これを読んでいるなら、間違いなくディープラーニングへの旅を始めています。 このトピックを初めて使用する場合、ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークと呼ばれる独自の脳のような構造を使用して、現実世界の問題に取り組む人間のようなコンピューターを構築するアドオンです。
これらの設計の開発を支援するために、Google、Facebook、Uberなどの技術の巨人は、Pythonディープラーニング環境用のさまざまなフレームワークを開発し、多様なニューラルネットワークの理解、作成、トレーニングを簡単に行えるようにしました。
ディープラーニングフレームワークは、学者やデータサイエンティストがディープラーニングモデルを作成およびトレーニングするために使用するソフトウェアです。
これらのフレームワークの目標は、個人が背後にある技術を理解しなくてもモデルをトレーニングできるようにすることです。 深い学習、ニューラルネットワーク、機械学習。
これらのフレームワークは、高水準プログラミングインターフェイスを通じて、モデルを構築、トレーニング、および検証するためのビルディングブロックを提供します。
広く使用されているPyTorchの代替として、TensorFlow、Keras、Apache MXNet、Microsoft CNTK、DeepLearing4jを見ていきます。 深層学習フレームワーク.
Pytorchとは何ですか?
パイトーチ は、TorchPythonライブラリで構築された無料のオープンソースの機械学習ライブラリです。
これは、FacebookのAI Researchグループによって作成され、2016年XNUMX月に、コンピュータービジョン、ディープラーニング、自然言語処理のアプリケーションを備えた無料のオープンソースライブラリとして公開されました。
モデルとしてコードをサポートし、デバッグを容易にし、他の一般的な科学計算ライブラリと互換性を保ちながら、効率を維持し、GPUなどのハードウェアアクセラレータを有効にする、必須のPythonicプログラミング言語を備えています。
PyTorchは、使いやすさと徹底的なパフォーマンスの考慮に重点を置いているため、ディープラーニングの研究者の間で人気が高まっています。
これには、基本的なデータ構造であるTensorが含まれています。これは、Numpy配列に似た多次元配列であり、プログラマーが複雑なものを簡単に設計できるようにします。 ニューラルネットワーク.
柔軟性、速度、実装のしやすさから、現在のセクターや学術界で人気が高まっており、最も人気のあるディープラーニングツールのXNUMXつになっています。
Pytorchの主な機能
- PyTorchは、Python中心、つまり「pythonic」であり、別の言語で開発されたライブラリへのインターフェイスとして機能するのではなく、Pythonプログラミングとの緊密な統合を目的としています。
- 習得が簡単– PyTorchは従来のプログラミングと同じ構造に従い、綿密に文書化されており、開発者コミュニティは常にそれを強化しようとしています。 したがって、プログラマーと非プログラマーの両方にとって学ぶのは簡単です。
- PyTorch は計算作業を複数の CPU または GPU データ並列処理機能を使用するコア。 同様の並列処理は他の機械学習手法でも実現できますが、PyTorch を使用するとはるかに簡単になります。
- デバッグ:広くアクセス可能な多数のPythonデバッグツール(たとえば、Pythonのpdbおよびipdbツール)のXNUMXつを使用して、PyTorchをデバッグできます。
- PyTorchは動的な計算グラフをサポートしています。これは、実行時にネットワークの動作を動的に変更できることを意味します。
- PyTorchには、次のような特別に作成されたさまざまなモジュールが付属しています。 torchtext、torchvision、およびtorchaudio、NLP、コンピュータービジョン、音声処理など、ディープラーニングのさまざまな分野に対応するために使用できます。
Pytorchの制限
- 限定された監視および視覚化インターフェース:TensorFlowにはモデルグラフを生成するための強力な視覚化ツール(TensorBoard)が含まれていますが、PyTorchには現在この機能がありません。 その結果、開発者はTensorBoardに外部から接続したり、既存の多数のPythonのXNUMXつを利用したりできます。 データ視覚化ツール.
