Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Yen sampeyan maca iki, sampeyan mesthi wis miwiti lelungan menyang sinau sing jero. Yen sampeyan anyar ing topik iki, sinau jero minangka tambahan sing nggunakake struktur kaya otak unik sing disebut jaringan syaraf tiruan kanggo mbangun komputer kaya manungsa sing ngatasi masalah nyata.
Kanggo mbantu pangembangan desain kasebut, raksasa teknologi kaya Google, Facebook, lan Uber wis ngembangake macem-macem kerangka kanggo lingkungan sinau jero Python, dadi luwih gampang kanggo mangerteni, nggawe, lan nglatih jaringan saraf sing maneka warna.
Kerangka sinau jero yaiku piranti lunak sing digunakake para akademisi lan ilmuwan data kanggo nggawe lan nglatih model pembelajaran sing jero.
Tujuan saka kerangka iki yaiku supaya individu bisa nglatih modele tanpa kudu ngerti teknik ing mburi sinau jero, jaringan syaraf, lan machine learning.
Liwat antarmuka pemrograman tingkat dhuwur, kerangka iki nyedhiyakake blok bangunan kanggo mbangun, latihan, lan verifikasi model.
Kita bakal ndeleng TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, lan DeepLearing4j minangka alternatif kanggo PyTorch, sing akeh digunakake. kerangka sinau jero.
Apa Pytorch?
PyTorch punika free, open-source machine learning perpustakaan dibangun karo perpustakaan Torch Python.
Iki digawe dening grup Riset AI Facebook lan diterbitake minangka perpustakaan gratis lan mbukak-sumber ing Januari 2016 kanthi aplikasi ing visi komputer, sinau jero, lan pangolahan basa alami.
Nduwe basa pamrograman imperatif lan Pythonic sing ndhukung kode minangka model, nggampangake debugging, lan kompatibel karo perpustakaan komputasi ilmiah populer liyane, kabeh tetep efisien lan ngidini akselerator hardware kaya GPU.
PyTorch wis dadi populer ing antarane peneliti sinau jero amarga fokus ing kegunaan lan pertimbangan kinerja sing lengkap.
Isine struktur data dhasar, Tensor, yaiku array multi-dimensi sing padha karo array Numpy, sing ngidini programer gampang ngrancang desain sing rumit. jaringan saraf.
Dadi luwih populer ing sektor saiki lan ing komunitas akademisi amarga keluwesan, kacepetan, lan gampang diimplementasikake, dadi salah sawijining alat sinau jero sing paling populer.
Fitur Utama Pytorch
- PyTorch minangka Python-sentris, utawa "pythonic," amarga ditrapake kanggo integrasi jero karo pemrograman Python tinimbang dadi antarmuka menyang perpustakaan sing dikembangake ing basa liya.
- Prasaja kanggo Sinau - PyTorch ngetutake struktur sing padha karo pemrograman tradisional lan wis didokumentasikake kanthi tliti, kanthi komunitas pangembang tansah nyoba nambah. Dadi gampang sinau kanggo programer lan non-programmer.
- PyTorch bisa mbagi karya komputasi liwat sawetara CPU utawa GPU inti nggunakake kemampuan paralelisme data. Sanajan paralelisme sing padha bisa ditindakake kanthi teknik sinau mesin liyane, PyTorch ndadekake luwih gampang.
- Debugging: Salah sawijining alat debugging Python sing akeh diakses (contone, alat pdb lan ipdb Python) bisa digunakake kanggo debug PyTorch.
- PyTorch ndhukung grafik komputasi dinamis, sing nuduhake yen prilaku jaringan bisa diowahi kanthi dinamis sajrone runtime.
- PyTorch dilengkapi macem-macem modul sing digawe khusus, kayata torchtext, torchvision, lan torchaudio, sing bisa digunakake kanggo ngatasi macem-macem lapangan sinau jero, kayata NLP, visi komputer, lan pangolahan swara.
Watesan Pytorch
- Antarmuka ngawasi lan visualisasi winates: Nalika TensorFlow kalebu alat visualisasi sing kuat kanggo ngasilake grafik model (TensorBoard), PyTorch saiki ora duwe fitur iki. Akibaté, pangembang bisa nyambung menyang TensorBoard externally utawa nggunakke salah siji saka akeh Python ana alat visualisasi data.
- PyTorch dudu end-to-end learning machine platform pangembangan; iku nyebarake aplikasi menyang server, workstation, lan piranti seluler.
Kanggo kabeh alasan kasebut, golek alternatif sing paling apik kanggo Pytorch bakal dadi keputusan sing wicaksana.
Alternatif Pytorch sing paling populer
Iki minangka dhaptar alternatif paling apik kanggo Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow minangka kerangka open-source fokus sinau jero sing digawe Google. Iku uga ndhukung standar learning machine. TensorFlow dirancang kanthi kalkulasi angka gedhe, tinimbang sinau jero.
