Эгер сиз муну окуп жатсаңыз, анда сиз терең билимге болгон саякатыңызды баштаган экенсиз. Эгер сиз бул темада жаңы болсоңуз, терең үйрөнүү – бул жасалма нейрон тармактары деп аталган мээге окшогон уникалдуу структураларды колдонгон кошумча кошумча, ал чыныгы дүйнөдөгү көйгөйлөрдү чечкен адамга окшош компьютерлерди куруу үчүн.
Бул долбоорлорду иштеп чыгууга жардам берүү үчүн Google, Facebook жана Uber сыяктуу технологиялык бегемоттор Python терең үйрөнүү чөйрөсү үчүн ар түрдүү алкактарды иштеп чыгышты, бул ар түрдүү нейрон тармактарын түшүнүүнү, түзүүнү жана үйрөтүүнү жеңилдетти.
Терең үйрөнүү алкагы - бул академиктер жана илимпоздор терең үйрөнүү моделдерин түзүү жана окутуу үчүн колдонгон программалык камсыздоонун бир бөлүгү.
Бул алкактардын максаты адамдардын артындагы техникаларды түшүнбөстөн, өз моделдерин үйрөтүүгө мүмкүндүк берүү. терең билим алуу, нейрон тармактары жана машина үйрөнүү.
Жогорку деңгээлдеги программалоо интерфейси аркылуу бул алкактар моделдерди куруу, окутуу жана текшерүү үчүн курулуш блокторун камсыз кылат.
Биз TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK жана DeepLearing4jди кеңири колдонулган PyTorchка альтернатива катары карайбыз. терең окутуу негизи.
Pytorch деген эмне?
PyTorch Torch Python китепканасы менен курулган акысыз, ачык булактуу машина үйрөнүү китепканасы.
Ал Facebookтун AI изилдөө тобу тарабынан түзүлгөн жана 2016-жылдын январында компьютердик көрүү, терең үйрөнүү жана табигый тилди иштетүү боюнча тиркемелери менен акысыз жана ачык булактуу китепкана катары басылып чыккан.
Анын императивдик жана Pythonic программалоо тили бар, ал кодду модель катары колдойт, мүчүлүштүктөрдү оңдоону жеңилдетет жана башка популярдуу илимий эсептөө китепканалары менен шайкеш келет, ошону менен бирге эффективдүү бойдон калууда жана GPU сыяктуу аппараттык тездеткичтерди иштетет.
PyTorch колдонууга ылайыктуулугуна көңүл бургандыгынын жана иштин натыйжалуулугун тыкыр кароонун аркасында терең үйрөнүү изилдөөчүлөрүнүн арасында популярдуулукка ээ болду.
Ал негизги маалымат структурасын камтыйт, Тензор, ал Numpy массивине окшош көп өлчөмдүү массив болуп саналат, ал программисттерге татаал массивдерди оңой долбоорлоого мүмкүндүк берет. нейрон тармак.
Ал ийкемдүүлүгү, ылдамдыгы жана ишке ашыруунун оңойлугу менен учурдагы секторлордо жана академиялык коомчулукта популярдуу болуп баратат жана аны эң популярдуу терең үйрөнүү куралдарынын бирине айланды.
Pytorch негизги өзгөчөлүктөрү
- PyTorch Python-борбордук, же "питондук" болуп саналат, анткени ал башка тилде иштелип чыккан китепканага интерфейс катары эмес, Python программалоосу менен терең интеграциялоо үчүн арналган.
- Үйрөнүү үчүн жөнөкөй – PyTorch салттуу программалоо сыяктуу структураны карманат жана кылдаттык менен документтештирилген, иштеп чыгуучулар коомчулугу аны ар дайым өркүндөтүүгө аракет кылышат. Ошондуктан программисттер үчүн да, программист эместер үчүн да үйрөнүү оңой.
- PyTorch эсептөө иштерин бир нече CPU же бөлүүгө болот GPU маалымат параллелизм мүмкүнчүлүгүн колдонуу менен өзөктөр. Окшош параллелизм башка машина үйрөнүү ыкмалары менен ишке ашырылса да, PyTorch аны бир топ жеңилдетет.
- Мүчүлүштүктөрдү оңдоо: Көптөгөн кеңири жеткиликтүү Python мүчүлүштүктөрдү оңдоо куралдарынын бири (мисалы, Pythonдун pdb жана ipdb куралдары) PyTorch мүчүлүштүктөрүн оңдоо үчүн колдонулушу мүмкүн.
