אם אתה קורא את זה, אין ספק שכבר התחלת את המסע שלך ללמידה עמוקה. אם אתה חדש בנושא זה, למידה עמוקה היא תוסף המשתמש במבנים דמויי מוח ייחודיים הנקראים רשתות עצביות מלאכותיות כדי לבנות מחשבים דמויי אדם המתמודדים עם בעיות בעולם האמיתי.
כדי לסייע בפיתוח העיצובים הללו, ענקיות טכנולוגיות כמו גוגל, פייסבוק ואובר פיתחו מגוון מסגרות עבור סביבת הלמידה העמוקת של Python, מה שהופך אותה לפשוטה יותר להבין, ליצור ולהכשיר רשתות עצביות מגוונות.
מסגרת ללמידה עמוקה היא תוכנה שאנשי אקדמיה ומדעני נתונים משתמשים בה כדי ליצור ולהכשיר מודלים של למידה עמוקה.
המטרה של מסגרות אלו היא לאפשר לאנשים לאמן את המודלים שלהם מבלי שהם צריכים להבין את הטכניקות שמאחורי למידה עמוקה, רשתות עצביות ולמידת מכונה.
באמצעות ממשק תכנות ברמה גבוהה, מסגרות אלו מספקות אבני בניין לבנייה, הדרכה ואימות מודלים.
נסתכל על TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK ו-DeepLearing4j כחלופות ל-PyTorch, שהיא מכשיר בשימוש נרחב מסגרת למידה עמוקה.
מה זה Pytorch?
PyTorch היא ספריית למידת מכונה חינמית בקוד פתוח שנבנתה עם ספריית Torch Python.
הוא נוצר על ידי קבוצת AI Research של פייסבוק ופורסם כספרייה חינמית וקוד פתוח בינואר 2016 עם יישומים בראייה ממוחשבת, למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית.
יש לו שפת תכנות הכרחית ופיתונית שתומכת בקוד כמודל, מקלה על ניפוי באגים ותואמת לספריות מחשוב מדעיות פופולריות אחרות, כל זאת תוך שהיא נשארת יעילה ומאפשרת מאיצי חומרה כמו GPUs.
PyTorch צמחה בפופולריות בקרב חוקרי למידה עמוקה הודות להתמקדות בשימושיות ושיקולי ביצועים יסודיים.
הוא מכיל מבנה נתונים בסיסי, Tensor, שהוא מערך רב מימדי הדומה למערכים Numpy, המאפשר למתכנתים לעצב בקלות מערך מסובך רשת עצבית.
זה הופך פופולרי יותר במגזרים הנוכחיים ובקהילה האקדמית בשל הגמישות, המהירות וקלות היישום שלו, מה שהופך אותו לאחד מכלי הלמידה העמוקה הפופולריים ביותר.
תכונות מפתח של Pytorch
- PyTorch הוא פייתון ממוקד, או "פיתוני", בכך שהוא נועד לאינטגרציה עמוקה עם תכנות Python במקום לשמש ממשק לספרייה שפותחה בשפה אחרת.
- פשוט ללמוד - PyTorch עוקב אחר אותו מבנה כמו תכנות מסורתיות ותועד בקפידה, כאשר קהילת המפתחים תמיד מנסה לשפר אותו. לכן קל ללמוד גם למתכנתים וגם לא למתכנתים.
- PyTorch יכול לחלק עבודה חישובית על מספר מעבדים או GPU ליבות באמצעות יכולת מקביליות נתונים. למרות שניתן להשיג מקביליות דומה עם טכניקות אחרות של לימוד מכונה, PyTorch עושה את זה הרבה יותר קל.
- איתור באגים: ניתן להשתמש באחד מכלי איתור באגים רבים הנגישים של Python (לדוגמה, כלי ה-pdb וה-ipdb של Python) כדי לנפות באגים ב-PyTorch.
- PyTorch תומך בגרפים חישוביים דינמיים, מה שמרמז שניתן לשנות את התנהגות הרשת באופן דינמי במהלך זמן הריצה.