- PyTorchはエンドツーエンドではありません 機械学習 開発プラットフォーム; サーバー、ワークステーション、およびモバイルデバイスにアプリケーションを展開します。
これらすべての理由から、Pytorchの最高の代替品を探すことは賢明な決断です。
最も人気のあるPytorchの代替品
Pytorchの最良の代替品のリストは次のとおりです。
1.Tensorflow
TensorFlow は、Googleによって作成されたディープラーニングに焦点を当てたオープンソースフレームワークです。 標準もサポートしています 機械学習。 TensorFlowは、ディープラーニングではなく、大きな数値計算を念頭に置いて設計されました。
さらに、ディープラーニングの開発にも非常に役立つことがわかったため、Googleは無料で利用できるようにしました。 TensorFlowは、テンソルと呼ばれる、より大きな次元を持つ多次元配列の形式でデータを取得します。 膨大な量のデータを処理する場合、多次元配列が役立ちます。
TensorFlowは、ノードエッジのデータフローグラフに基づいています。 実行方法はグラフの形式であるため、GPUを使用しながら、コンピューターのクラスター上でTensorFlowコードを実行する方がはるかに簡単です。
C#、Haskell、Julia、R、Ruby、Rust、Scalaは、TensorFlowのコミュニティがサポートを作成した言語のXNUMXつです。 TensorFlowには、多数のアクセスポイントがあるという利点があります。
言語以外にも、TensorFlowには、TensorFlowに接続したり、その上に構築されたりするさまざまなツールがあります。
Advantages
- それはユーザーフレンドリーです。 Pythonに精通している場合は、簡単に理解できます。
- コミュニティからのサポート。 TensorFlowは、Googleや他の組織の専門家の開発者によって実質的に毎日改善されています。
- TensorFlow Liteを使用して、モバイルデバイスでTensorFlowモデルを実行できます。
- Tensorboardは、監視と データの視覚化。 ディープラーニングモデルの動作を監視したい場合、これは使用するのに最適なツールです。
- Tensorflow.jsを使用すると、JavaScriptを使用して、ブラウザーでリアルタイムの深層学習モデルを実行できます。
デメリット
- TensorFlowは独自の構造を持っているため、エラーの検出とデバッグが困難になります。
- OpenCLのサポートはありません。
- TensorFlowは、Windowsオペレーティングシステムのユーザーに多くの機能を提供しません。 Linuxユーザー向けの多数の機能のロックを解除します。 ただし、Windowsユーザーは、anacondaプロンプトまたはpipパッケージを使用してTensorFlowをダウンロードできます。
- TensorFlowは、不定シーケンスのシンボリックループを提供するという点で遅れをとっています。 特定のシーケンスに特定の用途があり、使用可能なシステムになっています。 その結果、低レベルAPIと見なされます。
2.ケラス
ケラス はPythonベースの深層学習ライブラリであり、他の深層学習フレームワークとは異なります。
これは、を定義する高級プログラミング言語です。 ニューラルネットワーク API定義。 これは、ユーザーインターフェイスとしても、実行される深層学習フレームワークの機能を向上させるためにも使用できます。
軽量で使いやすいミニマリストフレームワークです。 これらの理由から、KerasはTensorFlowのコアAPIの一部です。 Kerasフロントエンドは、研究におけるニューラルネットワークモデルのラピッドプロトタイピングを可能にします。
APIは簡単に把握して使用でき、フレームワーク間でモデルを簡単に転送できるという利点もあります。
Advantages
- KerasAPIは簡単に使用できます。 APIは適切に設計され、オブジェクト指向であり、適応性があるため、より楽しいユーザーエクスペリエンスが得られます。
- 分散トレーニングとマルチGPU並列処理のサポートが組み込まれています。
- Kerasは、完全なPythonデータサイエンス環境への簡単なアクセスを提供するPythonネイティブモジュールです。 たとえば、Kerasモデルは、Pythonscikit-learnAPIを使用して使用できます。
- Kerasには、いくつかの深層学習モデル用に事前にトレーニングされた重みが含まれています。 これらのモデルを直接使用して、予測を行ったり、特徴を抽出したりできます。
デメリット
- 低レベルのバックエンドの問題を定期的に取得することは、非常に煩わしい場合があります。 これらの問題は、Kerasが実行することを意図していないタスクを実行しようとしたときに発生します。
- バックエンドと比較すると、GPUで動作が遅く、計算に時間がかかる場合があります。 その結果、使いやすさのために速度を妥協する必要があるかもしれません。
- sci-kit-learnなどの他のパッケージと比較すると、Kerasのデータ前処理機能はそれほど魅力的ではありません。
3. Apache MXNet
別の著名人 ディープラーニングフレームワーク MXNetです。 Apache Software Foundationによって作成されたMXNetは、JavaScript、Python、C++などのさまざまな言語をサポートしています。