Salajengipun, punika mbuktekaken cukup terkenal kanggo pangembangan learning jero uga, supaya Google kasedhiya gratis. TensorFlow njupuk data ing wangun array multi-dimensi karo dimensi luwih, dikenal minangka tensors. Nalika nangani volume data sing akeh banget, array multi-dimensi bisa migunani.
TensorFlow adhedhasar grafik aliran data node-edge. Amarga cara eksekusi njupuk wangun grafik, iku luwih gampang kanggo nglakokaké kode TensorFlow liwat kluster komputer nalika nggunakake GPUs.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, lan Scala minangka salah sawijining basa sing digawe komunitas TensorFlow. TensorFlow nawakake entuk manfaat saka akeh titik akses.
Saliyane basa, TensorFlow duwe macem-macem alat sing nyambungake utawa dibangun ing ndhuwur.
Kaluwihan
- Iku pangguna-loropaken. Yen sampeyan wis kenal karo Python, iku bakal gampang kanggo Pick munggah.
- Dhukungan saka masyarakat. TensorFlow didandani praktis saben dina dening Google lan pangembang pakar organisasi liyane.
- TensorFlow Lite bisa digunakake kanggo nglakokake model TensorFlow ing piranti seluler.
- Tensorboard minangka alat kanggo ngawasi lan visualisasi data. Yen sampeyan pengin nonton model sinau jero ing tumindak, iki minangka alat sing apik banget kanggo digunakake.
- Tensorflow.js ngidini sampeyan nggunakake JavaScript kanggo mbukak model pembelajaran jero wektu nyata ing browser.
cacat
- TensorFlow nduweni struktur unik, nggawe luwih angel nemokake lan debug kesalahan.
- Ora ana dhukungan OpenCL.
- TensorFlow ora nyedhiyakake akeh kapabilitas kanggo pangguna sistem operasi Windows. Mbukak kunci akeh kapabilitas kanggo pangguna Linux. Nanging, pangguna Windows isih bisa ndownload TensorFlow nggunakake pituduh anaconda utawa paket pip.
- TensorFlow ketinggalan babagan nawakake puteran simbolis kanggo urutan sing ora mesthi. Nduwe panggunaan khusus kanggo urutan tartamtu, dadi sistem sing bisa digunakake. Akibaté, iki diarani minangka API tingkat rendah.
2. Keras
Keras punika perpustakaan sinau jero basis Python, kang mbedakake saka frameworks learning jero liyane.
Iku basa pamrograman tingkat dhuwur sing nemtokake a jaringan saraf definisi API. Bisa digunakake minangka antarmuka panganggo lan kanggo nambah kemampuan kerangka sinau jero sing digunakake.
Iki minangka kerangka minimalis sing entheng lan gampang digunakake. Amarga alasan kasebut, Keras minangka bagean saka API inti TensorFlow. A mburi ngarep Keras ngidini kanggo prototyping cepet model jaringan syaraf ing riset.
API kasebut gampang dimengerteni lan digunakake, kanthi bonus tambahan supaya model bisa gampang ditransfer ing antarane kerangka kerja.
Kaluwihan
- API Keras gampang digunakake. API dirancang kanthi apik, orientasi obyek, lan bisa adaptasi, sing nyebabake pengalaman pangguna sing luwih nyenengake.
- Dhukungan kanggo latihan sing disebarake lan paralelisme multi-GPU wis dibangun.
- Keras minangka modul asli Python sing nyedhiyakake akses gampang menyang lingkungan ilmu data Python lengkap. Model Keras, contone, bisa digunakake nggunakake Python scikit-sinau API.
- Keras kalebu bobot sing wis dilatih kanggo sawetara model pembelajaran jero. Kita bisa nggunakake model iki langsung kanggo nggawe prediksi utawa extract fitur.
cacat
- Bisa banget ngganggu kanggo entuk masalah backend tingkat rendah kanthi rutin. Masalah kasebut muncul nalika kita nyoba nindakake tugas sing ora dikarepake dening Keras.
- Yen dibandhingake karo backends, bisa uga dadi sluggish ing GPU lan butuh wektu luwih suwe kanggo ngitung. Akibaté, kita bisa uga kudu kompromi kacepetan kanggo pangguna-loropaken.
- Yen dibandhingake karo paket liyane kayata sci-kit-learning, Keras data-preprocessing Kapabilitas ora minangka narik kawigaten.
3. Apache MX Net
Liyane sing misuwur Kerangka Pembelajaran Deep yaiku MXNet. MXNet, sing digawe dening Apache Software Foundation, ndhukung macem-macem basa, kalebu JavaScript, Python, lan C++.
Layanan Web Amazon uga ndhukung MXNet ing pangembangan model pembelajaran jero. Iku arang banget keukur, ngidini kanggo latihan model cepet, lan kompatibel karo macem-macem basa komputer.