- PyTorch מגיע עם מודולים שונים שנוצרו במיוחד, כגון torchtext, torchvision ו-torchaudio, שניתן להשתמש בהם כדי להתמודד עם תחומים מגוונים של למידה עמוקה, כגון NLP, ראייה ממוחשבת ועיבוד קול.
מגבלות פיטורץ'
- ממשקי ניטור והדמיה מוגבלים: בעוד TensorFlow כולל כלי הדמיה רב עוצמה ליצירת גרף המודל (TensorBoard), PyTorch חסרה כרגע תכונה זו. כתוצאה מכך, מפתחים יכולים להתחבר ל-TensorBoard באופן חיצוני או להשתמש באחד ממספר ה-Python הקיימים כלים להדמיית נתונים.
- PyTorch הוא לא מקצה לקצה למידת מכונה פלטפורמת פיתוח; הוא פורס יישומים לשרתים, תחנות עבודה והתקנים ניידים.
מכל הסיבות הללו, לחפש את האלטרנטיבות הטובות ביותר לפיטורץ' תהיה החלטה נבונה.
חלופות Pytorch הפופולריות ביותר
להלן רשימת החלופות הטובות ביותר לפיטורץ'.
1. Tensorflow
TensorFlow היא מסגרת קוד פתוח ממוקדת למידה עמוקה שנוצרה על ידי Google. זה גם תומך בסטנדרט למידת מכונה. TensorFlow תוכנן מתוך מחשבה על חישובים מספריים גדולים, במקום למידה עמוקה.
יתרה מזאת, הוכח כי הוא בעל ערך רב גם לפיתוח למידה עמוקה, כך ש-Google הפכה אותו זמין בחינם. TensorFlow לוקח נתונים בצורה של מערכים רב מימדיים בעלי ממדים גדולים יותר, הידועים כטנסורים. כאשר מתמודדים עם כמויות אדירות של נתונים, מערכים רב מימדיים מועילים.
TensorFlow מבוסס על גרפי זרימת נתונים בקצה הצומת. מכיוון ששיטת הביצוע לובשת צורה של גרפים, הרבה יותר קל לבצע קוד TensorFlow על גבי אשכול מחשבים תוך שימוש ב-GPUs.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust ו-Scala הן בין השפות שהקהילה של TensorFlow יצרה תמיכה בהן. TensorFlow מציעה את היתרון שיש במספר רב של נקודות גישה.
מלבד שפות, ל-TensorFlow יש מגוון גדול של כלים שמתחברים אליו או בנויים עליו.
יתרונות
- זה ידידותי למשתמש. אם אתה מכיר את Python, זה יהיה פשוט לאסוף.
- תמיכה מהקהילה. TensorFlow משתפר כמעט כל יום על ידי מפתחים מומחים של גוגל ושל ארגונים אחרים.
- ניתן להשתמש ב-TensorFlow Lite להפעלת דגמי TensorFlow במכשירים ניידים.
- Tensorboard הוא כלי לניטור ו הדמיית נתונים. אם אתה רוצה לצפות במודלים של למידה עמוקה שלך בפעולה, זהו כלי מצוין לשימוש.
- Tensorflow.js מאפשר לך להשתמש ב-JavaScript כדי להפעיל מודלים של למידה עמוקה בזמן אמת בדפדפן.
חסרונות
- ל-TensorFlow יש מבנה ייחודי, המקשה על גילוי וניפוי שגיאות.
- אין תמיכה ב-OpenCL.
- TensorFlow אינו מספק יכולות רבות למשתמשי מערכת ההפעלה Windows. זה פותח שפע של יכולות עבור משתמשי לינוקס. עם זאת, משתמשי Windows עדיין יכולים להוריד את TensorFlow באמצעות הנחיית anaconda או חבילת pip.
- TensorFlow מפגרת במונחים של הצעת לולאות סמליות לרצפים בלתי מוגדרים. יש לו שימוש ספציפי לרצפים מסוימים, מה שהופך אותו למערכת שמישה. כתוצאה מכך, הוא נחשב ל-API ברמה נמוכה.
2. קרס
קרס היא ספריית למידה עמוקה מבוססת Python, שמבדילה אותה ממסגרות למידה עמוקות אחרות.
