이 글을 읽고 있다면 의심할 여지 없이 이미 딥 러닝으로의 여정을 시작한 것입니다. 이 주제를 처음 접하는 경우 딥 러닝은 인공 신경망이라는 고유한 뇌와 유사한 구조를 사용하여 실제 문제를 해결하는 인간과 유사한 컴퓨터를 구성하는 애드온입니다.
이러한 디자인의 개발을 지원하기 위해 Google, Facebook, Uber와 같은 거대 기술 기업은 Python 딥 러닝 환경을 위한 다양한 프레임워크를 개발하여 다양한 신경망을 더 쉽게 이해하고 만들고 훈련할 수 있도록 했습니다.
딥 러닝 프레임워크는 학자 및 데이터 과학자가 딥 러닝 모델을 생성하고 교육하는 데 사용하는 소프트웨어입니다.
이러한 프레임워크의 목표는 개인이 배후 기술을 이해하지 않고도 모델을 훈련할 수 있도록 하는 것입니다. 깊은 학습, 신경망 및 기계 학습.
높은 수준의 프로그래밍 인터페이스를 통해 이러한 프레임워크는 모델 구성, 교육 및 검증을 위한 빌딩 블록을 제공합니다.
널리 사용되는 PyTorch의 대안으로 TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK 및 DeepLearing4j를 살펴보겠습니다. 딥 러닝 프레임 워크.
파이토치란?
파이 토치 Torch Python 라이브러리로 구축된 무료 오픈 소스 기계 학습 라이브러리입니다.
Facebook의 AI 연구 그룹에서 만들었으며 2016년 XNUMX월 컴퓨터 비전, 딥 러닝 및 자연어 처리 분야의 애플리케이션과 함께 무료 오픈 소스 라이브러리로 게시되었습니다.
코드를 모델로 지원하고 디버깅을 용이하게 하며 다른 대중적인 과학 컴퓨팅 라이브러리와 호환되는 동시에 효율성을 유지하고 GPU와 같은 하드웨어 가속기를 활성화하는 명령형 및 Pythonic 프로그래밍 언어가 있습니다.
PyTorch는 유용성에 중점을 두고 성능을 철저히 고려한 덕분에 딥 러닝 연구자들 사이에서 인기가 높아졌습니다.
Numpy 배열과 유사한 다차원 배열인 기본 데이터 구조인 Tensor가 포함되어 있어 프로그래머가 복잡한 데이터를 쉽게 설계할 수 있습니다. 신경망.
유연성, 속도 및 구현 용이성으로 인해 현재 분야와 학계에서 점점 더 인기를 얻고 있으며 가장 인기 있는 딥 러닝 도구 중 하나입니다.
파이토치 주요 기능
- PyTorch는 다른 언어로 개발된 라이브러리에 대한 인터페이스 역할을 하는 것이 아니라 Python 프로그래밍과의 긴밀한 통합을 의미한다는 점에서 Python 중심 또는 "pythonic"입니다.
- 배우기 쉬움 – PyTorch는 기존 프로그래밍과 동일한 구조를 따르며 개발자 커뮤니티가 항상 개선하려고 노력하면서 세심하게 문서화되었습니다. 따라서 프로그래머와 프로그래머가 아닌 사람 모두에게 배우기 쉽습니다.
- PyTorch는 여러 CPU 또는 GPU 데이터 병렬 처리 기능을 사용하는 코어. 다른 기계 학습 기술로 유사한 병렬 처리를 수행할 수 있지만 PyTorch를 사용하면 훨씬 쉽게 수행할 수 있습니다.
- 디버깅: 널리 액세스할 수 있는 수많은 Python 디버깅 도구 중 하나(예: Python의 pdb 및 ipdb 도구)를 사용하여 PyTorch를 디버깅할 수 있습니다.
- PyTorch는 동적 계산 그래프를 지원하며, 이는 네트워크 동작이 런타임 중에 동적으로 변경될 수 있음을 의미합니다.
