Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
Wann Dir dëst liest, hutt Dir ouni Zweifel Är Rees an déif Léieren ugefaang. Wann Dir nei zu dësem Thema sidd, ass Deep Learning en Add-on deen eenzegaarteg Gehir-ähnlech Strukturen genannt kënschtlech neural Netzwierker benotzt fir mënschlech-ähnlech Computeren ze konstruéieren déi d'real Welt Themen unzegoen.
Fir bei der Entwécklung vun dësen Designen ze hëllefen, hunn Tech Behemoths wéi Google, Facebook an Uber eng Vielfalt vu Kaderen fir de Python Deep Learning Ëmfeld entwéckelt, wat et méi einfach mécht ze verstoen, ze kreéieren an ze trainéieren verschidden neural Netzwierker.
En Deep Learning Kader ass e Stéck Software dat Akademiker an Datewëssenschaftler benotze fir Deep Learning Modeller ze kreéieren an ze trainéieren.
D'Zil vun dëse Kaderen ass et fir Eenzelpersounen méiglech ze maachen hir Modeller ze trainéieren ouni d'Techniken hannendrun ze verstoen ze léieren, neural Netzwierker a Maschinnléieren.
Duerch eng High-Level Programméierungs-Interface bidden dës Kaderen Bausteng fir Modeller ze bauen, ze trainéieren an z'iwwerpréiwen.
Mir kucken TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, an DeepLearing4j als Alternativen zu PyTorch, wat e wäit benotzt gëtt. déif Léieren Kader.
Wat ass Pytorch?
PyTorch ass eng gratis, Open-Source Maschinn Léieren Bibliothéik gebaut mat der Torch Python Bibliothéik.
Et gouf vum Facebook's AI Research Group erstallt a publizéiert als gratis an Open Source Bibliothéik am Januar 2016 mat Uwendungen an Computer Visioun, Deep Learning, an natierlech Sproochveraarbechtung.
Et huet eng imperativ a Pythonic Programméierungssprooch déi Code als Modell ënnerstëtzt, Debugging erliichtert, an ass kompatibel mat anere populäre wëssenschaftleche Rechenbibliothéiken, alles wärend effizient bleift an Hardware Beschleuniger wéi GPUs erlaabt.
PyTorch ass an der Popularitéit ënner Deep Learning Fuerscher gewuess dank sengem Fokus op Benotzerfrëndlechkeet a grëndlech Leeschtungsbedenken.
Et enthält eng Basisdatenstruktur, Tensor, wat e multidimensionalen Array ass ähnlech wéi Numpy Arrays, wat Programméierer erlaabt einfach e komplizéierten Array ze designen neural Netz.
Et gëtt ëmmer méi populär an den aktuelle Secteuren an an der akademescher Gemeinschaft wéinst senger Flexibilitéit, Geschwindegkeet an der Einfachheet vun der Implementéierung, wat et zu engem vun de populäersten Deep Learning Tools mécht.
Pytorch Schlëssel Fonctiounen
- PyTorch ass Python-centric, oder "pythonic", an deem et fir déif Integratioun mat Python Programméierung geduecht ass anstatt als Interface fir eng Bibliothéik an enger anerer Sprooch ze déngen.
- Einfach ze léieren - PyTorch follegt déiselwecht Struktur wéi traditionell Programméierung a gouf virsiichteg dokumentéiert, mat der Entwécklergemeinschaft ëmmer probéiert et ze verbesseren. Et ass also einfach ze léieren fir Programmer an Net-Programméierer.
- PyTorch kann computational Aarbecht iwwer verschidde CPU opdeelen oder GPU Cores benotzt Daten Parallelismus Fäegkeet. Och wann ähnlech Parallelismus mat anere Maschinnléiertechniken erreecht ka ginn, mécht PyTorch et vill méi einfach.
- Debugging: Ee vun de ville wäit zougänglechen Python Debugging Tools (zum Beispill Python's pdb an ipdb Tools) ka benotzt ginn fir PyTorch ze debuggen.
- PyTorch ënnerstëtzt dynamesch Berechnungsgrafiken, wat implizéiert datt d'Behuele vum Netzwierk dynamesch während der Runtime geännert ka ginn.
