulási keretrendszer egy olyan szoftver, amelyet akadémikusok és adattudósok használnak mély tanulási modellek létrehozására és képzésére.
Ezeknek a keretrendszereknek az a célja, hogy lehetővé tegyék az egyének számára a modellek képzését anélkül, hogy megérteniük kellene a mögöttes technikákat mély tanulás, neurális hálózatok és gépi tanulás.
A magas szintű programozási felületen keresztül ezek a keretrendszerek építőelemeket biztosítanak a modellek felépítéséhez, betanításához és ellenőrzéséhez.
Megvizsgáljuk a TensorFlow-t, a Keras-t, az Apache MXNet-et, a Microsoft CNTK-t és a DeepLearing4j-t a széles körben használt PyTorch alternatíváiként. mély tanulási keretrendszer.
Mi az a Pytorch?
PyTorch egy ingyenes, nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár, amely a Torch Python könyvtárral készült.
A Facebook AI Research csoportja hozta létre, és 2016 januárjában ingyenes és nyílt forráskódú könyvtárként tették közzé számítógépes látás, mélytanulás és természetes nyelvi feldolgozás területén.
Rendelkezik egy kötelező és Pythonic programozási nyelvvel, amely támogatja a kódot mint modellt, megkönnyíti a hibakeresést, és kompatibilis más népszerű tudományos számítási könyvtárakkal, miközben hatékony marad, és lehetővé teszi az olyan hardvergyorsítókat, mint a GPU-k.
A PyTorch népszerűsége a mély tanulással foglalkozó kutatók körében nőtt, köszönhetően annak, hogy a használhatóságra és az alapos teljesítményre összpontosít.
Tartalmaz egy alapvető adatstruktúrát, a Tensort, amely a Numpy tömbökhöz hasonló többdimenziós tömb, amely lehetővé teszi a programozóknak, hogy könnyen megtervezhessenek egy bonyolult tömböt. neurális hálózat.
Rugalmasságának, gyorsaságának és könnyű implementálhatóságának köszönhetően egyre népszerűbb a jelenlegi szektorokban és az akadémiai közösségben, így az egyik legnépszerűbb mély tanulási eszköz.
Pytorch főbb jellemzői
- A PyTorch Python-központú, vagy „pythonic”, mivel a Python programozással való mélyreható integrációt szolgálja, nem pedig egy másik nyelven fejlesztett könyvtár interfészeként.
- Egyszerűen megtanulható – a PyTorch ugyanazt a struktúrát követi, mint a hagyományos programozás, és alaposan dokumentálták, a fejlesztői közösség pedig mindig igyekszik továbbfejleszteni. Ezért könnyen megtanulható programozók és nem programozók számára egyaránt.
- A PyTorch a számítási munkát több CPU-ra, ill GPU adatpárhuzamossági képességet használó magok. Bár hasonló párhuzamosság más gépi tanulási technikákkal is megvalósítható, a PyTorch ezt sokkal könnyebbé teszi.
- Hibakeresés: A számos széles körben elérhető Python hibakereső eszköz egyike (például a Python pdb és ipdb eszközei) használható a PyTorch hibakeresésére.
- A PyTorch támogatja a dinamikus számítási grafikonokat, ami azt jelenti, hogy a hálózat viselkedése dinamikusan módosítható futás közben.
- A PyTorch különféle speciálisan létrehozott modulokkal érkezik, mint pl torchtext, torchvision és torchaudio, amely a mély tanulás különböző területeinek kezelésére használható, mint például az NLP, a számítógépes látás és a hangfeldolgozás.
Pytorch korlátozások
- Korlátozott megfigyelési és vizualizációs felületek: Míg a TensorFlow egy hatékony vizualizációs eszközt tartalmaz a modellgráf létrehozásához (TensorBoard), a PyTorch jelenleg nem rendelkezik ezzel a funkcióval. Ennek eredményeként a fejlesztők külsőleg csatlakozhatnak a TensorBoardhoz, vagy használhatják a számos meglévő Python egyikét. adatmegjelenítési eszközök.
- A PyTorch nem teljes körű gépi tanulás fejlesztési platform; alkalmazásokat telepít szerverekre, munkaállomásokra és mobileszközökre.
Mindezen okok miatt bölcs döntés lenne a Pytorch legjobb alternatíváit keresni.
A legnépszerűbb Pytorch alternatívák
Itt található a Pytorch legjobb alternatíváinak listája.
1. Tensorflow
TensorFlow egy mély tanulásra összpontosító, nyílt forráskódú keretrendszer, amelyet a Google hozott létre. A szabványt is támogatja gépi tanulás. A TensorFlow-t a nagy numerikus számítások szem előtt tartásával tervezték, nem pedig a mély tanulást.
Ráadásul a mélytanulási fejlesztés szempontjából is igen értékesnek bizonyult, így a Google ingyenesen elérhetővé tette. A TensorFlow többdimenziós, nagyobb dimenziójú tömbök, úgynevezett tenzorok formájában veszi fel az adatokat. Ha hatalmas mennyiségű adattal foglalkozunk, a többdimenziós tömbök hasznosak.
