Եթե դուք կարդում եք սա, ապա, անկասկած, արդեն սկսել եք խորը ուսուցման ձեր ճանապարհորդությունը: Եթե դուք նոր եք այս թեմայում, խորը ուսուցումը հավելում է, որն օգտագործում է ուղեղի նման եզակի կառուցվածքներ, որոնք կոչվում են արհեստական նեյրոնային ցանցեր՝ մարդանման համակարգիչներ կառուցելու համար, որոնք լուծում են իրական աշխարհի խնդիրները:
Այս ձևավորումների զարգացմանն աջակցելու համար տեխնոլոգիական ընկերությունները, ինչպիսիք են Google-ը, Facebook-ը և Uber-ը, մշակել են մի շարք շրջանակներ Python խորը ուսուցման միջավայրի համար՝ հեշտացնելով տարբեր նեյրոնային ցանցեր հասկանալը, ստեղծելը և վարժեցնելը:
Խորը ուսուցման շրջանակը ծրագրաշարի մի մասն է, որը գիտնականներն ու տվյալների գիտնականներն օգտագործում են խորը ուսուցման մոդելներ ստեղծելու և վերապատրաստելու համար:
Այս շրջանակների նպատակն է հնարավորություն ընձեռել անհատներին վարժեցնել իրենց մոդելներին՝ առանց հասկանալու ետևում գտնվող տեխնիկան խորը ուսուցում, նեյրոնային ցանցեր և մեքենայական ուսուցում։
Բարձր մակարդակի ծրագրավորման ինտերֆեյսի միջոցով այս շրջանակներն ապահովում են մոդելների կառուցման, ուսուցման և ստուգման կառուցվածքային բլոկներ:
Մենք կդիտարկենք TensorFlow-ը, Keras-ը, Apache MXNet-ը, Microsoft CNTK-ն և DeepLearing4j-ը որպես PyTorch-ի այլընտրանք, որը լայնորեն օգտագործվում է: խորը ուսուցման շրջանակ.
Ինչ է Pytorch-ը:
PyTorch- ը անվճար, բաց կոդով մեքենայական ուսուցման գրադարան է, որը կառուցված է Torch Python գրադարանով:
Այն ստեղծվել է Facebook-ի AI Research խմբի կողմից և որպես անվճար և բաց կոդով գրադարան հրապարակվել է 2016 թվականի հունվարին՝ համակարգչային տեսողության, խորը ուսուցման և բնական լեզվի մշակման ծրագրերով:
Այն ունի հրամայական և Pythonic ծրագրավորման լեզու, որն աջակցում է կոդը որպես մոդել, հեշտացնում է վրիպազերծումը և համատեղելի է այլ հանրաճանաչ գիտական հաշվողական գրադարանների հետ՝ միաժամանակ արդյունավետ մնալով և հնարավորություն տալով ապարատային արագացուցիչներ, ինչպիսիք են GPU-ները:
PyTorch-ը մեծ ժողովրդականություն է ձեռք բերել խորը ուսուցման հետազոտողների շրջանում՝ շնորհիվ իր ուշադրության կենտրոնացման և կատարողականի մանրակրկիտ նկատառումների:
Այն պարունակում է տվյալների հիմնական կառուցվածք՝ Tensor, որը բազմաչափ զանգված է, որը նման է Numpy զանգվածներին, որը թույլ է տալիս ծրագրավորողներին հեշտությամբ նախագծել բարդ նյարդային ցանց.
