Se stai leggendo questo, senza dubbio hai già iniziato il tuo viaggio nel deep learning. Se non conosci questo argomento, il deep learning è un componente aggiuntivo che utilizza strutture simili al cervello chiamate reti neurali artificiali per costruire computer simili a quelli umani che affrontano problemi del mondo reale.
Per aiutare nello sviluppo di questi progetti, colossi della tecnologia come Google, Facebook e Uber hanno sviluppato una varietà di framework per l'ambiente di deep learning Python, semplificando la comprensione, la creazione e il training di diverse reti neurali.
Un framework di deep learning è un software che accademici e data scientist utilizzano per creare e addestrare modelli di deep learning.
L'obiettivo di queste strutture è di consentire agli individui di addestrare i propri modelli senza dover comprendere le tecniche alla base apprendimento profondo, reti neurali e apprendimento automatico.
Attraverso un'interfaccia di programmazione di alto livello, questi framework forniscono elementi costitutivi per la costruzione, l'addestramento e la verifica dei modelli.
Vedremo TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK e DeepLearing4j come alternative a PyTorch, che è un framework di apprendimento profondo.
Cos'è Pitorch?
PyTorch è una libreria di machine learning gratuita e open source creata con la libreria Torch Python.
È stato creato dal gruppo di ricerca sull'intelligenza artificiale di Facebook e pubblicato come libreria gratuita e open source nel gennaio 2016 con applicazioni di visione artificiale, apprendimento profondo ed elaborazione del linguaggio naturale.
Ha un linguaggio di programmazione imperativo e Pythonico che supporta il codice come modello, facilita il debug ed è compatibile con altre librerie di calcolo scientifico popolari, il tutto rimanendo efficiente e abilitando acceleratori hardware come le GPU.
PyTorch è diventato popolare tra i ricercatori del deep learning grazie alla sua attenzione all'usabilità e a considerazioni approfondite sulle prestazioni.
Contiene una struttura dati di base, Tensor, che è un array multidimensionale simile agli array Numpy, che consente ai programmatori di progettare facilmente un complicato rete neurale.
Sta diventando sempre più popolare nei settori attuali e nella comunità accademica grazie alla sua flessibilità, velocità e facilità di implementazione, che lo rendono uno degli strumenti di deep learning più popolari.
Caratteristiche principali di Pytorch
- PyTorch è incentrato su Python, o "pythonic", in quanto è pensato per una profonda integrazione con la programmazione Python piuttosto che fungere da interfaccia per una libreria sviluppata in un altro linguaggio.
- Semplice da imparare: PyTorch segue la stessa struttura della programmazione tradizionale ed è stato meticolosamente documentato, con la comunità degli sviluppatori che cerca sempre di migliorarla. È quindi semplice da imparare sia per i programmatori che per i non programmatori.
- PyTorch può dividere il lavoro computazionale su più CPU o GPU core utilizzando la capacità di parallelismo dei dati. Sebbene un parallelismo simile possa essere ottenuto con altre tecniche di apprendimento automatico, PyTorch lo rende molto più semplice.
- Debug: uno dei numerosi strumenti di debug Python ampiamente accessibili (ad esempio, gli strumenti pdb e ipdb di Python) può essere utilizzato per eseguire il debug di PyTorch.
- PyTorch supporta grafici computazionali dinamici, il che implica che il comportamento della rete può essere modificato dinamicamente durante il runtime.
- PyTorch viene fornito con vari moduli appositamente creati, come testo torcia, visione torcia e audio torcia, che può essere utilizzato per affrontare diversi campi del deep learning, come la PNL, la visione artificiale e l'elaborazione vocale.
Limitazioni di Pitorch
- Interfacce di monitoraggio e visualizzazione limitate: sebbene TensorFlow includa un potente strumento di visualizzazione per generare il grafico del modello (TensorBoard), PyTorch attualmente non dispone di questa funzionalità. Di conseguenza, gli sviluppatori possono connettersi a TensorBoard esternamente o utilizzare uno dei numerosi Python esistenti strumenti di visualizzazione dei dati.
- PyTorch non è un end-to-end machine learning piattaforma di sviluppo; distribuisce applicazioni su server, workstation e dispositivi mobili.
Per tutti questi motivi, cercare le migliori alternative a Pytorch sarebbe una decisione saggia.
Le alternative a Pytorch più popolari
Ecco l'elenco delle migliori alternative a Pytorch.
1. Flusso tensoriale
TensorFlow è un framework open source incentrato sull'apprendimento profondo creato da Google. Supporta anche lo standard machine learning. TensorFlow è stato progettato pensando a grandi calcoli numerici, piuttosto che al deep learning.