A TensorFlow csomópont-él adatfolyam-grafikonokon alapul. Mivel a végrehajtási módszer grafikonok formájában zajlik, sokkal könnyebb a TensorFlow kódot számítógépek fürtjén végrehajtani GPU-k használata közben.
A TensorFlow közössége a C#, a Haskell, a Julia, az R, a Ruby, a Rust és a Scala nyelvek közé tartozik. A TensorFlow azt az előnyt kínálja, hogy nagyszámú hozzáférési pontja van.
A nyelveken kívül a TensorFlow számos olyan eszközzel rendelkezik, amelyek kapcsolódnak hozzá, vagy arra épülnek.
Előnyök
- Ez felhasználóbarát. Ha ismeri a Python-t, akkor könnyen átveheti.
- Támogatás a közösségtől. A TensorFlow-t gyakorlatilag minden nap fejlesztik a Google és más szervezetek szakértő fejlesztői.
- A TensorFlow Lite használható TensorFlow modellek futtatására mobileszközökön.
- A Tensorboard egy eszköz a monitorozáshoz és adatok megjelenítése. Ha működés közben szeretné nézni mélytanulási modelljeit, ez egy kiváló eszköz.
- A Tensorflow.js lehetővé teszi a JavaScript használatát a valós idejű mélytanulási modellek futtatásához a böngészőben.
Hátrányok
- A TensorFlow egyedi szerkezettel rendelkezik, ami megnehezíti a hibák felfedezését és hibakeresését.
- Nincs OpenCL támogatás.
- A TensorFlow nem biztosít sok lehetőséget a Windows operációs rendszer felhasználóinak. Rengeteg képességet szabadít fel a Linux-felhasználók számára. A Windows-felhasználók azonban továbbra is letölthetik a TensorFlow-t az anaconda prompt vagy a pip csomag használatával.
- A TensorFlow elmarad a határozatlan szekvenciák szimbolikus hurkainak felkínálásában. Speciális felhasználása van bizonyos sorozatokhoz, így használható rendszerré válik. Ennek eredményeként alacsony szintű API-nak tekintik.
2. Keras
Keras egy Python-alapú mély tanulási könyvtár, amely megkülönbözteti a többi mély tanulási keretrendszertől.
Ez egy magas szintű programozási nyelv, amely meghatározza a neurális hálózat API definíció. Használható felhasználói felületként és azon mély tanulási keretrendszerek képességeinek fejlesztésére is, amelyeken fut.
Ez egy minimalista keret, amely könnyű és könnyen használható. Ezen okok miatt a Keras a TensorFlow alapvető API-jának része. A Keras front end lehetővé teszi a neurális hálózati modellek gyors prototípusok készítését a kutatás során.
Az API könnyen megragadható és használható, azzal a hozzáadott bónusszal, hogy lehetővé teszi a modellek könnyű átvitelét a keretrendszerek között.
Előnyök
- A Keras API használata egyszerű. Az API jól megtervezett, objektum-orientált és adaptálható, ami élvezetesebb felhasználói élményt eredményez.
- Az elosztott képzés és a több GPU-s párhuzamosság támogatása be van építve.
- A Keras egy Python natív modul, amely egyszerű hozzáférést biztosít a teljes Python adattudományi környezethez. A Keras modellek például a Python scikit-learn API használatával használhatók.
- A Keras számos mély tanulási modellhez tartalmaz előre betanított súlyokat. Ezeket a modelleket közvetlenül használhatjuk előrejelzések készítésére vagy jellemzők kivonására.
Hátrányok
- Hihetetlenül bosszantó lehet, ha rendszeresen alacsony szintű háttérproblémák jelentkeznek. Ezek a problémák akkor merülnek fel, amikor olyan feladatokat próbálunk meg végrehajtani, amelyeket a Kerasnak nem kellett volna elvégeznie.
- A háttérrendszerekhez képest lassú lehet a GPU-kon, és tovább tart a számítás. Ennek eredményeként előfordulhat, hogy kompromisszumot kell kötnünk a sebességben a felhasználóbarátság érdekében.
- Más csomagokkal, például a sci-kit-learn-nel összehasonlítva a Keras adat-előfeldolgozási képességei nem annyira vonzóak.
3. Apache MX Net
Egy másik kiemelkedő Mélytanulási keretrendszer az MXNet. Az MXNet, amelyet az Apache Software Foundation hozott létre, számos nyelvet támogat, beleértve a JavaScriptet, a Pythont és a C++-t.
Az Amazon Web Services a mély tanulási modellek fejlesztésében is támogatja az MXNetet. Rendkívül méretezhető, gyors modellképzést tesz lehetővé, és számos számítógépes nyelvvel kompatibilis.