- PyTorch динамикалык эсептөө графиктерин колдойт, бул тармактын жүрүм-туруму иштөө учурунда динамикалык түрдө өзгөртүлүшү мүмкүн экенин билдирет.
- PyTorch ар кандай атайын түзүлгөн модулдар менен келет, мисалы torchtext, torchvision жана torchaudio, бул NLP, компьютердик көрүү жана үн иштетүү сыяктуу терең үйрөнүүнүн ар кандай тармактары менен күрөшүү үчүн колдонулушу мүмкүн.
Pytorch чектөөлөрү
- Чектелген мониторинг жана визуализация интерфейстери: TensorFlow моделдик графикти (TensorBoard) түзүү үчүн күчтүү визуализация куралын камтыса да, PyTorchто учурда бул функция жок. Натыйжада, иштеп чыгуучулар TensorBoard менен сырттан туташып же көп сандаган Python программаларынын бирин колдоно алышат. маалыматтарды визуалдаштыруу куралдары.
- PyTorch акырына чейин эмес машина үйрөнүү өнүктүрүү платформасы; ал тиркемелерди серверлерге, жумушчу станцияларга жана мобилдик түзүлүштөргө жайгаштырат.
Ушул себептердин баарынан улам, Питорхко эң сонун альтернативаларды издөө туура чечим болмок.
Эң популярдуу Pytorch альтернативалары
Бул жерде Pytorch үчүн мыкты альтернативалардын тизмеси.
1. Тензорфлома
TensorFlow терең үйрөнүүгө багытталган, Google тарабынан түзүлгөн ачык булактуу алкак. Ал ошондой эле стандартты колдойт машина үйрөнүү. TensorFlow терең үйрөнүү эмес, чоң сандык эсептөөлөр менен иштелип чыккан.
Андан тышкары, ал терең билимди өнүктүрүү үчүн да абдан баалуу болуп чыкты, ошондуктан Google аны бекер кылды. TensorFlow тензорлор деп аталган чоңураак өлчөмдөгү көп өлчөмдүү массивдер түрүндө маалыматтарды алат. Эбегейсиз чоң көлөмдөгү маалыматтар менен иштөөдө көп өлчөмдүү массивдер жардамга келет.
TensorFlow түйүн четиндеги маалымат агымынын графиктерине негизделген. Аткаруу ыкмасы графиктер формасын алгандыктан, GPU колдонуп жатканда TensorFlow кодун компьютерлердин кластеринде аткаруу алда канча оңой.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust жана Scala TensorFlow коомчулугу колдоого алган тилдердин катарына кирет. TensorFlow көп сандагы жетүү чекиттерине ээ болуу артыкчылыктарын сунуштайт.
Тилдерден тышкары, TensorFlow аны менен туташкан же анын үстүнө курулган көптөгөн куралдарга ээ.
артыкчылыктары
- Бул колдонуучуга ыңгайлуу. Эгер сиз Python менен тааныш болсоңуз, аны алуу оңой болот.
- Коомчулуктан колдоо. TensorFlow дээрлик күн сайын Google жана башка уюмдардын эксперттик иштеп чыгуучулары тарабынан жакшыртылып турат.
- TensorFlow Lite мобилдик түзмөктөрдө TensorFlow моделдерин аткаруу үчүн колдонулушу мүмкүн.
- Tensorboard мониторинг жүргүзүү үчүн курал болуп саналат маалыматтарды визуализациялоо. Эгер сиз терең үйрөнүү моделдериңизди иш жүзүндө көргүңүз келсе, бул колдонуу үчүн эң сонун курал.
- Tensorflow.js браузерде реалдуу убакыт режиминде терең үйрөнүү моделдерин иштетүү үчүн JavaScriptти колдонууга мүмкүндүк берет.
кемчиликтери
- TensorFlow уникалдуу түзүлүшкө ээ, бул каталарды табуу жана оңдоону кыйындатат.
- OpenCL колдоосу жок.
- TensorFlow Windows операциялык тутумунун колдонуучулары үчүн көп мүмкүнчүлүктөрдү бербейт. Ал Linux колдонуучулары үчүн көптөгөн мүмкүнчүлүктөрдү ачат. Бирок, Windows колдонуучулары дагы эле TensorFlowду anaconda чакырыгын же пип пакетин колдонуп жүктөй алышат.
- TensorFlow белгисиз ырааттуулуктар үчүн символикалык циклдерди сунуштоо жагынан артта калат. Ал белгилүү ырааттуулуктар үчүн белгилүү бир колдонууга ээ, бул аны колдонууга жарактуу системага айландырат. Натыйжада, ал төмөнкү деңгээлдеги API деп аталат.