- PyTorch는 다음과 같이 특별히 생성된 다양한 모듈과 함께 제공됩니다. 토치텍스트, 토치비전, 토치오디오, NLP, 컴퓨터 비전, 음성 처리 등 딥러닝의 다양한 분야를 다루는 데 사용할 수 있습니다.
파이토치의 한계
- 제한된 모니터링 및 시각화 인터페이스: TensorFlow에는 모델 그래프(TensorBoard)를 생성하기 위한 강력한 시각화 도구가 포함되어 있지만 PyTorch에는 현재 이 기능이 없습니다. 결과적으로 개발자는 외부에서 TensorBoard에 연결하거나 수많은 기존 Python 중 하나를 활용할 수 있습니다. 데이터 시각화 도구.
- PyTorch는 엔드투엔드가 아닙니다. 기계 학습 개발 플랫폼; 서버, 워크스테이션 및 모바일 장치에 응용 프로그램을 배포합니다.
이러한 모든 이유로 Pytorch에 대한 최상의 대안을 찾는 것이 현명한 결정이 될 것입니다.
가장 인기 있는 Pytorch 대안
다음은 Pytorch에 대한 최상의 대안 목록입니다.
1. 텐서플로
TensorFlow Google에서 만든 딥 러닝 중심의 오픈 소스 프레임워크입니다. 또한 표준을 지원합니다 기계 학습. TensorFlow는 딥 러닝이 아닌 대규모 수치 계산을 염두에 두고 설계되었습니다.
또한 딥 러닝 개발에도 상당히 가치가 있는 것으로 판명되어 Google에서 무료로 제공했습니다. TensorFlow는 텐서라고 하는 더 큰 차원의 다차원 배열 형태로 데이터를 가져옵니다. 방대한 양의 데이터를 처리할 때 다차원 배열이 도움이 됩니다.
TensorFlow는 노드 에지 데이터 흐름 그래프를 기반으로 합니다. 실행 방법이 그래프의 형태를 취하기 때문에 GPU를 사용하는 동안 컴퓨터 클러스터에서 TensorFlow 코드를 실행하는 것이 훨씬 쉽습니다.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust 및 Scala는 TensorFlow 커뮤니티에서 지원하는 언어 중 하나입니다. TensorFlow는 많은 수의 액세스 포인트를 갖는 이점을 제공합니다.
언어 외에도 TensorFlow에는 TensorFlow와 연결되거나 그 위에 구축되는 다양한 도구가 있습니다.
장점
- 사용자 친화적입니다. Python에 익숙하다면 쉽게 선택할 수 있습니다.
- 커뮤니티의 지원. TensorFlow는 Google 및 기타 조직의 전문 개발자에 의해 거의 매일 개선되고 있습니다.
- TensorFlow Lite는 모바일 장치에서 TensorFlow 모델을 실행하는 데 사용할 수 있습니다.
- Tensorboard는 모니터링 및 데이터 시각화. 딥 러닝 모델이 작동하는 모습을 보고 싶다면 이 도구를 사용하는 것이 좋습니다.
- Tensorflow.js를 사용하면 JavaScript를 사용하여 브라우저에서 실시간 딥 러닝 모델을 실행할 수 있습니다.
단점
- TensorFlow에는 고유한 구조가 있어 오류를 발견하고 디버그하기가 더 어렵습니다.
- OpenCL 지원이 없습니다.
- TensorFlow는 Windows 운영 체제 사용자에게 많은 기능을 제공하지 않습니다. Linux 사용자를 위한 다양한 기능의 잠금을 해제합니다. 그러나 Windows 사용자는 여전히 아나콘다 프롬프트 또는 pip 패키지를 사용하여 TensorFlow를 다운로드할 수 있습니다.
- TensorFlow는 무한 시퀀스에 대한 기호 루프를 제공한다는 점에서 뒤쳐져 있습니다. 특정 시퀀스에 대한 특정 용도가 있으므로 사용 가능한 시스템이 됩니다. 결과적으로 저수준 API로 간주됩니다.
