Егер сіз мұны оқып жатсаңыз, сіз терең білімге саяхатыңызды бастағаныңыз сөзсіз. Егер сіз бұл тақырыпты жаңадан бастасаңыз, терең оқыту – бұл нақты әлемдегі мәселелерді шешетін адамға ұқсас компьютерлерді құру үшін жасанды нейрондық желілер деп аталатын бірегей ми тәрізді құрылымдарды пайдаланатын қосымша.
Осы дизайнды дамытуға көмектесу үшін Google, Facebook және Uber сияқты технологиялық бегемоттар Python терең оқыту ортасы үшін әртүрлі рамкаларды әзірледі, бұл әртүрлі нейрондық желілерді түсінуді, жасауды және үйретуді жеңілдетеді.
Терең оқыту жүйесі – академиктер мен деректер ғалымдары терең оқыту үлгілерін жасау және үйрету үшін пайдаланатын бағдарламалық құралдың бір бөлігі.
Бұл шеңберлердің мақсаты - адамдарға артындағы әдістерді түсінбестен өз үлгілерін үйретуге мүмкіндік беру. терең білім алу, нейрондық желілер және машиналық оқыту.
Жоғары деңгейлі бағдарламалау интерфейсі арқылы бұл құрылымдар модельдерді құру, оқыту және тексеру үшін құрылыс блоктарын қамтамасыз етеді.
Біз кеңінен қолданылатын PyTorch-ке балама ретінде TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK және DeepLearing4j-ті қарастырамыз. терең оқыту жүйесі.
Pytorch дегеніміз не?
PyTorch Torch Python кітапханасымен жасалған тегін, ашық бастапқы кодты машиналық оқыту кітапханасы.
Оны Facebook-тің AI Research тобы жасаған және 2016 жылдың қаңтарында компьютерлік көру, терең оқыту және табиғи тілді өңдеуге арналған қосымшалары бар тегін және ашық бастапқы кітапхана ретінде жарияланған.
Оның үлгі ретінде кодты қолдайтын, жөндеуді жеңілдететін және басқа танымал ғылыми есептеу кітапханаларымен үйлесімді императивті және Pythonic бағдарламалау тілі бар, сонымен бірге GPU сияқты аппараттық жеделдеткіштерді қосады.
PyTorch қолдану ыңғайлылығы мен өнімділікті мұқият қарастыруының арқасында терең оқытуды зерттеушілер арасында танымал болды.
Ол негізгі деректер құрылымын, Тензорды қамтиды, ол Numpy массивтеріне ұқсас көп өлшемді массив болып табылады, бұл бағдарламашыларға күрделі деректерді оңай жобалауға мүмкіндік береді. нейрондық желі.
Ол икемділігінің, жылдамдығының және іске асырудың қарапайымдылығының арқасында қазіргі секторларда және академиялық қоғамдастықта танымал бола түсуде, бұл оны тереңдетіп оқытудың ең танымал құралдарының біріне айналдырады.
Pytorch негізгі мүмкіндіктері
- PyTorch Python-центристік немесе «питоникалық» болып табылады, өйткені ол басқа тілде әзірленген кітапханаға интерфейс ретінде емес, Python бағдарламалауымен терең интеграцияға арналған.
- Үйрену оңай – PyTorch дәстүрлі бағдарламалау сияқты құрылымды ұстанады және мұқият құжатталған, әзірлеушілер қауымдастығы оны әрқашан жақсартуға тырысады. Сондықтан бағдарламашыларға да, бағдарламашы еместерге де үйрену оңай.
- PyTorch есептеу жұмысын бірнеше орталық процессорға бөле алады немесе GPU деректерді параллелизм мүмкіндігін пайдаланатын ядролар. Ұқсас параллелизмді басқа машиналық оқыту әдістерімен жасауға болатынына қарамастан, PyTorch оны әлдеқайда жеңілдетеді.
- Түзету: PyTorch қателерін түзету үшін кең қол жетімді Python жөндеу құралдарының бірін (мысалы, Python pdb және ipdb құралдары) пайдалануға болады.
- PyTorch динамикалық есептеу графиктерін қолдайды, бұл желі әрекетін орындау уақытында динамикалық түрде өзгертуге болатынын білдіреді.