Այն ավելի տարածված է դառնում ընթացիկ ոլորտներում և ակադեմիական համայնքում՝ իր ճկունության, արագության և իրականացման հեշտության շնորհիվ՝ դարձնելով այն խորը ուսուցման ամենահայտնի գործիքներից մեկը:
Pytorch-ի հիմնական առանձնահատկությունները
- PyTorch-ը Python-կենտրոն է կամ «pythonic», քանի որ այն նախատեսված է Python ծրագրավորման հետ խորը ինտեգրման համար, այլ ոչ թե ծառայելու որպես այլ լեզվով մշակված գրադարանի միջերես:
- Պարզ է սովորել – PyTorch-ը հետևում է նույն կառուցվածքին, ինչ ավանդական ծրագրավորումը և մանրակրկիտ փաստաթղթավորվել է, ընդ որում մշակողների համայնքը միշտ փորձում է բարելավել այն: Ուստի պարզ է սովորել ինչպես ծրագրավորողների, այնպես էլ ոչ ծրագրավորողների համար:
- PyTorch-ը կարող է հաշվողական աշխատանքը բաժանել մի քանի պրոցեսորի կամ GPU միջուկներ՝ օգտագործելով տվյալների զուգահեռության հնարավորությունը: Թեև նմանատիպ զուգահեռությունը կարող է իրականացվել մեքենայական ուսուցման այլ տեխնիկայի հետ, PyTorch-ը դա շատ ավելի հեշտ է դարձնում:
- Վրիպազերծում. Python-ի բազմաթիվ լայնորեն մատչելի վրիպազերծման գործիքներից մեկը (օրինակ՝ Python-ի pdb և ipdb գործիքները) կարող է օգտագործվել PyTorch-ը կարգաբերելու համար:
- PyTorch-ն աջակցում է դինամիկ հաշվողական գրաֆիկներին, ինչը ենթադրում է, որ ցանցի վարքագիծը կարող է դինամիկ կերպով փոփոխվել գործարկման ժամանակ:
- PyTorch-ը գալիս է տարբեր հատուկ ստեղծված մոդուլներով, ինչպիսիք են torchtext, torchvision և torchaudio, որը կարող է օգտագործվել խորը ուսուցման տարբեր ոլորտների հետ առնչվելու համար, ինչպիսիք են NLP-ն, համակարգչային տեսլականը և ձայնի մշակումը:
Pytorch սահմանափակումներ
- Սահմանափակ մոնիտորինգի և վիզուալիզացիայի միջերեսներ. Թեև TensorFlow-ն ներառում է հզոր վիզուալացման գործիք մոդելի գրաֆիկը ստեղծելու համար (TensorBoard), PyTorch-ը ներկայումս չունի այս հատկությունը: Արդյունքում, մշակողները կարող են արտաքինից միանալ TensorBoard-ին կամ օգտագործել գոյություն ունեցող բազմաթիվ Python-ից մեկը տվյալների արտացոլման գործիքներ.
- PyTorch-ը վերջից մինչև վերջ չէ Machine Learning զարգացման հարթակ; այն տեղադրում է հավելվածներ սերվերների, աշխատանքային կայանների և շարժական սարքերի վրա:
Այս բոլոր պատճառներով Pytorch-ի լավագույն այլընտրանքները փնտրելը խելամիտ որոշում կլինի:
Pytorch-ի ամենատարածված այլընտրանքները
Ահա Pytorch-ի լավագույն այլընտրանքների ցանկը:
1. Tensorflow
TensorFlow Google-ի կողմից ստեղծված խորը ուսուցման վրա հիմնված, բաց կոդով շրջանակ է: Այն նաև աջակցում է ստանդարտին Machine Learning. TensorFlow-ը նախագծվել է մեծ թվային հաշվարկներով, այլ ոչ թե խորը ուսուցմամբ:
Ավելին, այն բավականին արժեքավոր էր նաև խորը ուսուցման զարգացման համար, ուստի Google-ը այն հասանելի դարձրեց անվճար: TensorFlow-ն տվյալները վերցնում է ավելի մեծ չափսերով բազմաչափ զանգվածների տեսքով, որոնք հայտնի են որպես թենսորներ: Տվյալների ահռելի ծավալների հետ գործ ունենալիս, բազմաչափ զանգվածները օգտակար են դառնում:
TensorFlow-ը հիմնված է հանգույցի եզրային տվյալների հոսքի գրաֆիկների վրա: Քանի որ կատարման մեթոդը ստանում է գրաֆիկների ձև, շատ ավելի հեշտ է TensorFlow կոդը կատարել համակարգիչների կլաստերի վրա GPU-ներ օգտագործելիս:
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust և Scala լեզուներից են, որոնց համար TensorFlow համայնքը ստեղծել է աջակցություն: TensorFlow-ն առաջարկում է մեծ թվով մուտքի կետեր ունենալու առավելությունը:
Լեզուներից բացի, TensorFlow-ն ունի գործիքների մեծ տեսականի, որոնք կապվում են դրա հետ կամ կառուցված են դրա վրա:
Առավելությունները
- Դա օգտագործողի համար հարմար է: Եթե դուք ծանոթ եք Python-ին, այն պարզ կլինի վերցնելը:
- Աջակցություն համայնքից. TensorFlow-ը գործնականում ամեն օր բարելավվում է Google-ի և այլ կազմակերպությունների փորձագետ մշակողների կողմից:
- TensorFlow Lite-ը կարող է օգտագործվել TensorFlow մոդելները շարժական սարքերում գործարկելու համար:
- Tensorboard-ը մոնիտորինգի գործիք է և տվյալների պատկերացում. Եթե ցանկանում եք դիտել ձեր խորը ուսուցման մոդելները գործողության մեջ, սա հիանալի գործիք է օգտագործելու համար:
- Tensorflow.js-ը թույլ է տալիս օգտագործել JavaScript՝ բրաուզերում իրական ժամանակում խորը ուսուցման մոդելներ գործարկելու համար:
Թերությունները
- TensorFlow-ն ունի յուրահատուկ կառուցվածք, ինչը դժվարացնում է սխալների հայտնաբերումն ու վրիպազերծումը:
- OpenCL-ի աջակցություն չկա:
- TensorFlow-ը Windows օպերացիոն համակարգի օգտատերերի համար շատ հնարավորություններ չի տալիս։ Այն բացում է Linux-ի օգտատերերի մի շարք հնարավորություններ: Այնուամենայնիվ, Windows-ի օգտատերերը դեռ կարող են ներբեռնել TensorFlow-ն՝ օգտագործելով anaconda հուշումը կամ pip փաթեթը:
- TensorFlow-ը հետ է մնում անորոշ հաջորդականությունների համար խորհրդանշական օղակներ առաջարկելու առումով: Այն ունի հատուկ կիրառություն որոշակի հաջորդականությունների համար՝ դարձնելով այն օգտագործելի համակարգ: Արդյունքում, այն դիտվում է որպես ցածր մակարդակի API:
2. Կերաս
Կերաս Python-ի վրա հիմնված խորը ուսուցման գրադարան է, որն այն տարբերում է խորը ուսուցման այլ շրջանակներից:
Դա բարձր մակարդակի ծրագրավորման լեզու է, որը սահմանում է ա նյարդային ցանց API սահմանում. Այն կարող է օգտագործվել և՛ որպես օգտագործողի միջերես, և՛ բարելավելու խորը ուսուցման շրջանակների հնարավորությունները, որոնց վրա այն աշխատում է:
Դա մինիմալիստական շրջանակ է, որը թեթև է և հեշտ օգտագործման համար: Այս պատճառներով Keras-ը TensorFlow-ի հիմնական API-ի մի մասն է: Keras-ի ճակատային մասը թույլ է տալիս հետազոտության մեջ նեյրոնային ցանցի մոդելների արագ նախատիպավորում:
API-ն պարզ է հասկանալու և օգտագործելու համար, հավելյալ բոնուսով, որը թույլ է տալիս մոդելներին հեշտությամբ տեղափոխել շրջանակների միջև:
Առավելությունները
- Keras API-ն հեշտ է օգտագործել: API-ն լավ նախագծված է, օբյեկտի վրա հիմնված և հարմարվողական է, ինչը հանգեցնում է օգտվողի ավելի հաճելի փորձի:
- Ներկառուցված է բաշխված ուսուցման և բազմակի GPU զուգահեռության աջակցություն:
- Keras-ը Python-ի բնիկ մոդուլ է, որն ապահովում է պարզ մուտք դեպի Python տվյալների գիտության ամբողջական միջավայր: Keras մոդելները, օրինակ, կարող են օգտագործվել Python scikit-learn API-ի միջոցով:
- Keras-ը ներառում է նախապես պատրաստված կշիռներ խորը ուսուցման մի քանի մոդելների համար: Մենք կարող ենք ուղղակիորեն օգտագործել այս մոդելները՝ կանխատեսումներ անելու կամ առանձնահատկություններ հանելու համար:
Թերությունները
- Դա կարող է աներևակայելի զայրացնող լինել ցածր մակարդակի հետին պլանի խնդիրները կանոնավոր կերպով ստանալը: Այս խնդիրներն առաջանում են, երբ մենք փորձում ենք կատարել առաջադրանքներ, որոնք Կերասը նախատեսված չէր իրականացնելու:
- Երբ համեմատվում է իր հետին պլանների հետ, այն կարող է դանդաղ լինել GPU-ների վրա և ավելի երկար ժամանակ պահանջել հաշվելու համար: Արդյունքում, մենք կարող ենք զիջել արագությունը՝ օգտատերերի հարմարավետության համար:
- Երբ համեմատվում են այլ փաթեթների հետ, ինչպիսիք են գիտական հավաքակազմը, Keras տվյալների նախնական մշակման հնարավորությունները այնքան էլ գրավիչ չեն:
3. Apache MX Net
Մեկ այլ նշանավոր Խորը ուսուցման շրջանակ MXNet-ն է: MXNet-ը, որը ստեղծվել է Apache Software Foundation-ի կողմից, աջակցում է մի շարք լեզուների՝ ներառյալ JavaScript-ը, Python-ը և C++-ը:
Amazon Web Services-ը նաև աջակցում է MXNet-ին խորը ուսուցման մոդելների մշակման գործում: Այն չափազանց մասշտաբային է, որը թույլ է տալիս արագ մոդելների ուսուցում, և այն համատեղելի է համակարգչային տարբեր լեզուների հետ:
Արագությունն ու արտադրողականությունը օպտիմալացնելու համար MXNet-ը թույլ է տալիս համատեղել խորհրդանշական և հրամայական ծրագրավորման լեզուները: Այն հիմնված է դինամիկ կախվածության ժամանակացույցի վրա, որն իրական ժամանակում զուգահեռացնում է խորհրդանշական և հրամայական գործողությունները:
Բացի այդ, գրաֆիկի օպտիմալացման շերտը սիմվոլիկ կատարումն արագ է դարձնում և հիշողությունը խնայում է: MXNet-ը շարժական և թեթև գրադարան է:
Այն սնուցվում է NVIDIA PascalTM GPU-ներով և ընդլայնվում է մի քանի GPU-ների և հանգույցների վրա, ինչը թույլ է տալիս մոդելներին ավելի արագ վարժեցնել:
Առավելությունները
- Աջակցում է GPU-ներին և ունի մի քանի GPU ռեժիմ:
- Արդյունավետ, մասշտաբային և կայծակնային արագ:
- Բոլոր հիմնական հարթակները գտնվում են նավի վրա:
- Մոդելի սպասարկումը պարզ է, իսկ API-ն՝ արագ:
- Scala-ն, R-ը, Python-ը, C++-ը և JavaScript-ը աջակցվող ծրագրավորման լեզուներից են:
Թերությունները
- MXNet-ն ունի ավելի փոքր բաց աղբյուր համայնք, քան TensorFlow:
- Բարելավումների, վրիպակների շտկման և այլ բարելավումների իրականացման համար ավելի երկար է պահանջվում՝ համայնքի զգալի աջակցության բացակայության պատճառով:
- MxNet-ը, թեև լայնորեն կիրառվում է ՏՏ ոլորտի բազմաթիվ ընկերությունների կողմից, այնքան էլ հայտնի չէ, որքան Tensorflow-ը:
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) Սա կոմերցիոն առումով կենսունակ բաց կոդով շրջանակ է բաշխված խորը ուսուցման համար: Այն սովորաբար օգտագործվում է ստեղծելու համար նյարդային ցանցեր, բայց կարող է օգտագործվել նաև մեքենայական ուսուցման և ճանաչողական հաշվարկների համար:
Այն աջակցում է տարբեր լեզուների և հեշտ է օգտագործել ամպի վրա: Այս հատկությունների պատճառով CNTK-ն հարմար է AI-ի մի շարք ծրագրերի համար: Թեև մենք կարող ենք օգտագործել C++՝ դրա գործառույթները կանչելու համար, ամենահաճախակի տարբերակը Python ծրագրի օգտագործումն է:
Մի քանի համակարգիչներով աշխատելիս Microsoft Cognitive Toolkit-ը ավելի լավ կատարողականություն և մասշտաբայնություն է տալիս, քան գործիքների հավաքածուները, ինչպիսիք են Theano-ն կամ TensorFlow-ը:
Microsoft Cognitive Toolkit-ն աջակցում է ինչպես RNN, այնպես էլ CNN նեյրոնային մոդելներին՝ այն դարձնելով հարմար պատկերի, ձեռագրի և խոսքի ճանաչման առաջադրանքների համար:
Առավելությունները
- Հեշտ է ինտեգրվել Apache Spark-ին՝ տվյալների վերլուծության շարժիչին:
- CNTK-ի լայնածավալությունը այն դարձրել է հայտնի ընտրություն շատ բիզնեսներում: Կան մի քանի օպտիմիզացված բաղադրիչներ:
- Առաջարկում է կայուն և լավ կատարում:
- Լավ է աշխատում Azure Cloud-ի հետ, որոնք երկուսն էլ աջակցվում են Microsoft-ի կողմից:
- Ռեսուրսների օգտագործումը և կառավարումը արդյունավետ են:
Թերությունները
- Համեմատած Tensorflow-ի հետ՝ համայնքի աջակցությունն ավելի քիչ է:
- Ուսուցման կտրուկ կոր:
- Այն չունի վիզուալացման տախտակ, ինչպես նաև ARM աջակցություն:
5. DeepLearning4j
Եթե Java-ն ձեր հիմնական ծրագրավորման լեզուն է, DeepLearning4j-ը լավ շրջանակ է օգտագործելու համար: Դա բաշխված խորը ուսուցման գրադարան է, որը կոմերցիոն մակարդակի է և բաց կոդով:
Նյարդային ցանցերի նախագծման բոլոր հիմնական տեսակները, ինչպիսիք են RNN-ները և CNN-ները, ապահովված են: Deeplearning4j-ը Java և Scala գրադարան է խորը ուսուցման համար:
Այն լավ է աշխատում նաև Hadoop-ի և Apache Spark-ի հետ: Deeplearning4j-ը հիանալի այլընտրանք է Java-ի վրա հիմնված խորը ուսուցման լուծումների համար, քանի որ այն նաև աջակցում է GPU-ներին:
Երբ խոսքը վերաբերում է Eclipse Deeplearning4j խորը ուսուցման շրջանակին, որոշ առանձնահատուկ առանձնահատկություններ ներառում են զուգահեռ ուսուցում կրկնվող կրճատումների, միկրո ծառայությունների ճարտարապետության հարմարեցման և բաշխված պրոցեսորների և գրաֆիկական պրոցեսորների միջոցով:
Առավելությունները
- Այն ունի հիանալի փաստաթղթեր և համայնքային օգնություն:
- Apache Spark-ի ինտեգրումը պարզ է:
- Այն մասշտաբային է և ունակ է կառավարել հսկայական ծավալի տվյալներ:
Թերությունները
- Համեմատած Tensorflow-ի և PyTorch-ի հետ՝ այն ավելի քիչ տարածված է:
- Java-ն միակ հասանելի ծրագրավորման լեզուն է:
Եզրափակում
Լավագույն խորը ուսուցման շրջանակ ընտրելը դժվար գործ է: Ավելին, քանի որ դրանք շատ են, ցուցակն աճում է որպես պահանջարկ Արհեստական բանականություն հետազոտությունների և մեքենայական ուսուցման հավելվածներն աճում են: Յուրաքանչյուր շրջանակ ունի իր դրական և բացասական կողմերը:
Պետք է հաշվի առնել մի քանի նկատառումներ՝ ներառյալ անվտանգությունը, մասշտաբայնությունը և կատարողականությունը: Ձեռնարկությունների կարգի համակարգերում հուսալիությունն ավելի կարևոր է դառնում:
Եթե նոր եք սկսում, Tensorflow-ը լավ տեղ է սկսելու համար: Ընտրեք CNTK-ն, եթե Windows-ի վրա հիմնված առևտրային արտադրանք եք մշակում: Եթե նախընտրում եք Java-ն, օգտագործեք DL4J:
Թողնել գրառում