A sebesség és a termelékenység optimalizálása érdekében az MXNet lehetővé teszi a szimbolikus és kötelező programozási nyelvek keverését. Egy dinamikus függőségi ütemezőn alapul, amely valós időben párhuzamosítja a szimbolikus és kötelező tevékenységeket.
Ráadásul a grafikonoptimalizálási réteg gyorsítja a szimbolikus végrehajtást és gazdaságos a memóriát. Az MXNet egy hordozható és könnyű könyvtár.
NVIDIA PascalTM GPU-k hajtják, és több GPU-ra és csomópontra méretezhető, így gyorsabban betaníthatja a modelleket.
Előnyök
- Támogatja a GPU-kat, és több GPU móddal rendelkezik.
- Hatékony, méretezhető és villámgyors.
- Minden nagyobb platform a fedélzeten van.
- A modellszolgáltatás egyszerű, az API pedig gyors.
- A támogatott programozási nyelvek közé tartozik a Scala, az R, a Python, a C++ és a JavaScript.
Hátrányok
- Az MXNetnek van egy kisebb nyílt forráskódú közösség, mint a TensorFlow.
- A fejlesztések, hibajavítások és egyéb fejlesztések megvalósítása hosszabb időt vesz igénybe a jelentős közösségi támogatás hiánya miatt.
- Az MxNet, bár az IT-ipar számos cége széles körben alkalmazza, nem olyan jól ismert, mint a Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) egy kereskedelmileg életképes nyílt forráskódú keretrendszer az elosztott mély tanuláshoz. Általában alkotásra használják neurális hálózatok, hanem gépi tanulásra és kognitív számítástechnikára is használható.
Számos nyelvet támogat, és egyszerűen használható a felhőben. Ezen tulajdonságok miatt a CNTK alkalmas különféle mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz. Bár a C++ segítségével meghívhatjuk a funkcióit, a leggyakoribb lehetőség egy Python program használata.
Ha több számítógépen fut, a Microsoft Cognitive Toolkit jobb teljesítményt és méretezhetőséget biztosít, mint az olyan eszközkészletek, mint a Theano vagy a TensorFlow.
A Microsoft Cognitive Toolkit támogatja mind az RNN, mind a CNN neurális modelleket, így alkalmas kép-, kézírás- és beszédfelismerési feladatokra.
Előnyök
- Egyszerűen integrálható az Apache Spark adatelemző motorral.
- A CNTK méretezhetősége sok vállalkozásban népszerű választássá tette. Számos optimalizált összetevő létezik.
- Stabil és jó teljesítményt nyújt.
- Jól működik az Azure Clouddal, mindkettőt a Microsoft támogatja.
- Az erőforrások felhasználása és kezelése hatékony.
Hátrányok
- A Tensorflow-hoz képest kevesebb a közösségi támogatás.
- Meredek tanulási görbe.
- Hiányzik belőle a vizualizációs tábla, valamint az ARM támogatás.
5. DeepLearning4j
Ha a Java az elsődleges programozási nyelve, akkor a DeepLearning4j megfelelő keretrendszer. Ez egy elosztott mélytanulási könyvtár, amely kereskedelmi szintű és nyílt forráskódú.
A neurális hálózatok minden fő típusa, például az RNN-k és a CNN-k támogatottak. A Deeplearning4j egy Java és Scala könyvtár a mély tanuláshoz.
Hadooppal és Apache Sparkkal is szépen működik. A Deeplearning4j egy csodálatos alternatíva a Java-alapú mély tanulási megoldásokhoz, mert támogatja a GPU-kat is.
Ami az Eclipse Deeplearning4j mély tanulási keretrendszert illeti, néhány kiemelkedő funkció magában foglalja a párhuzamos képzést az iteratív csökkentésekkel, a mikroszolgáltatási architektúra adaptációjával, valamint az elosztott CPU-kkal és GPU-kkal.
Előnyök
- Kiváló dokumentációval és közösségi segítséggel rendelkezik.
- Az Apache Spark integrációja egyszerű.
- Skálázható, és hatalmas mennyiségű adat kezelésére képes.
Hátrányok
- A Tensorflow-hoz és a PyTorch-hoz képest kevésbé népszerű.
- A Java az egyetlen elérhető programozási nyelv.
Következtetés
A legjobb mély tanulási keret kiválasztása nehéz vállalkozás. Annál is inkább, mivel olyan sok van belőlük, a lista a kereslet növekedésével bővül mesterséges intelligencia a kutatási és gépi tanulási alkalmazások száma nő. Minden keretrendszernek megvannak a maga előnyei és hátrányai.
Számos szempontot kell figyelembe venni, beleértve a biztonságot, a méretezhetőséget és a teljesítményt. A vállalati szintű rendszerekben a megbízhatóság még fontosabbá válik.
Ha még csak most kezdi, a Tensorflow jó kiindulópont. Válassza a CNTK-t, ha Windows-alapú kereskedelmi terméket fejleszt. Ha jobban szereti a Java-t, használja a DL4J-t.
Hagy egy Válaszol