- PyTorch kënnt mat verschiddene speziell erstallt Moduler, wéi z torchtext, torchvision, and torchaudio, déi benotzt ka ginn fir verschidde Felder vum Deep Learning ze këmmeren, wéi NLP, Computervisioun a Stëmmveraarbechtung.
Pytorch Aschränkungen
- Limitéiert Iwwerwaachungs- a Visualiséierungsinterfaces: Während TensorFlow e mächtege Visualiséierungsinstrument enthält fir d'Modellgrafik (TensorBoard) ze generéieren, feelt PyTorch de Moment dës Feature. Als Resultat kënnen d'Entwéckler extern mam TensorBoard verbannen oder ee vun de ville existente Python benotzen Datenvisualiséierungsinstrumenter.
- PyTorch ass keen Enn-zu-Enn Maschinn léieren Entwécklung Plattform; et deployéiert Uwendungen op Serveren, Aarbechtsstatiounen a mobilen Apparater.
Aus all dëse Grënn, déi bescht Alternativen zu Pytorch ze sichen wier eng schlau Entscheedung.
beléifste Pytorch Alternativen
Hei ass d'Lëscht vun de beschten Alternativen zu Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow ass en déif Léierkonzentréiert, Open-Source Kader erstallt vu Google. Et ënnerstëtzt och Standard Maschinn léieren. TensorFlow gouf mat grousse numeresche Berechnungen am Kapp entworf, anstatt déif Léieren.
Ausserdeem huet et sech als zimmlech wäertvoll bewisen fir déif Léieren Entwécklung och, sou datt Google et gratis verfügbar gemaach huet. TensorFlow hëlt Daten a Form vu multidimensionalen Arrays mat méi grousser Dimensiounen, bekannt als Tensoren. Wann Dir mat enorme Volumen vun Daten handelt, kommen multidimensional Arrays hëllefräich.
TensorFlow baséiert op Node-Rand Dataflow Grafiken. Well d'Ausféierungsmethod d'Form vu Grafike hëlt, ass et vill méi einfach den TensorFlow Code iwwer e Cluster vu Computeren auszeféieren wärend Dir GPUs benotzt.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust a Scala gehéieren zu de Sproochen, fir déi d'TensorFlow Gemeinschaft Ënnerstëtzung erstallt huet. TensorFlow bitt de Virdeel fir eng grouss Zuel vun Zougangspunkten ze hunn.
Nieft de Sproochen huet TensorFlow eng grouss Palette vun Tools, déi sech domat verbannen oder drop gebaut ginn.
Virdeeler
- Et ass User-frëndlech. Wann Dir mat Python vertraut sidd, ass et einfach opzehuelen.
- Ënnerstëtzung vun der Gemeng. TensorFlow gëtt praktesch all Dag vu Google an Expertentwéckler vun aneren Organisatiounen verbessert.
- TensorFlow Lite ka benotzt ginn fir TensorFlow Modeller op mobilen Apparater auszeféieren.
- Tensorboard ass en Instrument fir Iwwerwaachung an Donnéeën visualiséieren. Wann Dir Är déif Léiermodeller an Aktioun wëllt kucken, ass dëst en exzellent Tool fir ze benotzen.
- Tensorflow.js erlaabt Iech JavaScript ze benotzen fir Echtzäit Deep Learning Modeller am Browser ze lafen.
Nodeeler
- TensorFlow huet eng eenzegaarteg Struktur, wat et méi schwéier mécht Feeler ze entdecken an ze debuggen.
- Et gëtt keng OpenCL Ënnerstëtzung.
- TensorFlow bitt net vill Fäegkeeten fir Benotzer vum Windows Betriebssystem. Et späert eng Onmass vu Fäegkeeten fir Linux Benotzer op. Wéi och ëmmer, Windows Benotzer kënnen nach ëmmer TensorFlow eroflueden mat der Anaconda Prompt oder dem Pip Package.