2. Керас
кызыл Python негизделген терең үйрөнүү китепканасы, аны башка терең үйрөнүү алкактарынан айырмалап турат.
Бул а-ны аныктаган жогорку деңгээлдеги программалоо тили нейрон тармак API аныктамасы. Аны колдонуучу интерфейси катары да, ал иштеген терең окутуу алкактарынын мүмкүнчүлүктөрүн жакшыртуу үчүн да колдонсо болот.
Бул жеңил жана колдонууга жеңил болгон минималисттик алкак. Ушул себептерден улам, Keras TensorFlow негизги API бөлүгү болуп саналат. Keras алдыңкы учу изилдөөдө нейрон тармактарынын моделдерин тез прототиптештирүүгө мүмкүндүк берет.
API түшүнүүгө жана колдонууга оңой жана кошумча бонус менен моделдерди алкактардын ортосунда оңой өткөрүп берүүгө мүмкүнчүлүк берет.
артыкчылыктары
- Keras API колдонуу үчүн жөнөкөй. API жакшы иштелип чыккан, объектке багытталган жана ыңгайлаштырылган, натыйжада колдонуучуга жагымдуураак тажрыйба берет.
- Бөлүштүрүлгөн окутуу жана көп GPU параллелизмди колдоо орнотулган.
- Keras толук Python маалымат илим чөйрөсүнө жөнөкөй жеткиликтүүлүктү камсыз Python жергиликтүү модулу болуп саналат. Мисалы, Keras моделдерин Python scikit-learn API аркылуу колдонсо болот.
- Керас бир нече терең үйрөнүү моделдери үчүн алдын ала даярдалган салмактарды камтыйт. Биз бул моделдерди түздөн-түз божомолдоо же өзгөчөлүктөрдү алуу үчүн колдоно алабыз.
кемчиликтери
- Төмөнкү деңгээлдеги көйгөйлөрдү үзгүлтүксүз алуу абдан тажатма болушу мүмкүн. Бул көйгөйлөр биз Керас аткара албаган тапшырмаларды аткарууга аракет кылганда пайда болот.
- Анын арткы бөлүктөрү менен салыштырганда, ал GPUларда солгун болуп, эсептөөгө көбүрөөк убакыт талап кылынышы мүмкүн. Натыйжада, колдонуучуга ыңгайлуу болуу үчүн ылдамдыкты бузууга туура келиши мүмкүн.
- Sci-kit-learn сыяктуу башка пакеттерге салыштырганда, Keras маалыматтарды алдын ала иштетүү мүмкүнчүлүктөрү анча жагымдуу эмес.
3. Apache MX Net
Дагы бир көрүнүктүү Deep Learning негизи MXNet болуп саналат. Apache Software Foundation тарабынан түзүлгөн MXNet ар кандай тилдерди, анын ичинде JavaScript, Python жана C++ тилдерин колдойт.
Amazon Web Services терең үйрөнүү моделдерин иштеп чыгууда MXNetти да колдойт. Бул абдан масштабдуу, моделди тез үйрөтүүгө мүмкүндүк берет жана ар кандай компьютер тилдерине шайкеш келет.
Ылдамдыкты жана өндүрүмдүүлүктү оптималдаштыруу үчүн, MXNet символдук жана императивдик программалоо тилдерин айкалыштырууга мүмкүндүк берет. Ал реалдуу убакытта символикалык жана императивдик иш-аракеттерди параллелдештирүүчү динамикалык көз карандылыкты пландаштыруучуга негизделген.
Анын үстүнө, графикти оптималдаштыруу катмары символикалык аткарууну тез жана эстутумду үнөмдүү кылат. MXNet көчмө жана жеңил китепкана болуп саналат.
Ал NVIDIA PascalTM GPU'лары менен иштейт жана бир нече GPU жана түйүндөр боюнча масштабдалат, бул моделдерди тезирээк үйрөтүүгө мүмкүндүк берет.
артыкчылыктары
- GPU колдойт жана көп GPU режими бар.
- Натыйжалуу, масштабдуу жана чагылгандай ылдам.
- Бардык негизги платформалар бортунда.
- Моделди тейлөө жөнөкөй жана API тез.
- Scala, R, Python, C++ жана JavaScript колдоого алынган программалоо тилдеринин бири.
кемчиликтери
- MXNetтин кичинеси бар ачык булак TensorFlow караганда коомчулук.
