თუ ამას კითხულობთ, უდავოდ უკვე დაიწყეთ თქვენი მოგზაურობა ღრმა სწავლაში. თუ თქვენ ახალი ხართ ამ თემით, ღრმა სწავლება არის დანამატი, რომელიც იყენებს ტვინის მსგავს უნიკალურ სტრუქტურებს, სახელწოდებით ხელოვნურ ნერვულ ქსელებს, ადამიანის მსგავსი კომპიუტერების შესაქმნელად, რომლებიც აგვარებენ რეალურ სამყაროში არსებულ პრობლემებს.
ამ დიზაინის შემუშავებაში დასახმარებლად, ტექნიკურმა ბეჰემოთებმა, როგორიცაა Google, Facebook და Uber, შეიმუშავეს მრავალფეროვანი ჩარჩოები Python ღრმა სასწავლო გარემოსთვის, რაც ამარტივებს სხვადასხვა ნერვული ქსელების გაგებას, შექმნას და მომზადებას.
ღრმა სწავლის ჩარჩო არის პროგრამული უზრუნველყოფის ნაწილი, რომელსაც აკადემიკოსები და მონაცემთა მეცნიერები იყენებენ ღრმა სწავლის მოდელების შესაქმნელად და სწავლებისთვის.
ამ ჩარჩოების მიზანია, რომ ინდივიდებმა შეძლონ თავიანთი მოდელების გაწვრთნა, ტექნიკის გაგების გარეშე ღრმა სწავლება, ნერვული ქსელები და მანქანათმცოდნეობა.
მაღალი დონის პროგრამირების ინტერფეისის მეშვეობით, ეს ჩარჩოები წარმოადგენენ სამშენებლო ბლოკებს მოდელების მშენებლობის, ტრენინგისა და გადამოწმებისთვის.
ჩვენ განვიხილავთ TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK და DeepLearing4j, როგორც PyTorch-ის ალტერნატივები, რომელიც ფართოდ გამოიყენება. ღრმა სწავლის ჩარჩო.
რა არის პიტორჩი?
პიტორჩი არის უფასო, ღია კოდის მანქანური სწავლების ბიბლიოთეკა, რომელიც აშენებულია Torch Python ბიბლიოთეკით.
ის შეიქმნა Facebook-ის AI Research ჯგუფის მიერ და გამოქვეყნდა როგორც უფასო და ღია წყაროს ბიბლიოთეკა 2016 წლის იანვარში აპლიკაციებით კომპიუტერული ხედვის, ღრმა სწავლისა და ბუნებრივი ენის დამუშავებაში.
მას აქვს იმპერატიული და პითონური პროგრამირების ენა, რომელიც მხარს უჭერს კოდს, როგორც მოდელს, აადვილებს გამართვას და თავსებადია სხვა პოპულარულ სამეცნიერო გამოთვლით ბიბლიოთეკებთან, ეს ყველაფერი ეფექტურია და უზრუნველყოფს ტექნიკის ამაჩქარებლებს, როგორიცაა GPU.
PyTorch-მა პოპულარობა მოიპოვა ღრმა სწავლის მკვლევარებში, მისი გამოყენებადობაზე ფოკუსირებისა და შესრულების საფუძვლიანი მოსაზრებების წყალობით.
ის შეიცავს მონაცემთა საბაზისო სტრუქტურას, Tensor, რომელიც არის მრავალგანზომილებიანი მასივი Numpy მასივების მსგავსი, რაც პროგრამისტებს საშუალებას აძლევს ადვილად შეიმუშაონ რთული ნერვული ქსელის.
ის უფრო პოპულარული ხდება მიმდინარე სექტორებში და აკადემიურ საზოგადოებაში მისი მოქნილობის, სიჩქარისა და განხორციელების სიმარტივის გამო, რაც მას ღრმა სწავლის ერთ-ერთ ყველაზე პოპულარულ ინსტრუმენტად აქცევს.
Pytorch-ის ძირითადი მახასიათებლები
- PyTorch არის პითონზე ორიენტირებული, ან „პითონი“, რადგან ის განკუთვნილია პითონის პროგრამირებასთან ღრმა ინტეგრაციისთვის, ვიდრე სხვა ენაზე შემუშავებული ბიბლიოთეკის ინტერფეისად.
