Jika Anda membaca ini, Anda pasti sudah memulai perjalanan Anda ke dalam pembelajaran yang mendalam. Jika Anda baru mengenal topik ini, pembelajaran mendalam adalah add-on yang menggunakan struktur mirip otak unik yang disebut jaringan saraf tiruan untuk membangun komputer mirip manusia yang menangani masalah dunia nyata.
Untuk membantu pengembangan desain ini, raksasa teknologi seperti Google, Facebook, dan Uber telah mengembangkan berbagai kerangka kerja untuk lingkungan pembelajaran mendalam Python, membuatnya lebih mudah untuk memahami, membuat, dan melatih beragam jaringan saraf.
Kerangka kerja pembelajaran mendalam adalah perangkat lunak yang digunakan akademisi dan ilmuwan data untuk membuat dan melatih model pembelajaran mendalam.
Tujuan dari kerangka kerja ini adalah untuk memungkinkan individu melatih model mereka tanpa harus memahami teknik di baliknya belajar mendalam, jaringan saraf, dan pembelajaran mesin.
Melalui antarmuka pemrograman tingkat tinggi, kerangka kerja ini menyediakan blok bangunan untuk membangun, melatih, dan memverifikasi model.
Kita akan melihat TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, dan DeepLearing4j sebagai alternatif untuk PyTorch, yang banyak digunakan kerangka belajar yang mendalam.
Apa itu Pytorch?
PyTorch adalah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka gratis yang dibangun dengan perpustakaan Torch Python.
Itu dibuat oleh grup Riset AI Facebook dan diterbitkan sebagai perpustakaan sumber terbuka dan gratis pada Januari 2016 dengan aplikasi dalam visi komputer, pembelajaran mendalam, dan pemrosesan bahasa alami.
Ini memiliki bahasa pemrograman Pythonic dan imperatif yang mendukung kode sebagai model, memfasilitasi debugging, dan kompatibel dengan perpustakaan komputasi ilmiah populer lainnya, sambil tetap efisien dan mengaktifkan akselerator perangkat keras seperti GPU.
PyTorch semakin populer di kalangan peneliti pembelajaran mendalam berkat fokusnya pada kegunaan dan pertimbangan kinerja yang menyeluruh.
Ini berisi struktur data dasar, Tensor, yang merupakan array multi-dimensi yang mirip dengan array Numpy, yang memungkinkan pemrogram untuk dengan mudah merancang yang rumit saraf jaringan.
Ini menjadi lebih populer di sektor saat ini dan di komunitas akademik karena fleksibilitas, kecepatan, dan kemudahan penerapannya, menjadikannya salah satu alat pembelajaran mendalam yang paling populer.
Fitur Utama Pytorch
- PyTorch adalah Python-centric, atau "pythonic," karena dimaksudkan untuk integrasi mendalam dengan pemrograman Python daripada berfungsi sebagai antarmuka ke perpustakaan yang dikembangkan dalam bahasa lain.
- Mudah Dipelajari – PyTorch mengikuti struktur yang sama dengan pemrograman tradisional dan telah didokumentasikan dengan cermat, dengan komunitas pengembang yang selalu berusaha meningkatkannya. Oleh karena itu mudah dipelajari baik untuk programmer maupun non-programmer.
- PyTorch dapat membagi pekerjaan komputasi pada beberapa CPU atau GPU core menggunakan kemampuan paralelisme data. Meskipun paralelisme serupa dapat dicapai dengan teknik pembelajaran mesin lainnya, PyTorch membuatnya lebih mudah.
- Debugging: Salah satu dari banyak alat debugging Python yang dapat diakses secara luas (misalnya, alat pdb dan ipdb Python) dapat digunakan untuk men-debug PyTorch.
- PyTorch mendukung grafik komputasi dinamis, yang menyiratkan bahwa perilaku jaringan dapat diubah secara dinamis selama runtime.