- PyTorch әртүрлі арнайы жасалған модульдермен келеді, мысалы алау мәтіні, алау көру және торшаудио, бұл NLP, компьютерлік көру және дауысты өңдеу сияқты терең оқытудың әртүрлі салаларымен жұмыс істеу үшін пайдаланылуы мүмкін.
Pytorch шектеулері
- Шектеулі бақылау және визуализация интерфейстері: TensorFlow модель графигін (TensorBoard) жасауға арналған қуатты визуализация құралын қамтығанымен, PyTorch-та қазіргі уақытта бұл мүмкіндік жоқ. Нәтижесінде әзірлеушілер TensorBoard-қа сырттан қосыла алады немесе көптеген қолданыстағы Python бағдарламаларының бірін пайдалана алады. деректерді визуализация құралдары.
- PyTorch - бұл түпкілікті емес машина оқыту дамыту платформасы; ол қолданбаларды серверлерге, жұмыс станцияларына және мобильді құрылғыларға орналастырады.
Осы себептердің барлығына байланысты Питорхқа ең жақсы балама іздеу дұрыс шешім болар еді.
Ең танымал Pytorch баламалары
Мұнда Pytorch-қа ең жақсы баламалардың тізімі берілген.
1. Тензор ағыны
TensorFlow Google жасаған терең оқуға бағытталған, ашық бастапқы негіз болып табылады. Ол сондай-ақ стандартты қолдайды машина оқыту. TensorFlow терең оқуды емес, үлкен сандық есептеулерді ескере отырып жасалған.
Сонымен қатар, ол терең оқытуды дамыту үшін де өте құнды болды, сондықтан Google оны тегін қол жетімді етті. TensorFlow деректерді тензорлар деп аталатын үлкен өлшемдері бар көп өлшемді массивтер түрінде қабылдайды. Деректердің үлкен көлемімен жұмыс істегенде көп өлшемді массивтер пайдалы болады.
TensorFlow түйінді деректер ағынының графиктеріне негізделген. Орындау әдісі графиктер түрінде болғандықтан, GPU пайдалану кезінде TensorFlow кодын компьютерлер кластері арқылы орындау оңайырақ.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust және Scala - TensorFlow қауымдастығы қолдау көрсеткен тілдердің бірі. TensorFlow кіру нүктелерінің көп санының артықшылығын ұсынады.
Тілдерден басқа, TensorFlow онымен қосылатын немесе оның үстіне салынған құралдардың кең ауқымына ие.
артықшылықтары
- Бұл пайдаланушыға ыңғайлы. Егер сіз Python-мен таныс болсаңыз, оны алу оңай болады.
- Қоғамның қолдауы. TensorFlow-ты Google және басқа ұйымдардың сарапшы әзірлеушілері іс жүзінде күн сайын жетілдіріп отырады.
- TensorFlow Lite мобильді құрылғыларда TensorFlow үлгілерін орындау үшін пайдаланылуы мүмкін.
- Тензорборд бақылау құралы болып табылады және деректерді визуализациялау. Егер сіз өзіңіздің терең оқыту үлгілерін әрекетте көргіңіз келсе, бұл тамаша құрал.
- Tensorflow.js браузерде нақты уақыттағы терең оқыту үлгілерін іске қосу үшін JavaScript пайдалануға мүмкіндік береді.
кемшіліктері
- TensorFlow бірегей құрылымы бар, бұл қателерді табуды және жөндеуді қиындатады.
- OpenCL қолдауы жоқ.
- TensorFlow Windows операциялық жүйесінің пайдаланушылары үшін көптеген мүмкіндіктерді қамтамасыз етпейді. Ол Linux пайдаланушылары үшін көптеген мүмкіндіктердің құлпын ашады. Дегенмен, Windows пайдаланушылары әлі де анаконда шақыруын немесе пип бумасын пайдаланып TensorFlow жүктей алады.
- TensorFlow белгісіз тізбектер үшін символдық циклдарды ұсыну тұрғысынан артта қалады. Оның белгілі бір реттіліктер үшін арнайы қолданылуы бар, бұл оны қолдануға болатын жүйе етеді. Нәтижесінде ол төмен деңгейлі API ретінде қарастырылады.
2. Керас
Керас Python негізіндегі терең оқыту кітапханасы, оны басқа терең оқыту шеңберлерінен ерекшелендіреді.