2. 케 라스
케 라스 다른 딥러닝 프레임워크와 차별화되는 Python 기반 딥러닝 라이브러리입니다.
정의하는 고급 프로그래밍 언어입니다. 신경망 API 정의. 사용자 인터페이스로 사용할 수 있고 실행되는 딥 러닝 프레임워크의 기능을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
가볍고 사용하기 쉬운 미니멀리스트 프레임워크입니다. 이러한 이유로 Keras는 TensorFlow의 핵심 API의 일부입니다. Keras 프런트 엔드를 사용하면 연구에서 신경망 모델의 신속한 프로토타이핑이 가능합니다.
API는 프레임워크 간에 모델을 쉽게 전송할 수 있는 추가 보너스와 함께 이해하고 사용하기 쉽습니다.
장점
- Keras API는 사용이 간편합니다. API는 잘 설계되고 객체 지향적이며 적응 가능하여 보다 즐거운 사용자 경험을 제공합니다.
- 분산 교육 및 다중 GPU 병렬 처리에 대한 지원이 내장되어 있습니다.
- Keras는 완전한 Python 데이터 과학 환경에 대한 간단한 액세스를 제공하는 Python 기본 모듈입니다. 예를 들어 Keras 모델은 Python scikit-learn API를 사용하여 사용할 수 있습니다.
- Keras에는 여러 딥 러닝 모델에 대해 사전 훈련된 가중치가 포함되어 있습니다. 이러한 모델을 직접 사용하여 예측하거나 기능을 추출할 수 있습니다.
단점
- 정기적으로 낮은 수준의 백엔드 문제가 발생하는 것은 매우 성가신 일입니다. 이러한 문제는 Keras가 수행할 수 없는 작업을 수행하려고 할 때 발생합니다.
- 백엔드와 비교할 때 GPU에서 느리고 계산하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 결과적으로 사용자 친화성을 위해 속도를 타협해야 할 수도 있습니다.
- sci-kit-learn과 같은 다른 패키지와 비교할 때 Keras 데이터 전처리 기능은 매력적이지 않습니다.
3. 아파치 MXNet
또 다른 저명한 딥 러닝 프레임워크 MXNet입니다. Apache Software Foundation에서 만든 MXNet은 JavaScript, Python 및 C++를 비롯한 다양한 언어를 지원합니다.
Amazon Web Services는 딥 러닝 모델 개발에서 MXNet도 지원합니다. 확장성이 매우 뛰어나 빠른 모델 교육이 가능하고 다양한 컴퓨터 언어와 호환됩니다.
속도와 생산성을 최적화하기 위해 MXNet을 사용하면 상징적 프로그래밍 언어와 명령형 프로그래밍 언어를 혼합할 수 있습니다. 이는 상징적이고 명령적인 활동을 실시간으로 병렬화하는 동적 종속성 스케줄러를 기반으로 합니다.
또한 그래프 최적화 계층은 기호 실행을 빠르게 하고 메모리를 경제적으로 만듭니다. MXNet은 휴대가 가능하고 가벼운 라이브러리입니다.
NVIDIA PascalTM GPU로 구동되며 여러 GPU 및 노드로 확장 가능하므로 모델을 더 빠르게 훈련할 수 있습니다.
장점
- GPU를 지원하고 다중 GPU 모드가 있습니다.
- 효율적이고 확장 가능하며 매우 빠릅니다.
- 모든 주요 플랫폼이 탑재되어 있습니다.
- 모델 제공은 간단하고 API는 빠릅니다.
- Scala, R, Python, C++ 및 JavaScript는 지원되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
단점
- MXNet은 더 작습니다. 오픈 소스 TensorFlow보다 커뮤니티.
- 상당한 커뮤니티 지원이 부족하여 개선, 버그 수정 및 기타 개선 사항을 구현하는 데 시간이 더 걸립니다.