- PyTorch hadir dengan berbagai modul yang dibuat khusus, seperti torchtext, torchvision, dan torchaudio, yang dapat digunakan untuk menangani beragam bidang pembelajaran mendalam, seperti NLP, visi komputer, dan pemrosesan suara.
Batasan Pytorch
- Antarmuka pemantauan dan visualisasi terbatas: Meskipun TensorFlow menyertakan alat visualisasi yang andal untuk menghasilkan grafik model (TensorBoard), PyTorch saat ini tidak memiliki fitur ini. Akibatnya, pengembang dapat terhubung ke TensorBoard secara eksternal atau menggunakan salah satu dari banyak Python alat visualisasi data.
- PyTorch bukan ujung ke ujung Mesin belajar platform pengembangan; itu menyebarkan aplikasi ke server, workstation, dan perangkat seluler.
Untuk semua alasan ini, mencari alternatif terbaik untuk Pytorch akan menjadi keputusan yang bijaksana.
Alternatif Pytorch paling populer
Berikut adalah daftar alternatif terbaik untuk Pytorch.
1. Aliran Tensor
TensorFlow adalah kerangka kerja sumber terbuka yang berfokus pada pembelajaran mendalam yang dibuat oleh Google. Ini juga mendukung standar Mesin belajar. TensorFlow dirancang dengan mempertimbangkan perhitungan numerik yang besar, bukan pembelajaran yang mendalam.
Selain itu, terbukti cukup berharga untuk pengembangan pembelajaran mendalam juga, jadi Google membuatnya tersedia secara gratis. TensorFlow mengambil data dalam bentuk array multidimensi dengan dimensi yang lebih besar, yang dikenal sebagai tensor. Ketika berhadapan dengan volume data yang sangat besar, array multi-dimensi sangat membantu.
TensorFlow didasarkan pada grafik aliran data tepi node. Karena metode eksekusi berbentuk grafik, maka jauh lebih mudah untuk mengeksekusi kode TensorFlow melalui sekelompok komputer saat menggunakan GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, dan Scala adalah beberapa bahasa yang didukung oleh komunitas TensorFlow. TensorFlow menawarkan keuntungan memiliki banyak titik akses.
Selain bahasa, TensorFlow memiliki berbagai macam alat yang terhubung dengannya atau dibangun di atasnya.
Kelebihan
- Ini ramah pengguna. Jika Anda terbiasa dengan Python, itu akan mudah untuk diambil.
- Dukungan dari masyarakat. TensorFlow ditingkatkan hampir setiap hari oleh Google dan pengembang ahli organisasi lain.
- TensorFlow Lite dapat digunakan untuk menjalankan model TensorFlow di perangkat seluler.
- Tensorboard adalah alat untuk memantau dan memvisualisasikan data. Jika Anda ingin melihat model pembelajaran mendalam Anda beraksi, ini adalah alat yang sangat baik untuk digunakan.
- Tensorflow.js memungkinkan Anda menggunakan JavaScript untuk menjalankan model deep learning secara real-time di browser.
Kekurangan
- TensorFlow memiliki struktur yang unik, sehingga lebih sulit untuk menemukan dan men-debug error.
- Tidak ada dukungan OpenCL.
- TensorFlow tidak menyediakan banyak kemampuan untuk pengguna sistem operasi Windows. Ini membuka banyak kemampuan untuk pengguna Linux. Namun, pengguna Windows masih dapat mengunduh TensorFlow menggunakan anaconda prompt atau paket pip.
- TensorFlow tertinggal dalam hal menawarkan loop simbolis untuk urutan yang tidak terbatas. Ini memiliki penggunaan khusus untuk urutan tertentu, menjadikannya sistem yang dapat digunakan. Akibatnya, ini disebut sebagai API tingkat rendah.
2. Keras
Keras adalah perpustakaan pembelajaran mendalam berbasis Python, yang membedakannya dari kerangka kerja pembelajaran mendalam lainnya.