Kanggo ngoptimalake kacepetan lan produktivitas, MXNet ngidini sampeyan nyampur basa pamrograman simbolis lan imperatif. Iku adhedhasar panjadwal dependensi dinamis sing parallelizes aktivitas simbolis lan imperatif ing wektu nyata.
Ing ndhuwur iku, lapisan optimasi grafik ndadekake eksekusi simbolis cepet lan irit memori. MXNet minangka perpustakaan portabel lan entheng.
Iku powered by NVIDIA Pascal TM GPUs lan keukur liwat sawetara GPUs lan kelenjar, ngijini sampeyan kanggo olahraga model luwih cepet.
Kaluwihan
- Ndhukung GPU lan duwe mode multi-GPU.
- Efisien, bisa diukur, lan cepet kilat.
- Kabeh platform utama ana ing papan.
- Model porsi prasaja, lan API cepet.
- Scala, R, Python, C++, lan JavaScript kalebu basa pamrograman sing didhukung.
cacat
- MXNet duwe luwih cilik mbukak sumber komunitas tinimbang TensorFlow.
- Dandan, mbenakake bug, lan dandan liyane mbutuhake wektu luwih suwe kanggo dileksanakake amarga kurang dhukungan komunitas sing signifikan.
- MxNet, sanajan akeh digunakake dening akeh perusahaan ing industri IT, ora kondhang minangka Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) minangka kerangka open-source sing bisa digunakake sacara komersial kanggo sinau jero sing disebarake. Biasane digunakake kanggo nggawe jaringan saraf, nanging uga bisa digunakake kanggo machine learning lan komputasi kognitif.
Ndhukung macem-macem basa lan gampang digunakake ing méga. Amarga kualitas kasebut, CNTK cocog kanggo macem-macem aplikasi AI. Sanajan kita bisa nggunakake C ++ kanggo nggunakake fungsi kasebut, pilihan sing paling umum yaiku nggunakake program Python.
Nalika mlaku ing sawetara komputer, Microsoft Cognitive Toolkit diakoni menehi kinerja lan skalabilitas sing luwih apik tinimbang toolkit kaya Theano utawa TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit ndhukung model saraf RNN lan CNN, dadi cocok kanggo tugas gambar, tulisan tangan, lan pangenalan wicara.
Kaluwihan
- Gampang kanggo nggabungake karo Apache Spark, mesin analitik data.
- Skalabilitas CNTK wis dadi pilihan populer ing akeh bisnis. Ana sawetara komponen sing dioptimalake.
- Nawakake kinerja stabil lan apik.
- Bisa dianggo kanthi apik karo Azure Cloud, loro-lorone didhukung dening Microsoft.
- Panggunaan lan manajemen sumber daya efisien.
cacat
- Dibandhingake karo Tensorflow, kurang dhukungan komunitas.
- Kurva sinau sing tajem.
- Ora ana papan visualisasi uga dhukungan ARM.
5. DeepLearning4j
Yen Jawa minangka basa pamrograman utami, DeepLearning4j minangka kerangka kerja sing apik kanggo digunakake. Iki minangka perpustakaan sinau jero sing disebarake kanthi kelas komersial lan sumber terbuka.
Kabeh jinis utama desain jaringan saraf, kayata RNN lan CNN, didhukung. Deeplearning4j minangka perpustakaan Java lan Scala kanggo sinau jero.
Kerjane apik karo Hadoop lan Apache Spark uga. Deeplearning4j minangka alternatif sing apik kanggo solusi sinau jero adhedhasar Jawa amarga uga ndhukung GPU.
Nalika nerangake kerangka sinau jero Eclipse Deeplearning4j, sawetara fitur sing misuwur kalebu latihan paralel liwat pengurangan iteratif, adaptasi arsitektur layanan mikro, lan CPU lan GPU sing disebarake.
Kaluwihan
- Nduwe dokumentasi sing apik lan bantuan komunitas.
- Integrasi Apache Spark prasaja.
- Iku bisa diukur lan bisa nangani volume data sing akeh banget.
cacat
- Dibandhingake karo Tensorflow lan PyTorch, kurang populer.
- Jawa minangka siji-sijine basa pamrograman sing kasedhiya.
kesimpulan
Milih kerangka sinau jero sing paling apik yaiku tugas sing angel. Luwih akeh amarga akeh, dhaptar kasebut saya tambah akeh amarga dikarepake Kacerdhasan gawéyan riset lan aplikasi machine learning mundak akeh. Saben kerangka duwe pro lan kekurangan dhewe.
Sawetara pertimbangan kudu ditindakake, kalebu keamanan, skalabilitas, lan kinerja. Ing sistem kelas perusahaan, ketergantungan dadi luwih penting.
Yen sampeyan lagi miwiti, Tensorflow minangka papan sing apik kanggo miwiti. Pilih CNTK yen sampeyan lagi ngembangake produk komersial berbasis Windows. Yen luwih seneng Jawa, gunakake DL4J.
Ninggalake a Reply