- MxNet은 IT 산업의 수많은 회사에서 널리 사용되고 있지만 Tensorflow만큼 잘 알려져 있지 않습니다.
4. 마이크로소프트 CNTK
Microsoft 인지 도구 키트(CNTK) 분산 딥 러닝을 위한 상업적으로 실행 가능한 오픈 소스 프레임워크입니다. 일반적으로 생성하는 데 사용됩니다. 신경망, 그러나 기계 학습 및 인지 컴퓨팅에도 사용할 수 있습니다.
다양한 언어를 지원하며 클라우드에서 간편하게 사용할 수 있습니다. 이러한 특성 때문에 CNTK는 다양한 AI 애플리케이션에 적합합니다. C++를 사용하여 함수를 호출할 수 있지만 가장 자주 사용되는 옵션은 Python 프로그램을 활용하는 것입니다.
여러 컴퓨터에서 실행할 때 Microsoft Cognitive Toolkit은 Theano 또는 TensorFlow와 같은 도구 키트보다 더 나은 성능과 확장성을 제공하는 것으로 인식됩니다.
Microsoft Cognitive Toolkit은 RNN 및 CNN 신경 모델을 모두 지원하므로 이미지, 필기 및 음성 인식 작업에 적합합니다.
장점
- 데이터 분석 엔진인 Apache Spark와 간단하게 통합할 수 있습니다.
- CNTK의 확장성은 많은 기업에서 인기 있는 선택이 되었습니다. 몇 가지 최적화된 구성 요소가 있습니다.
- 안정적이고 좋은 성능을 제공합니다.
- Microsoft에서 지원하는 Azure 클라우드와 원활하게 작동합니다.
- 리소스 활용 및 관리가 효율적입니다.
단점
- Tensorflow에 비해 커뮤니티 지원이 적습니다.
- 가파른 학습 곡선.
- 시각화 보드와 ARM 지원이 부족합니다.
5. 딥러닝4j
Java가 기본 프로그래밍 언어인 경우 DeepLearning4j는 사용하기에 좋은 프레임워크입니다. 상용 등급의 오픈 소스인 분산 딥 러닝 라이브러리입니다.
RNN 및 CNN과 같은 모든 주요 유형의 신경망 설계가 지원됩니다. Deeplearning4j는 딥 러닝을 위한 Java 및 Scala 라이브러리입니다.
Hadoop 및 Apache Spark에서도 잘 작동합니다. Deeplearning4j는 GPU도 지원하기 때문에 Java 기반 딥 러닝 솔루션의 훌륭한 대안입니다.
Eclipse Deeplearning4j 딥 러닝 프레임워크의 경우 몇 가지 눈에 띄는 기능에는 반복 축소를 통한 병렬 교육, 마이크로 서비스 아키텍처 적응, 분산 CPU 및 GPU가 포함됩니다.
장점
- 훌륭한 문서와 커뮤니티 도움말이 있습니다.
- Apache Spark 통합은 간단합니다.
- 확장 가능하고 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
단점
- Tensorflow 및 PyTorch에 비해 덜 인기가 있습니다.
- Java는 사용 가능한 유일한 프로그래밍 언어입니다.
결론
최고의 딥 러닝 프레임워크를 선택하는 것은 어려운 일입니다. 그 수가 너무 많기 때문에 수요가 늘어남에 따라 목록이 증가하고 있습니다. 인공 지능 연구 및 기계 학습 응용 프로그램이 성장하고 있습니다. 각 프레임워크에는 고유한 장점과 단점이 있습니다.
보안, 확장성 및 성능을 포함하여 여러 가지를 고려해야 합니다. 엔터프라이즈급 시스템에서는 신뢰성이 더욱 중요해집니다.
이제 막 시작했다면 Tensorflow가 시작하기에 좋은 곳입니다. Windows 기반 상용 제품을 개발하는 경우 CNTK를 선택하십시오. Java를 선호하는 경우 DL4J를 사용하십시오.
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