- Жакшыртуулар, мүчүлүштүктөрдү оңдоолор жана башка жакшыртуулар коомчулуктун олуттуу колдоосунун жетишсиздигинен улам узакка созулат.
- MxNet, IT тармагындагы көптөгөн фирмалар тарабынан кеңири пайдаланылганына карабастан, Tensorflow сыяктуу белгилүү эмес.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) бөлүштүрүлгөн терең үйрөнүү үчүн коммерциялык жактан ылайыктуу ачык булактуу негиз болуп саналат. Бул көбүнчө түзүү үчүн колдонулат нейрон тармактары, бирок ошондой эле машина үйрөнүү жана когнитивдик эсептөө үчүн колдонулушу мүмкүн.
Ал ар кандай тилдерди колдойт жана булутта колдонууга оңой. Ушул сапаттардан улам, CNTK ар кандай AI колдонмолоруна ылайыктуу. Биз анын функцияларын чакыруу үчүн C++ колдоно алсак да, эң көп жолу Python программасын колдонуу.
Бир нече компьютерде иштегенде, Microsoft Cognitive Toolkit Theano же TensorFlow сыяктуу инструменттерге караганда жакшыраак иштешин жана масштабдуулугун берери белгилүү.
Microsoft Cognitive Toolkit RNN жана CNN нейрон моделдерин колдойт, бул аны сүрөт, колжазма жана кеп таануу тапшырмаларына ылайыктуу кылат.
артыкчылыктары
- Apache Spark, маалыматтарды аналитика кыймылдаткычы менен интеграциялоо оңой.
- CNTKнын масштабдуулугу аны көптөгөн ишканаларда популярдуу тандоого айлантты. Бир нече оптималдаштырылган компоненттер бар.
- Туруктуу жана жакшы аткарууну сунуш кылат.
- Azure Cloud менен жакшы иштейт, экөө тең Microsoft тарабынан колдоого алынган.
- Ресурстарды пайдалануу жана башкаруу эффективдүү.
кемчиликтери
- Tensorflow менен салыштырганда, коомчулуктун колдоосу азыраак.
- Тик окуу ийри.
- Анын визуализация тактасы, ошондой эле ARM колдоосу жок.
5. DeepLearning4j
Java сиздин негизги программалоо тили болсо, DeepLearning4j колдонуу үчүн жакшы негиз болуп саналат. Бул коммерциялык деңгээлдеги жана ачык булактуу бөлүштүрүлгөн терең окуу китепканасы.
RNNs жана CNNs сыяктуу нейрон тармактарынын дизайндарынын бардык негизги түрлөрү колдоого алынат. Deeplearning4j терең үйрөнүү үчүн Java жана Scala китепканасы.
Ал Hadoop жана Apache Spark менен жакшы иштейт. Deeplearning4j бул Java негизиндеги терең үйрөнүү чечимдери үчүн эң сонун альтернатива, анткени ал GPUларды да колдойт.
Eclipse Deeplearning4j терең үйрөнүү негизине келгенде, кээ бир өзгөчөлүктөргө итеративдик кыскартуулар аркылуу параллелдүү окутуу, микро сервистик архитектура адаптациялоо жана бөлүштүрүлгөн CPU жана GPU кирет.
артыкчылыктары
- Анын эң сонун документтери жана коомчулуктун жардамы бар.
- Apache Spark интеграциясы жөнөкөй.
- Ал масштабдуу жана чоң көлөмдөгү маалыматтарды иштетүүгө жөндөмдүү.
кемчиликтери
- Tensorflow жана PyTorch менен салыштырганда, ал анча популярдуу эмес.
- Java жеткиликтүү болгон жалгыз программалоо тили.
жыйынтыктоо
Мыкты терең үйрөнүү негизин тандоо кыйын иш. Алардын саны абдан көп болгондуктан, тизме суроо-талапка жараша өсүп жатат Жасалма интеллект изилдөө жана машина үйрөнүү колдонмолору өсөт. Ар бир алкактын өзүнүн жакшы жана терс жактары бар.
Коопсуздук, масштабдуулук жана аткарууну камтыган бир нече жагдайлар жасалышы керек. Ишкана деңгээлиндеги системаларда ишенимдүүлүк ого бетер маанилүү болуп калат.
Эгер сиз жаңыдан баштап жатсаңыз, Tensorflow баштоо үчүн жакшы жер. Эгер сиз Windows негизиндеги коммерциялык продуктуну иштеп жатсаңыз, CNTK тандаңыз. Эгер сиз Javaны кааласаңыз, DL4J колдонуңуз.
Таштап Жооп