Ini adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang mendefinisikan a saraf jaringan definisi API. Ini dapat digunakan baik sebagai antarmuka pengguna dan untuk meningkatkan kemampuan kerangka kerja pembelajaran mendalam yang dijalankannya.
Ini adalah kerangka kerja minimalis yang ringan dan mudah digunakan. Karena alasan ini, Keras adalah bagian dari API inti TensorFlow. Ujung depan Keras memungkinkan pembuatan prototipe cepat model jaringan saraf dalam penelitian.
API mudah dipahami dan digunakan, dengan bonus tambahan yang memungkinkan model untuk dengan mudah ditransfer antar kerangka kerja.
Kelebihan
- Keras API mudah digunakan. API dirancang dengan baik, berorientasi objek, dan dapat disesuaikan, menghasilkan pengalaman pengguna yang lebih menyenangkan.
- Dukungan untuk pelatihan terdistribusi dan paralelisme multi-GPU sudah terpasang.
- Keras adalah modul asli Python yang menyediakan akses sederhana ke lingkungan ilmu data Python yang lengkap. Model keras, misalnya, dapat digunakan menggunakan Python scikit-learn API.
- Keras menyertakan bobot yang telah dilatih sebelumnya untuk beberapa model pembelajaran mendalam. Kita dapat menggunakan model ini secara langsung untuk membuat prediksi atau mengekstrak fitur.
Kekurangan
- Sangat menjengkelkan untuk mendapatkan masalah backend tingkat rendah secara teratur. Masalah-masalah ini muncul ketika kami mencoba melakukan tugas yang tidak dimaksudkan untuk diselesaikan oleh Keras.
- Jika dibandingkan dengan backendnya, ini mungkin lamban pada GPU dan membutuhkan waktu lebih lama untuk menghitung. Akibatnya, kami mungkin harus mengorbankan kecepatan demi kemudahan penggunaan.
- Jika dibandingkan dengan paket lain seperti sci-kit-learn, kemampuan pemrosesan data Keras tidak begitu menarik.
3. Apache MX Net
menonjol lainnya Kerangka Pembelajaran Mendalam adalah MXNet. MXNet, yang dibuat oleh Apache Software Foundation, mendukung berbagai bahasa, termasuk JavaScript, Python, dan C++.
Amazon Web Services juga mendukung MXNet dalam pengembangan model pembelajaran mendalam. Ini sangat terukur, memungkinkan pelatihan model cepat, dan kompatibel dengan berbagai bahasa komputer.
Untuk mengoptimalkan kecepatan dan produktivitas, MXNet memungkinkan Anda memadukan bahasa pemrograman simbolis dan imperatif. Ini didasarkan pada penjadwal ketergantungan dinamis yang memparalelkan aktivitas simbolis dan imperatif secara real-time.
Selain itu, lapisan pengoptimalan grafik membuat eksekusi simbolis menjadi cepat dan hemat memori. MXNet adalah perpustakaan portabel dan ringan.
Ini didukung oleh GPU NVIDIA PascalTM dan dapat diskalakan pada beberapa GPU dan node, memungkinkan Anda untuk melatih model lebih cepat.
Kelebihan
- Mendukung GPU dan memiliki mode multi-GPU.
- Efisien, terukur, dan secepat kilat.
- Semua platform utama ada di dalamnya.
- Penyajian model sederhana, dan API-nya cepat.
- Scala, R, Python, C++, dan JavaScript adalah beberapa bahasa pemrograman yang didukung.
Kekurangan
- MXNet memiliki yang lebih kecil open source komunitas daripada TensorFlow.
- Perbaikan, perbaikan bug, dan peningkatan lainnya membutuhkan waktu lebih lama untuk diterapkan karena kurangnya dukungan komunitas yang signifikan.