- მარტივი სწავლა – PyTorch მიჰყვება იგივე სტრუქტურას, როგორც ტრადიციული პროგრამირება და დეტალურად არის დოკუმენტირებული, დეველოპერების საზოგადოება ყოველთვის ცდილობს მის გაუმჯობესებას. ამიტომ მარტივია სწავლა როგორც პროგრამისტებისთვის, ასევე არაპროგრამისტებისთვის.
- PyTorch-ს შეუძლია გამოთვლითი სამუშაოების გაყოფა რამდენიმე CPU-ზე ან GPU ბირთვები მონაცემთა პარალელურობის შესაძლებლობის გამოყენებით. მიუხედავად იმისა, რომ მსგავსი პარალელიზმი შეიძლება განხორციელდეს მანქანური სწავლების სხვა ტექნიკით, PyTorch ბევრად ამარტივებს მას.
- გამართვა: ერთ-ერთი ფართოდ ხელმისაწვდომი Python-ის გამართვის ინსტრუმენტი (მაგალითად, Python-ის pdb და ipdb ინსტრუმენტები) შეიძლება გამოყენებულ იქნას PyTorch-ის გამართვისთვის.
- PyTorch მხარს უჭერს დინამიურ გამოთვლით გრაფიკებს, რაც გულისხმობს, რომ ქსელის ქცევა შეიძლება დინამიურად შეიცვალოს მუშაობის დროს.
- PyTorch-ს გააჩნია სხვადასხვა სპეციალურად შექმნილი მოდული, როგორიცაა ჩირაღდნის ტექსტი, ჩირაღდნის ხედვა და ტორჩაუდიო, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ღრმა სწავლის მრავალფეროვან სფეროებთან, როგორიცაა NLP, კომპიუტერული ხედვა და ხმის დამუშავება.
პიტორჩის შეზღუდვები
- შეზღუდული მონიტორინგისა და ვიზუალიზაციის ინტერფეისები: მიუხედავად იმისა, რომ TensorFlow მოიცავს მძლავრ ვიზუალიზაციის ხელსაწყოს მოდელის გრაფიკის გენერირებისთვის (TensorBoard), PyTorch-ს ამჟამად აკლია ეს ფუნქცია. შედეგად, დეველოპერებს შეუძლიათ TensorBoard-თან დაკავშირება გარედან ან გამოიყენონ მრავალი არსებული პითონი. მონაცემთა ვიზუალიზაციის საშუალებები.
- PyTorch არ არის ბოლოდან ბოლომდე მანქანა სწავლის განვითარების პლატფორმა; ის განათავსებს აპლიკაციებს სერვერებზე, სამუშაო სადგურებსა და მობილურ მოწყობილობებზე.
ყველა ამ მიზეზის გამო, Pytorch-ის საუკეთესო ალტერნატივების ძიება გონივრული გადაწყვეტილება იქნება.
ყველაზე პოპულარული Pytorch ალტერნატივები
აქ მოცემულია Pytorch-ის საუკეთესო ალტერნატივების სია.
1. ტენსორფლო
TensorFlow არის ღრმა სწავლაზე ორიენტირებული, ღია კოდის ჩარჩო, შექმნილი Google-ის მიერ. ის ასევე მხარს უჭერს სტანდარტს მანქანა სწავლის. TensorFlow შეიქმნა დიდი რიცხვითი გამოთვლებით, ვიდრე ღრმა სწავლებით.
გარდა ამისა, იგი საკმაოდ ღირებული აღმოჩნდა ღრმა სწავლის განვითარებისთვისაც, ამიტომ Google-მა ის უფასოდ გახადა. TensorFlow იღებს მონაცემებს უფრო დიდი ზომების მქონე მრავალგანზომილებიანი მასივების სახით, რომლებიც ცნობილია როგორც ტენსორები. როდესაც საქმე გვაქვს მონაცემთა უზარმაზარ მოცულობებთან, მრავალგანზომილებიანი მასივები სასარგებლოა.
TensorFlow ეფუძნება კვანძის კიდეზე მონაცემთა ნაკადის გრაფიკებს. იმის გამო, რომ შესრულების მეთოდი იღებს გრაფიკის ფორმას, ბევრად უფრო ადვილია TensorFlow კოდის შესრულება კომპიუტერების კლასტერზე GPU-ების გამოყენებისას.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust და Scala არის იმ ენებს შორის, რომლებსაც TensorFlow-ის საზოგადოებამ შექმნა მხარდაჭერა. TensorFlow გთავაზობთ წვდომის წერტილების დიდი რაოდენობის არსებობის სარგებელს.