Бұл а-ны анықтайтын жоғары деңгейлі бағдарламалау тілі нейрондық желі API анықтамасы. Оны пайдаланушы интерфейсі ретінде де, ол жұмыс істейтін терең оқыту құрылымдарының мүмкіндіктерін жақсарту үшін де пайдалануға болады.
Бұл жеңіл және қолдануға оңай минималистік құрылым. Осы себептерге байланысты Keras TensorFlow негізгі API бөлігі болып табылады. Keras алдыңғы бөлігі зерттеулерде нейрондық желі модельдерін жылдам прототиптеуге мүмкіндік береді.
API түсіну және пайдалану оңай, сонымен қатар модельдерді фреймворктар арасында оңай тасымалдауға мүмкіндік беретін қосымша бонус бар.
артықшылықтары
- Keras API пайдалану оңай. API жақсы жобаланған, объектіге бағытталған және бейімделгіш, нәтижесінде пайдаланушының жағымды тәжірибесі болады.
- Бөлінген оқытуға және көп GPU параллелизміне қолдау кірістірілген.
- Keras - Python деректер ғылымының толық ортасына қарапайым қол жеткізуді қамтамасыз ететін Python-ның жергілікті модулі. Мысалы, Keras үлгілерін Python scikit-learn API арқылы пайдалануға болады.
- Керас бірнеше терең оқыту үлгілері үшін алдын ала дайындалған салмақтарды қамтиды. Біз бұл үлгілерді болжау жасау немесе мүмкіндіктерді шығару үшін тікелей пайдалана аламыз.
кемшіліктері
- Төмен деңгейлі сервер мәселелерін тұрақты түрде алу өте тітіркендіргіш болуы мүмкін. Бұл мәселелер біз Керас орындауға арналмаған тапсырмаларды орындауға тырысқанда пайда болады.
- Оның серверлерімен салыстырғанда, ол графикалық процессорларда баяу болуы мүмкін және есептеуге ұзағырақ уақыт кетуі мүмкін. Нәтижесінде пайдаланушыға ыңғайлы болу үшін жылдамдықты бұзуға тура келуі мүмкін.
- Sci-kit-learn сияқты басқа пакеттермен салыстырғанда, Keras деректерді алдын ала өңдеу мүмкіндіктері соншалықты тартымды емес.
3. Apache MX Net
Тағы бір көрнекті Терең оқыту жүйесі MXNet болып табылады. Apache Software Foundation құрған MXNet JavaScript, Python және C++ сияқты әртүрлі тілдерді қолдайды.
Amazon Web Services терең оқыту үлгілерін әзірлеуде MXNet-ті де қолдайды. Ол өте ауқымды, модельдерді жылдам үйретуге мүмкіндік береді және әртүрлі компьютерлік тілдермен үйлесімді.
Жылдамдық пен өнімділікті оңтайландыру үшін MXNet символдық және императивті бағдарламалау тілдерін араластыруға мүмкіндік береді. Ол нақты уақыт режимінде символдық және императивті әрекеттерді параллель ететін динамикалық тәуелділік жоспарлаушысына негізделген.
Оның үстіне, графикті оңтайландыру қабаты символдық орындауды жылдам және жадты үнемді етеді. MXNet - портативті және жеңіл кітапхана.
Ол NVIDIA PascalTM графикалық процессорларымен жұмыс істейді және бірнеше графикалық процессорлар мен түйіндер арқылы масштабталады, бұл модельдерді жылдам үйретуге мүмкіндік береді.
артықшылықтары
- GPU қолдайды және көп GPU режимі бар.
- Тиімді, ауқымды және найзағай жылдам.
- Барлық негізгі платформалар бортта.
- Модельге қызмет көрсету қарапайым және API жылдам.
- Scala, R, Python, C++ және JavaScript қолдау көрсетілетін бағдарламалау тілдерінің қатарына жатады.
кемшіліктері
- MXNet-те кішірек ашық бастапқы TensorFlow қарағанда қоғамдастық.
- Жақсартулар, қателерді түзету және басқа жақсартулар қауымдастықтың маңызды қолдауының болмауына байланысты ұзағырақ орындалады.
- MxNet, IT индустриясында көптеген фирмаларда кеңінен жұмыс істейтініне қарамастан, Tensorflow сияқты танымал емес.