- MxNet, meskipun banyak digunakan oleh banyak perusahaan di industri TI, tidak setenar Tensorflow.
4.Microsoft CNTK
Perangkat Kognitif Microsoft (CNTK) adalah kerangka kerja sumber terbuka yang layak secara komersial untuk pembelajaran mendalam terdistribusi. Biasanya digunakan untuk membuat jaringan saraf, tetapi juga dapat digunakan untuk pembelajaran mesin dan komputasi kognitif.
Ini mendukung berbagai bahasa dan mudah digunakan di cloud. Karena kualitas ini, CNTK cocok untuk berbagai aplikasi AI. Meskipun kita dapat menggunakan C++ untuk menjalankan fungsinya, opsi yang paling sering adalah menggunakan program Python.
Saat dijalankan di beberapa komputer, Microsoft Cognitive Toolkit diakui memberikan kinerja dan skalabilitas yang lebih baik daripada toolkit seperti Theano atau TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit mendukung model neural RNN dan CNN, sehingga cocok untuk tugas pengenalan suara, tulisan tangan, dan gambar.
Kelebihan
- Mudah diintegrasikan dengan Apache Spark, mesin analitik data.
- Skalabilitas CNTK telah menjadikannya pilihan populer di banyak bisnis. Ada beberapa komponen yang dioptimalkan.
- Menawarkan kinerja yang stabil dan baik.
- Bekerja dengan baik dengan Azure Cloud, keduanya didukung oleh Microsoft.
- Pemanfaatan dan pengelolaan sumber daya dilakukan secara efisien.
Kekurangan
- Dibandingkan dengan Tensorflow, ada lebih sedikit dukungan komunitas.
- Kurva belajar yang curam.
- Ini tidak memiliki papan visualisasi serta dukungan ARM.
5. Pembelajaran Mendalam4j
Jika Java adalah bahasa pemrograman utama Anda, DeepLearning4j adalah kerangka kerja yang baik untuk digunakan. Ini adalah perpustakaan pembelajaran mendalam terdistribusi yang kelas komersial dan sumber terbuka.
Semua jenis utama desain jaringan saraf, seperti RNN dan CNN, didukung. Deeplearning4j adalah perpustakaan Java dan Scala untuk pembelajaran mendalam.
Ini bekerja dengan baik dengan Hadoop dan Apache Spark juga. Deeplearning4j adalah alternatif yang bagus untuk solusi pembelajaran mendalam berbasis Java karena juga mendukung GPU.
Ketika datang ke kerangka kerja deep learning Eclipse Deeplearning4j, beberapa fitur menonjol termasuk pelatihan paralel melalui pengurangan berulang, adaptasi arsitektur layanan mikro, dan CPU dan GPU terdistribusi.
Kelebihan
- Ini memiliki dokumentasi yang sangat baik dan bantuan komunitas.
- Integrasi Apache Spark sederhana.
- Ini scalable dan mampu menangani volume data yang sangat besar.
Kekurangan
- Dibandingkan dengan Tensorflow dan PyTorch, ini kurang populer.
- Java adalah satu-satunya bahasa pemrograman yang tersedia.
Kesimpulan
Memilih kerangka kerja pembelajaran mendalam terbaik adalah tugas yang sulit. Terlebih lagi karena ada begitu banyak dari mereka, daftarnya bertambah seiring permintaan untuk kecerdasan buatan aplikasi penelitian dan pembelajaran mesin tumbuh. Setiap framework memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing.
Beberapa pertimbangan harus dibuat, termasuk keamanan, skalabilitas, dan kinerja. Dalam sistem tingkat perusahaan, ketergantungan menjadi lebih penting.
Jika Anda baru memulai, Tensorflow adalah tempat yang baik untuk memulai. Pilih CNTK jika Anda mengembangkan produk komersial berbasis Windows. Jika Anda lebih suka Java, gunakan DL4J.
Tinggalkan Balasan