ენების გარდა, TensorFlow-ს აქვს ინსტრუმენტების დიდი ასორტიმენტი, რომლებიც უკავშირდება მას ან აგებულია მის თავზე.
უპირატესობები
- ის მოსახერხებელია მომხმარებლისთვის. თუ თქვენ იცნობთ პითონს, მისი აღება მარტივი იქნება.
- მხარდაჭერა საზოგადოების მხრიდან. TensorFlow პრაქტიკულად ყოველდღე უმჯობესდება Google-ისა და სხვა ორგანიზაციების ექსპერტ დეველოპერების მიერ.
- TensorFlow Lite შეიძლება გამოყენებულ იქნას TensorFlow მოდელების შესასრულებლად მობილურ მოწყობილობებზე.
- Tensorboard არის ინსტრუმენტი მონიტორინგისთვის და მონაცემების ვიზუალიზაცია. თუ გსურთ ნახოთ თქვენი ღრმა სწავლის მოდელები მოქმედებაში, ეს არის შესანიშნავი ინსტრუმენტი გამოსაყენებლად.
- Tensorflow.js გაძლევთ საშუალებას გამოიყენოთ JavaScript ბრაუზერში რეალურ დროში ღრმა სწავლის მოდელების გასაშვებად.
ნაკლოვანებები
- TensorFlow-ს აქვს უნიკალური სტრუქტურა, რაც ართულებს შეცდომების აღმოჩენას და გამართვას.
- არ არსებობს OpenCL მხარდაჭერა.
- TensorFlow არ იძლევა ბევრ შესაძლებლობას Windows ოპერაციული სისტემის მომხმარებლებისთვის. ის ხსნის უამრავ შესაძლებლობებს Linux-ის მომხმარებლებისთვის. თუმცა, Windows-ის მომხმარებლებს მაინც შეუძლიათ ჩამოტვირთოთ TensorFlow ანაკონდას მოწოდების ან პიპ პაკეტის გამოყენებით.
- TensorFlow ჩამორჩება სიმბოლური მარყუჟების შეთავაზების თვალსაზრისით განუსაზღვრელი მიმდევრებისთვის. მას აქვს სპეციფიკური გამოყენება კონკრეტული თანმიმდევრობისთვის, რაც მას გამოსაყენებელ სისტემად აქცევს. შედეგად, იგი განიხილება როგორც დაბალი დონის API.
2. კერასი
კერას არის პითონზე დაფუძნებული ღრმა სწავლების ბიბლიოთეკა, რომელიც განასხვავებს მას ღრმა სწავლის სხვა ჩარჩოებისგან.
ეს არის მაღალი დონის პროგრამირების ენა, რომელიც განსაზღვრავს ა ნერვული ქსელის API განმარტება. ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც მომხმარებლის ინტერფეისად, ასევე ღრმა სწავლის ჩარჩოების შესაძლებლობების გასაუმჯობესებლად, რომლებზეც ის მუშაობს.
ეს არის მინიმალისტური ჩარჩო, რომელიც არის მსუბუქი და მარტივი გამოსაყენებელი. ამ მიზეზების გამო, Keras არის TensorFlow-ის ძირითადი API-ს ნაწილი. Keras-ის წინა ნაწილი საშუალებას იძლევა კვლევისას ნერვული ქსელის მოდელების სწრაფი პროტოტიპირება.
API არის მარტივი აღქმა და გამოყენება, დამატებითი ბონუსით, რაც საშუალებას აძლევს მოდელებს ადვილად გადაიტანონ ჩარჩოებს შორის.
უპირატესობები
- Keras API მარტივი გამოსაყენებელია. API არის კარგად შემუშავებული, ობიექტზე ორიენტირებული და ადაპტირებადი, რაც იწვევს მომხმარებლის უფრო სასიამოვნო გამოცდილებას.
- ჩაშენებულია განაწილებული ტრენინგის მხარდაჭერა და მრავალ GPU პარალელიზმი.
- Keras არის პითონის მშობლიური მოდული, რომელიც უზრუნველყოფს მარტივ წვდომას Python მონაცემთა მეცნიერების სრულ გარემოში. Keras მოდელები, მაგალითად, შეიძლება გამოყენებულ იქნას Python scikit-learn API-ს გამოყენებით.