Inoltre, si è rivelato piuttosto prezioso anche per lo sviluppo del deep learning, quindi Google lo ha reso disponibile gratuitamente. TensorFlow prende i dati sotto forma di array multidimensionali con dimensioni maggiori, noti come tensori. Quando si tratta di enormi volumi di dati, gli array multidimensionali sono utili.
TensorFlow si basa su grafici del flusso di dati node-edge. Poiché il metodo di esecuzione assume la forma di grafici, è molto più semplice eseguire il codice TensorFlow su un cluster di computer mentre si utilizzano le GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust e Scala sono tra i linguaggi per i quali la community di TensorFlow ha creato il supporto. TensorFlow offre il vantaggio di avere un gran numero di punti di accesso.
Oltre alle lingue, TensorFlow ha una vasta gamma di strumenti che si collegano con esso o sono costruiti su di esso.
Vantaggi
- È facile da usare. Se hai familiarità con Python, sarà semplice da imparare.
- Supporto dalla comunità. TensorFlow viene migliorato praticamente ogni giorno da Google e dagli sviluppatori esperti di altre organizzazioni.
- TensorFlow Lite può essere utilizzato per eseguire modelli TensorFlow su dispositivi mobili.
- Tensorboard è uno strumento per il monitoraggio e visualizzazione dei dati. Se vuoi guardare i tuoi modelli di deep learning in azione, questo è uno strumento eccellente da utilizzare.
- Tensorflow.js consente di utilizzare JavaScript per eseguire modelli di deep learning in tempo reale nel browser.
Svantaggi
- TensorFlow ha una struttura unica, che rende più difficile scoprire ed eseguire il debug degli errori.
- Non c'è supporto OpenCL.
- TensorFlow non fornisce molte funzionalità per gli utenti del sistema operativo Windows. Sblocca una pletora di funzionalità per gli utenti Linux. Tuttavia, gli utenti Windows possono comunque scaricare TensorFlow utilizzando il prompt anaconda o il pacchetto pip.
- TensorFlow è indietro in termini di offerta di cicli simbolici per sequenze indefinite. Ha un uso specifico per sequenze particolari, rendendolo un sistema utilizzabile. Di conseguenza, viene considerata come un'API di basso livello.
2.Keras
Keras è una libreria di deep learning basata su Python, che la distingue da altri framework di deep learning.
È un linguaggio di programmazione di alto livello che definisce a rete neurale Definizione API. Può essere utilizzato sia come interfaccia utente che per migliorare le capacità dei framework di deep learning su cui viene eseguito.
È un framework minimalista, leggero e facile da usare. Per questi motivi, Keras fa parte dell'API principale di TensorFlow. Un front-end Keras consente la prototipazione rapida di modelli di rete neurale nella ricerca.
L'API è semplice da comprendere e utilizzare, con l'ulteriore vantaggio di consentire il facile trasferimento dei modelli tra i framework.
Vantaggi
- L'API Keras è semplice da usare. L'API è ben progettata, orientata agli oggetti e adattabile, risultando in un'esperienza utente più piacevole.
- Il supporto per la formazione distribuita e il parallelismo multi-GPU è integrato.
- Keras è un modulo nativo di Python che fornisce un semplice accesso all'ambiente completo di data science Python. I modelli Keras, ad esempio, possono essere utilizzati utilizzando l'API scikit-learn di Python.
- Keras include pesi pre-addestrati per diversi modelli di deep learning. Possiamo utilizzare questi modelli direttamente per fare previsioni o estrarre funzionalità.
Svantaggi
- Può essere incredibilmente fastidioso avere regolarmente problemi di back-end di basso livello. Questi problemi sorgono quando tentiamo di svolgere compiti che Keras non doveva svolgere.
- Rispetto ai suoi backend, potrebbe essere lento sulle GPU e richiedere più tempo per il calcolo. Di conseguenza, potremmo dover compromettere la velocità per la facilità d'uso.
- Se confrontate con altri pacchetti come sci-kit-learn, le capacità di preelaborazione dei dati Keras non sono così allettanti.
3. Rete Apache MX
Un altro importante Quadro di apprendimento profondo è MXNet. MXNet, creato da Apache Software Foundation, supporta una varietà di linguaggi, inclusi JavaScript, Python e C++.
Amazon Web Services supporta anche MXNet nello sviluppo di modelli di deep learning. È estremamente scalabile, consentendo un rapido addestramento del modello ed è compatibile con una varietà di linguaggi di computer.