アマゾンウェブサービスは、ディープラーニングモデルの開発においてMXNetもサポートしています。 非常にスケーラブルで、迅速なモデルトレーニングが可能であり、さまざまなコンピューター言語と互換性があります。
速度と生産性を最適化するために、MXNetではシンボリックプログラミング言語と命令型プログラミング言語をブレンドできます。 これは、シンボリックアクティビティと命令アクティビティをリアルタイムで並列化する動的依存関係スケジューラに基づいています。
さらに、グラフ最適化レイヤーにより、シンボリック実行が高速になり、メモリが経済的になります。 MXNetは、ポータブルで軽量なライブラリです。
NVIDIA PascalTM GPUを搭載し、複数のGPUとノードにスケーラブルであるため、モデルをより迅速にトレーニングできます。
Advantages
- GPUをサポートし、マルチGPUモードを備えています。
- 効率的でスケーラブル、そして超高速。
- すべての主要なプラットフォームが搭載されています。
- モデルの提供はシンプルで、APIは高速です。
- Scala、R、Python、C ++、およびJavaScriptは、サポートされているプログラミング言語のXNUMXつです。
デメリット
- MXNetの方が小さい オープンソース TensorFlowよりもコミュニティ。
- 重要なコミュニティサポートがないため、改善、バグ修正、およびその他の改善の実装には時間がかかります。
- MxNetは、IT業界の多くの企業で広く採用されていますが、Tensorflowほどよく知られていません。
4.マイクロソフトCNTK
Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK) は、分散型ディープ ラーニング向けの商業的に実行可能なオープンソース フレームワークです。 作成するのに一般的に使用されます。 ニューラルネットワークだけでなく、機械学習やコグニティブ コンピューティングにも使用できます。
さまざまな言語をサポートし、クラウドで簡単に使用できます。 これらの品質により、CNTKはさまざまなAIアプリケーションに適しています。 C ++を使用してその関数を呼び出すことはできますが、最も頻繁なオプションはPythonプログラムを利用することです。
複数のコンピューターで実行する場合、Microsoft Cognitive Toolkitは、TheanoやTensorFlowなどのツールキットよりも優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供することが認識されています。
Microsoft Cognitive Toolkitは、RNNとCNNの両方のニューラルモデルをサポートしているため、画像、手書き、音声認識のタスクに適しています。
Advantages
- データ分析エンジンであるApacheSparkと簡単に統合できます。
- CNTKのスケーラビリティは、多くの企業で人気のある選択肢となっています。 いくつかの最適化されたコンポーネントがあります。
- 安定した優れたパフォーマンスを提供します。
- どちらもMicrosoftによってサポートされているAzureCloudとうまく連携します。
- リソースの利用と管理は効率的です。
デメリット
- Tensorflowと比較すると、コミュニティのサポートは少なくなります。
- 急な学習曲線。
- 視覚化ボードとARMサポートがありません。
5. ディープラーニング4j
Javaが主要なプログラミング言語である場合、DeepLearning4jは使用するのに適したフレームワークです。 これは、商用グレードでオープンソースの分散型ディープラーニングライブラリです。
RNNやCNNなど、すべての主要なタイプのニューラルネットワーク設計がサポートされています。 Deeplearning4jは、ディープラーニング用のJavaおよびScalaライブラリです。
HadoopやApacheSparkでもうまく機能します。 Deeplearning4jは、GPUもサポートしているため、Javaベースのディープラーニングソリューションの優れた代替手段です。
Eclipse Deeplearning4jディープラーニングフレームワークに関しては、優れた機能のいくつかには、反復的な削減による並列トレーニング、マイクロサービスアーキテクチャの適応、分散CPUとGPUが含まれます。
Advantages
- 優れたドキュメントとコミュニティのヘルプがあります。
- ApacheSparkの統合は簡単です。
- スケーラブルで、膨大な量のデータを処理できます。
デメリット
- TensorflowやPyTorchと比較すると、あまり人気がありません。
- 利用可能なプログラミング言語はJavaだけです。
まとめ
最高のディープラーニングフレームワークを選択することは困難な作業です。 それらの数が非常に多いので、リストは需要として増えています 人工知能 研究および機械学習アプリケーションが成長します。 各フレームワークには、独自の長所と短所があります。
セキュリティ、スケーラビリティ、パフォーマンスなど、いくつかの考慮事項を考慮する必要があります。 エンタープライズグレードのシステムでは、信頼性がさらに重要になります。
始めたばかりの場合は、Tensorflowから始めるのがよいでしょう。 Windowsベースの商用製品を開発している場合は、CNTKを選択してください。 Javaを使用する場合は、DL4Jを使用してください。
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