- Keras მოიცავს წინასწარ გაწვრთნილ წონებს ღრმა სწავლის რამდენიმე მოდელისთვის. ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ეს მოდელები პირდაპირ პროგნოზების გასაკეთებლად ან ფუნქციების ამოსაღებად.
ნაკლოვანებები
- შეიძლება წარმოუდგენლად შემაშფოთებელი იყოს დაბალი დონის backend-ის პრობლემების რეგულარულად მიღება. ეს პრობლემები წარმოიქმნება მაშინ, როდესაც ჩვენ ვცდილობთ შევასრულოთ დავალებები, რომელთა შესრულებასაც კერასი არ აპირებდა.
- მის საყრდენებთან შედარებით, ის შესაძლოა დუნე იყოს GPU-ებზე და გამოთვლას მეტი დრო დასჭირდეს. შედეგად, ჩვენ შეიძლება მოგვიწიოს სიჩქარის კომპრომისზე წასვლა მომხმარებლის კეთილგანწყობისთვის.
- სხვა პაკეტებთან შედარებით, როგორიცაა sci-kit-learn, Keras მონაცემთა წინასწარი დამუშავების შესაძლებლობები არც ისე მიმზიდველია.
3. Apache MX Net
კიდევ ერთი გამოჩენილი ღრმა სწავლის ჩარჩო არის MXNet. MXNet, რომელიც შეიქმნა Apache Software Foundation-ის მიერ, მხარს უჭერს სხვადასხვა ენას, მათ შორის JavaScript, Python და C++.
Amazon Web Services ასევე მხარს უჭერს MXNet-ს ღრმა სწავლის მოდელების შემუშავებაში. ის უკიდურესად მასშტაბირებადია, რაც იძლევა მოდელის სწრაფ ტრენინგს და თავსებადია სხვადასხვა კომპიუტერული ენებთან.
სიჩქარისა და პროდუქტიულობის ოპტიმიზაციისთვის MXNet საშუალებას გაძლევთ შეურიოთ სიმბოლური და იმპერატიული პროგრამირების ენები. ის ეფუძნება დინამიურ დამოკიდებულების განრიგს, რომელიც პარალელიზებს სიმბოლურ და იმპერატიულ აქტივობებს რეალურ დროში.
გარდა ამისა, გრაფიკის ოპტიმიზაციის ფენა სიმბოლურ შესრულებას აჩქარებს და მეხსიერებას ეკონომიურს ხდის. MXNet არის პორტატული და მსუბუქი ბიბლიოთეკა.
ის იკვებება NVIDIA PascalTM GPU-ებით და მასშტაბირებადია რამდენიმე GPU-ზე და კვანძზე, რაც საშუალებას გაძლევთ უფრო სწრაფად მოამზადოთ მოდელები.
უპირატესობები
- მხარს უჭერს GPU-ს და აქვს მრავალ GPU რეჟიმი.
- ეფექტური, მასშტაბირებადი და ელვისებურად სწრაფი.
- ყველა ძირითადი პლატფორმა ბორტზეა.
- მოდელის სერვისი მარტივია და API სწრაფი.
- Scala, R, Python, C++ და JavaScript მხარდაჭერილი პროგრამირების ენებს შორისაა.
ნაკლოვანებები
- MXNet-ს აქვს უფრო პატარა ღია წყაროებიდან საზოგადოება ვიდრე TensorFlow.
- გაუმჯობესებებს, შეცდომების გამოსწორებას და სხვა გაუმჯობესებას უფრო მეტი დრო სჭირდება საზოგადოების მნიშვნელოვანი მხარდაჭერის ნაკლებობის გამო.
- MxNet, მიუხედავად იმისა, რომ ფართოდ არის დასაქმებული IT ინდუსტრიის მრავალ ფირმაში, არ არის ისეთი ცნობილი, როგორც Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) არის კომერციულად სიცოცხლისუნარიანი ღია კოდის ჩარჩო განაწილებული ღრმა სწავლისთვის. ის ჩვეულებრივ გამოიყენება შესაქმნელად ნეირონული ქსელები, მაგრამ ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას მანქანური სწავლისა და შემეცნებითი გამოთვლებისთვის.
იგი მხარს უჭერს სხვადასხვა ენებს და მარტივი გამოსაყენებელია ღრუბელში. ამ თვისებების გამო, CNTK შესაფერისია სხვადასხვა AI აპლიკაციისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ შეგვიძლია გამოვიყენოთ C++ მისი ფუნქციების გამოსაძახებლად, ყველაზე გავრცელებული ვარიანტია Python პროგრამის გამოყენება.