4. Microsoft CNTK
Microsoft когнитивтік құралдар жинағы (CNTK) таратылған терең оқытуға арналған коммерциялық тұрғыдан тиімді ашық бастапқы негіз болып табылады. Ол әдетте жасау үшін қолданылады нейрондық желілер, бірақ оны машиналық оқыту және когнитивті есептеулер үшін де пайдалануға болады.
Ол әртүрлі тілдерді қолдайды және бұлтта пайдалану оңай. Осы қасиеттердің арқасында CNTK әртүрлі AI қолданбаларына сәйкес келеді. Біз оның функцияларын шақыру үшін C++ тілін пайдалана алатынымызға қарамастан, ең жиі қолданылатын опция Python бағдарламасын пайдалану болып табылады.
Бірнеше компьютерде жұмыс істегенде, Microsoft Cognitive Toolkit Theano немесе TensorFlow сияқты құралдар жинақтарына қарағанда жақсы өнімділік пен ауқымдылықты беретіні танылады.
Microsoft Cognitive Toolkit RNN және CNN нейрондық үлгілерін қолдайды, бұл оны кескін, қолжазба және сөйлеуді тану тапсырмаларына қолайлы етеді.
артықшылықтары
- Apache Spark, деректерді талдау жүйесімен біріктіру оңай.
- CNTK ауқымдылығы оны көптеген бизнесте танымал таңдауға айналдырды. Бірнеше оңтайландырылған компоненттер бар.
- Тұрақты және жақсы өнімділікті ұсынады.
- Azure Cloud бағдарламасымен жақсы жұмыс істейді, олардың екеуіне де Microsoft қолдау көрсетеді.
- Ресурстарды пайдалану және басқару тиімді.
кемшіліктері
- Tensorflow-пен салыстырғанда қауымдастықтың қолдауы аз.
- Тік оқу қисығы.
- Оған визуализация тақтасы, сондай-ақ ARM қолдауы жоқ.
5. DeepLearning4j
Java сіздің негізгі бағдарламалау тіліңіз болса, DeepLearning4j пайдалану үшін жақсы негіз болып табылады. Бұл коммерциялық дәрежедегі және ашық көзі бар таратылған терең оқу кітапханасы.
RNN және CNN сияқты нейрондық желі дизайнының барлық негізгі түрлеріне қолдау көрсетіледі. Deeplearning4j - терең білім алуға арналған Java және Scala кітапханасы.
Ол Hadoop және Apache Spark-пен жақсы жұмыс істейді. Deeplearning4j Java негізіндегі терең оқыту шешімдеріне тамаша балама болып табылады, себебі ол GPU-ларды да қолдайды.
Eclipse Deeplearning4j терең оқыту жүйесіне келетін болсақ, кейбір ерекше мүмкіндіктерге итеративті қысқартулар арқылы параллельді оқыту, микро-сервис архитектурасын бейімдеу және бөлінген процессорлар мен графикалық процессорлар кіреді.
артықшылықтары
- Онда тамаша құжаттама және қоғамдастық көмегі бар.
- Apache Spark интеграциясы қарапайым.
- Ол ауқымды және деректердің үлкен көлемін өңдеуге қабілетті.
кемшіліктері
- Tensorflow және PyTorch-пен салыстырғанда ол аз танымал.
- Java - қол жетімді жалғыз бағдарламалау тілі.
қорытынды
Ең жақсы терең оқыту негізін таңдау қиын міндет. Сонымен қатар, олардың саны өте көп болғандықтан, тізім сұранысқа қарай өсуде жасанды интеллект зерттеу және машиналық оқыту қолданбалары өседі. Әрбір рамканың өз артықшылықтары мен кемшіліктері бар.
Қауіпсіздікті, ауқымдылықты және өнімділікті қоса алғанда, бірнеше ескеру қажет. Кәсіпорын деңгейіндегі жүйелерде сенімділік одан да маңыздырақ болады.
Егер сіз жаңадан бастасаңыз, Tensorflow - бастау үшін жақсы орын. Windows негізіндегі коммерциялық өнімді әзірлеп жатсаңыз, CNTK таңдаңыз. Java таңдасаңыз, DL4J пайдаланыңыз.
пікір қалдыру