- TensorFlow fällt hannert wat d'Symbolesch Schleifen fir onbestëmmten Sequenzen ubidden. Et huet e spezifesche Gebrauch fir bestëmmte Sequenzen, wat et e benotzbare System mécht. Als Resultat gëtt et als Low-Level API ugesinn.
2. Kees
Keras ass eng Python-baséiert Deep Learning Bibliothéik, déi et vun aneren Deep Learning Kaderen ënnerscheet.
Et ass eng héich-Niveau Programméierungssprooch déi definéiert a neural Netz API Definitioun. Et kann souwuel als User-Interface benotzt ginn a fir d'Fäegkeete vun den Deep Learning Kaderen ze verbesseren, op deenen et leeft.
Et ass e minimalistesche Kader dee liicht an einfach ze benotzen ass. Aus dëse Grënn ass Keras Deel vum TensorFlow sengem Kär API. E Keras Frontend erlaabt séier Prototyping vun neuralen Netzwierkmodeller an der Fuerschung.
D'API ass einfach ze begräifen an ze benotzen, mam zousätzleche Bonus fir datt Modeller einfach tëscht Kaderen transferéiert kënne ginn.
Virdeeler
- D'Keras API ass einfach ze benotzen. D'API ass gutt entworf, objektorientéiert an adaptéierbar, wat zu enger méi agreabel Benotzererfarung resultéiert.
- Ënnerstëtzung fir verdeelt Training a Multi-GPU Parallelismus ass agebaut.
- Keras ass e Python gebierteg Modul deen einfachen Zougang zum komplette Python Datewëssenschaftsëmfeld ubitt. Keras Modeller, zum Beispill, kënne benotzt ginn mat der Python scikit-learn API.
- Keras enthält pre-trainéiert Gewiichter fir verschidde Deep Learning Modeller. Mir kënnen dës Modeller direkt benotze fir Prognosen ze maachen oder Features ze extrahieren.
Nodeeler
- Et kann onheemlech désagréabel sinn niddereg-Niveau Backend Problemer regelméisseg ze kréien. Dës Probleemer entstinn wa mir probéieren Aufgaben ze maachen déi Keras net geduecht war ze erreechen.
- Wann Dir mat senge Backends vergläicht, kann et op GPUs schwaach sinn a méi laang daueren fir ze berechnen. Als Resultat musse mir d'Geschwindegkeet kompromittéiere fir d'Benotzerfrëndlechkeet.
- Am Verglach mat anere Packagen wéi Sci-Kit-Learn, Keras Date-Virveraarbechtungsfäegkeeten sinn net sou attraktiv.
3. Apache MX Net
Eng aner prominent Deep Learning Kader ass MXNet. MXNet, déi vun der Apache Software Foundation erstallt gouf, ënnerstëtzt eng Vielfalt vu Sproochen, dorënner JavaScript, Python, a C++.
Amazon Web Services ënnerstëtzt och MXNet an der Entwécklung vun Deep Learning Modeller. Et ass extrem skalierbar, et erlaabt séier Modelltraining, an et ass kompatibel mat verschiddene Computersproochen.
Fir Geschwindegkeet an Produktivitéit ze optimiséieren, erlaabt MXNet Iech symbolesch an imperativ Programméierungssproochen ze vermëschen. Et baséiert op engem dynamesche Ofhängegkeet Scheduler deen symbolesch an imperativ Aktivitéiten an Echtzäit paralleliséiert.
Zousätzlech mécht eng Grafikoptimiséierungsschicht symbolesch Ausféierung séier an Erënnerung wirtschaftlech. MXNet ass eng portabel a liicht Bibliothéik.
Et gëtt vun NVIDIA PascalTM GPUs ugedriwwen a skalierbar iwwer verschidde GPUs an Wirbelen, wat Iech erlaabt Iech Modeller méi séier ze trainéieren.
Virdeeler
- Ënnerstëtzt GPUs an huet e Multi-GPU Modus.
- Effizient, skalierbar a blitzschnell.
- All gréisser Plattformen sinn u Bord.
- Model Déngscht ass einfach, an d'API ass séier.
- Scala, R, Python, C++, a JavaScript gehéieren zu de Programméierungssproochen déi ënnerstëtzt ginn.