რამდენიმე კომპიუტერზე მუშაობისას, აღიარებულია, რომ Microsoft Cognitive Toolkit იძლევა უკეთეს შესრულებას და მასშტაბურობას, ვიდრე ინსტრუმენტების ნაკრები, როგორიცაა Theano ან TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit მხარს უჭერს როგორც RNN, ასევე CNN ნერვულ მოდელებს, რაც შესაფერისს ხდის გამოსახულების, ხელწერის და მეტყველების ამოცნობის ამოცანებს.
უპირატესობები
- მარტივია ინტეგრირება Apache Spark-თან, მონაცემთა ანალიტიკური ძრავით.
- CNTK-ის მასშტაბურობამ ის პოპულარული არჩევანი გახადა ბევრ ბიზნესში. არსებობს რამდენიმე ოპტიმიზებული კომპონენტი.
- გთავაზობთ სტაბილურ და კარგ შესრულებას.
- კარგად მუშაობს Azure Cloud-თან, ორივეს მხარდაჭერა აქვს Microsoft-ის მიერ.
- რესურსების გამოყენება და მართვა ეფექტურია.
ნაკლოვანებები
- Tensorflow-თან შედარებით, ნაკლებია საზოგადოების მხარდაჭერა.
- ციცაბო სასწავლო მრუდი.
- მას აკლია ვიზუალიზაციის დაფა და ARM მხარდაჭერა.
5. DeepLearning4j
თუ Java არის თქვენი ძირითადი პროგრამირების ენა, DeepLearning4j კარგი ჩარჩოა გამოსაყენებლად. ეს არის განაწილებული ღრმა სწავლების ბიბლიოთეკა, რომელიც არის კომერციული კლასის და ღია წყარო.
ყველა ძირითადი ტიპის ნერვული ქსელის დიზაინი, როგორიცაა RNN და CNN, მხარდაჭერილია. Deeplearning4j არის Java და Scala ბიბლიოთეკა ღრმა სწავლისთვის.
ის კარგად მუშაობს Hadoop-თან და Apache Spark-თანაც. Deeplearning4j შესანიშნავი ალტერნატივაა Java-ზე დაფუძნებული ღრმა სწავლების გადაწყვეტილებებისთვის, რადგან ის ასევე მხარს უჭერს GPU-ებს.
რაც შეეხება Eclipse Deeplearning4j ღრმა სწავლის ჩარჩოს, ზოგიერთი გამორჩეული მახასიათებელი მოიცავს პარალელურ ტრენინგს განმეორებითი შემცირების, მიკროსერვისის არქიტექტურის ადაპტაციის და განაწილებული CPU-ების და GPU-ების მეშვეობით.
უპირატესობები
- მას აქვს შესანიშნავი დოკუმენტაცია და საზოგადოების დახმარება.
- Apache Spark ინტეგრაცია მარტივია.
- ის მასშტაბირებადია და შეუძლია მონაცემთა უზარმაზარი მოცულობის მართვა.
ნაკლოვანებები
- Tensorflow-სა და PyTorch-თან შედარებით, ის ნაკლებად პოპულარულია.
- Java არის ერთადერთი პროგრამირების ენა ხელმისაწვდომი.
დასკვნა
ღრმა სწავლის საუკეთესო ჩარჩოს არჩევა რთული საქმეა. უფრო მეტიც, რადგან ამდენი მათგანია, სია იზრდება როგორც მოთხოვნა ხელოვნური ინტელექტი კვლევისა და მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციები იზრდება. თითოეულ ჩარჩოს აქვს თავისი დადებითი და უარყოფითი მხარეები.
გასათვალისწინებელია რამდენიმე მოსაზრება, მათ შორის უსაფრთხოება, მასშტაბურობა და შესრულება. საწარმოს დონის სისტემებში საიმედოობა კიდევ უფრო მნიშვნელოვანი ხდება.
თუ ახლახან იწყებთ, Tensorflow კარგი ადგილია დასაწყებად. აირჩიეთ CNTK თუ თქვენ ავითარებთ Windows-ზე დაფუძნებულ კომერციულ პროდუქტს. თუ ჯავა გირჩევნიათ, გამოიყენეთ DL4J.
დატოვე პასუხი