זוהי שפת תכנות ברמה גבוהה המגדירה את א רשת עצבית הגדרת API. ניתן להשתמש בו הן כממשק משתמש והן לשיפור היכולות של מסגרות הלמידה העמוקה עליהן הוא פועל.
זוהי מסגרת מינימליסטית קלת משקל וקלה לשימוש. מסיבות אלו, Keras הוא חלק מ-API הליבה של TensorFlow. חזית קצה של Keras מאפשרת יצירת אב טיפוס מהיר של מודלים של רשתות עצביות במחקר.
ה-API פשוט לתפיסה ולשימוש, עם הבונוס הנוסף של מתן אפשרות להעביר מודלים בקלות בין מסגרות.
יתרונות
- ה-API של Keras הוא פשוט לשימוש. ה-API מעוצב היטב, מונחה עצמים וניתן להתאמה, וכתוצאה מכך חווית משתמש מהנה יותר.
- תמיכה בהדרכה מבוזרת ובמקביליות מרובת GPU מובנית.
- Keras הוא מודול יליד של Python המספק גישה פשוטה לסביבת מדעי הנתונים השלמה של Python. ניתן להשתמש במודלים של Keras, למשל, באמצעות ה-API של Python scikit-learn.
- Keras כולל משקולות מאומנות מראש למספר מודלים של למידה עמוקה. אנו יכולים להשתמש במודלים אלה ישירות כדי ליצור תחזיות או לחלץ תכונות.
חסרונות
- זה יכול להיות מעצבן להפליא לקבל בעיות אחורי ברמה נמוכה על בסיס קבוע. בעיות אלו מתעוררות כאשר אנו מנסים לבצע משימות שקראס לא נועד לבצע.
- בהשוואה לחלקים האחוריים שלו, הוא עשוי להיות איטי במעבדי GPU וייקח זמן רב יותר לחישוב. כתוצאה מכך, ייתכן שנצטרך להתפשר על המהירות למען נוחות המשתמש.
- בהשוואה לחבילות אחרות כגון Sci-Kit-learn, יכולות עיבוד הנתונים המקדים של Keras אינן מושכות כל כך.
3. אפאצ'י MXNet
עוד בולט מסגרת למידה עמוקה הוא MXNet. MXNet, שנוצרה על ידי קרן תוכנת Apache, תומכת במגוון שפות, כולל JavaScript, Python ו-C++.
Amazon Web Services תומכת גם ב-MXNet בפיתוח מודלים של למידה עמוקה. זה ניתן להרחבה במיוחד, המאפשר אימון מהיר של מודלים, והוא תואם למגוון שפות מחשב.
כדי לייעל את המהירות והפרודוקטיביות, MXNet מאפשר לך לשלב שפות תכנות סמליות ושפות חיווי. זה מבוסס על מתזמן תלות דינמי שמקביל לפעילויות סמליות והכרחיות בזמן אמת.
נוסף על כך, שכבת אופטימיזציה של גרפים הופכת את הביצוע הסמלי למהיר ולזיכרון חסכוני. MXNet היא ספרייה ניידת וקלת משקל.
הוא מופעל על ידי NVIDIA PascalTM GPUs וניתן להרחבה על פני מספר GPUs וצמתים, מה שמאפשר לך לאמן דגמים מהר יותר.
יתרונות
- תומך במעבדי GPU ויש לו מצב ריבוי GPU.
- יעיל, ניתן להרחבה ומהיר בזק.
- כל הפלטפורמות העיקריות נמצאות על הסיפון.
- הגשת המודלים פשוטה, וה-API מהיר.
- Scala, R, Python, C++ ו-JavaScript הן בין שפות התכנות הנתמכות.
חסרונות
- ל-MXNet יש קטן יותר קוד פתוח קהילה מאשר TensorFlow.
- שיפורים, תיקוני באגים ושיפורים אחרים לוקחים זמן רב יותר ליישם בגלל היעדר תמיכה קהילתית משמעותית.