Per ottimizzare velocità e produttività, MXNet consente di fondere linguaggi di programmazione simbolici e imperativi. Si basa su uno scheduler di dipendenze dinamico che mette in parallelo le attività simboliche e imperative in tempo reale.
Inoltre, un livello di ottimizzazione del grafico rende l'esecuzione simbolica veloce e la memoria economica. MXNet è una libreria portatile e leggera.
È alimentato da GPU NVIDIA PascalTM ed è scalabile su diverse GPU e nodi, consentendoti di addestrare i modelli più rapidamente.
Vantaggi
- Supporta le GPU e ha una modalità multi-GPU.
- Efficiente, scalabile e velocissimo.
- Tutte le principali piattaforme sono a bordo.
- La pubblicazione dei modelli è semplice e l'API è veloce.
- Scala, R, Python, C++ e JavaScript sono tra i linguaggi di programmazione supportati.
Svantaggi
- MXNet ha un più piccolo open source comunità rispetto a TensorFlow.
- Miglioramenti, correzioni di bug e altri miglioramenti richiedono più tempo per essere implementati a causa della mancanza di un significativo supporto della community.
- MxNet, sebbene ampiamente utilizzato da numerose aziende nel settore IT, non è noto come Tensorflow.
4.Microsoft CNTK
Toolkit cognitivo Microsoft (CNTK) è un framework open source commercialmente valido per il deep learning distribuito. È generalmente usato per creare reti neurali, ma può essere utilizzato anche per l'apprendimento automatico e il cognitive computing.
Supporta una varietà di lingue ed è semplice da usare sul cloud. Grazie a queste qualità, CNTK è adatto per una varietà di applicazioni di intelligenza artificiale. Sebbene possiamo usare C++ per invocare le sue funzioni, l'opzione più frequente è utilizzare un programma Python.
Quando viene eseguito su più computer, Microsoft Cognitive Toolkit è riconosciuto per offrire prestazioni e scalabilità migliori rispetto a toolkit come Theano o TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit supporta i modelli neurali RNN e CNN, rendendolo adatto per attività di riconoscimento vocale, di grafia e di immagini.
Vantaggi
- Semplice da integrare con Apache Spark, un motore di analisi dei dati.
- La scalabilità di CNTK lo ha reso una scelta popolare in molte aziende. Ci sono diversi componenti ottimizzati.
- Offre prestazioni stabili e buone.
- Funziona bene con Azure Cloud, entrambi supportati da Microsoft.
- L'utilizzo e la gestione delle risorse sono efficienti.
Svantaggi
- Rispetto a Tensorflow, c'è meno supporto della comunità.
- Una curva di apprendimento ripida.
- Manca una scheda di visualizzazione e il supporto ARM.
5. Apprendimento profondo4j
Se Java è il tuo linguaggio di programmazione principale, DeepLearning4j è un buon framework da usare. È una libreria distribuita di deep learning di livello commerciale e open source.
Sono supportati tutti i principali tipi di progettazione di reti neurali, come RNN e CNN. Deeplearning4j è una libreria Java e Scala per il deep learning.
Funziona bene anche con Hadoop e Apache Spark. Deeplearning4j è un'ottima alternativa alle soluzioni di deep learning basate su Java perché supporta anche le GPU.
Quando si tratta del framework di deep learning Eclipse Deeplearning4j, alcune delle caratteristiche distintive includono la formazione parallela tramite riduzioni iterative, adattamento dell'architettura di microservizi e CPU e GPU distribuite.
Vantaggi
- Ha un'eccellente documentazione e aiuto della comunità.
- L'integrazione con Apache Spark è semplice.
- È scalabile e in grado di gestire enormi volumi di dati.
Svantaggi
- Rispetto a Tensorflow e PyTorch, è meno popolare.
- Java è l'unico linguaggio di programmazione disponibile.
Conclusione
Scegliere il miglior framework di deep learning è un'impresa difficile. Tanto più che ce ne sono così tanti, l'elenco sta crescendo man mano che la domanda intelligenza artificiale crescono le applicazioni di ricerca e machine learning. Ogni framework ha la sua serie di pro e di contro.
È necessario fare diverse considerazioni, tra cui sicurezza, scalabilità e prestazioni. Nei sistemi di livello aziendale, l'affidabilità diventa ancora più importante.
Se hai appena iniziato, Tensorflow è un buon punto di partenza. Scegli CNTK se stai sviluppando un prodotto commerciale basato su Windows. Se preferisci Java, usa DL4J.
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