- MxNet, למרות שהיא מועסקת באופן נרחב על ידי חברות רבות בתעשיית ה-IT, אינה ידועה כמו Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
ערכת הכלים הקוגניטיביים של מיקרוסופט (CNTK) היא מסגרת קוד פתוח בעלת קיימא מסחרית ללמידה עמוקה מבוזרת. זה בדרך כלל משמש ליצירה רשתות עצביות, אבל יכול לשמש גם ללמידת מכונה ומחשוב קוגניטיבי.
הוא תומך במגוון שפות ופשוט לשימוש בענן. בגלל תכונות אלה, CNTK מתאים למגוון יישומי בינה מלאכותית. למרות שאנו יכולים להשתמש ב-C++ כדי להפעיל את הפונקציות שלו, האפשרות הנפוצה ביותר היא להשתמש בתוכנת Python.
כאשר פועל על מספר מחשבים, ערכת הכלים הקוגניטיבית של מיקרוסופט מוכרת כמעניקה ביצועים ומדרגיות טובים יותר מאשר ערכות כלים כמו Theano או TensorFlow.
ערכת הכלים הקוגניטיבית של מיקרוסופט תומכת הן במודלים עצביים של RNN והן ב-CNN, מה שהופך אותו למתאים למשימות תמונה, כתב יד וזיהוי דיבור.
יתרונות
- פשוט לשילוב עם Apache Spark, מנוע ניתוח נתונים.
- המדרגיות של CNTK הפכה אותו לבחירה פופולרית בעסקים רבים. ישנם מספר רכיבים מותאמים.
- מציע ביצועים יציבים וטובים.
- עובד יפה עם Azure Cloud, שניהם נתמכים על ידי Microsoft.
- ניצול וניהול משאבים יעילים.
חסרונות
- בהשוואה ל- Tensorflow, יש פחות תמיכה בקהילה.
- עקומת למידה תלולה.
- חסר לו לוח הדמיה כמו גם תמיכה ב-ARM.
5. DeepLearning4j
אם Java היא שפת התכנות העיקרית שלך, DeepLearning4j היא מסגרת טובה לשימוש. זוהי ספריית למידה עמוקה מבוזרת שהיא בדרגה מסחרית וקוד פתוח.
כל הסוגים העיקריים של עיצובי רשתות עצבים, כגון RNNs ו-CNNs, נתמכים. Deeplearning4j היא ספריית Java ו-Scala ללמידה עמוקה.
זה עובד יפה גם עם Hadoop ו- Apache Spark. Deeplearning4j הוא אלטרנטיבה נפלאה לפתרונות למידה עמוקה מבוססי Java מכיוון שהוא תומך גם ב-GPUs.
כשזה מגיע למסגרת הלמידה העמוקה של Eclipse Deeplearning4j, חלק מהתכונות הבולטות כוללות אימון מקביל באמצעות הפחתות איטרטיביות, התאמת ארכיטקטורת מיקרו-שירותים ומעבדים ו-GPU מבוזרים.
יתרונות
- יש לו תיעוד מעולה ועזרה קהילתית.
- השילוב של Apache Spark הוא פשוט.
- הוא ניתן להרחבה ומסוגל לטפל בכמויות אדירות של נתונים.
חסרונות
- בהשוואה ל- Tensorflow ו- PyTorch, הוא פחות פופולרי.
- Java היא שפת התכנות היחידה הזמינה.
סיכום
בחירת מסגרת הלמידה העמוקה הטובה ביותר היא משימה קשה. יותר מכך מכיוון שיש כל כך הרבה מהם, הרשימה הולכת וגדלה ככל שהביקוש עבורם בינה מלאכותית יישומי מחקר ולמידת מכונה גדלים. לכל מסגרת יש קבוצה משלה של יתרונות וחסרונות.
יש לעשות מספר שיקולים, כולל אבטחה, מדרגיות וביצועים. במערכות ברמה ארגונית, האמינות הופכת חשובה עוד יותר.
אם אתה רק מתחיל, Tensorflow הוא מקום טוב להתחיל בו. בחר CNTK אם אתה מפתח מוצר מסחרי מבוסס Windows. אם אתה מעדיף Java, השתמש ב-DL4J.
השאירו תגובה