Nodeeler
- MXNet huet eng méi kleng Open Source Gemeinschaft wéi TensorFlow.
- Verbesserungen, Bugfixes an aner Verbesserungen daueren méi laang fir ze implementéieren wéinst engem Mangel u bedeitende Gemeinschaftssupport.
- MxNet, obwuel wäit vu ville Firmen an der IT Industrie beschäftegt ass, ass net sou bekannt wéi Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) ass e kommerziell liewensfäeg Open-Source Kader fir verdeelt Deep Learning. Et gëtt allgemeng benotzt fir ze kreéieren neural Netzwierker, awer kann och fir Maschinnléieren a kognitiv Informatik benotzt ginn.
Et ënnerstëtzt eng Vielfalt vu Sproochen an ass einfach op der Wollek ze benotzen. Wéinst dëse Qualitéiten ass CNTK e passend Fit fir eng Vielfalt vun AI Uwendungen. Och wa mir C ++ benotze fir seng Funktiounen opzeruffen, ass déi heefegst Optioun e Python Programm ze benotzen.
Wann Dir op verschiddene Computere leeft, gëtt de Microsoft Cognitive Toolkit unerkannt fir besser Leeschtung a Skalierbarkeet ze ginn wéi Toolkits wéi Theano oder TensorFlow.
De Microsoft Cognitive Toolkit ënnerstëtzt souwuel RNN wéi och CNN neural Modeller, sou datt et gëeegent ass fir Bild-, Handschrëft- a Riederkennungsaufgaben.
Virdeeler
- Einfach ze integréieren mat Apache Spark, engem Datenanalytikmotor.
- D'Skalierbarkeet vum CNTK huet et zu enger populärer Wiel a ville Geschäfter gemaach. Et gi verschidde optimiséiert Komponenten.
- Bitt stabil a gutt Leeschtung.
- Schafft gutt mat Azure Cloud, déi allebéid vu Microsoft ënnerstëtzt ginn.
- Ressourcenotzung a Gestioun sinn effizient.
Nodeeler
- Am Verglach zum Tensorflow gëtt et manner Gemeinschaftssupport.
- Eng géi Léierkurve.
- Et feelt e Visualiséierungsbrett souwéi ARM Support.
5. DeepLearning 4j
Wann Java Är primär Programméierungssprooch ass, ass DeepLearning4j e gudde Kader fir ze benotzen. Et ass eng verdeelt Deep-Learning Bibliothéik déi kommerziell-Grad an Open-Source ass.
All Haaptarten vun neuralen Netzwierkdesignen, wéi RNNs an CNNs, ginn ënnerstëtzt. Deeplearning4j ass eng Java a Scala Bibliothéik fir déif Léieren.
Et funktionnéiert och gutt mat Hadoop an Apache Spark. Deeplearning4j ass eng wonnerbar Alternativ fir Java-baséiert Deep Learning Léisunge well et och GPUs ënnerstëtzt.
Wann et ëm den Eclipse Deeplearning4j Deep Learning Kader kënnt, enthalen e puer vun de Standout Features parallel Training iwwer iterativ Reduktiounen, Mikro-Service Architektur Adaptatioun, a verdeelt CPUs a GPUs.
Virdeeler
- Et huet exzellent Dokumentatioun a Gemeinschaftshëllef.
- D'Apache Spark Integratioun ass einfach.
- Et ass skalierbar a fäeg enorm Datenvolumen ze handhaben.
Nodeeler
- Am Verglach mat Tensorflow a PyTorch ass et manner populär.
- Java ass déi eenzeg verfügbar Programméierungssprooch.
Konklusioun
Dee beschten Deep Learning Kader ze wielen ass eng schwiereg Entreprise. Méi well et sou vill vun hinnen sinn, wiisst d'Lëscht wéi d'Nofro fir Kënschtlech Intelligenz Fuerschung a Maschinn Léieren Uwendungen wuessen. All Kader huet säin eegene Set vu Virdeeler an Nodeeler.
Verschidde Considératiounen musse gemaach ginn, dorënner Sécherheet, Skalierbarkeet a Leeschtung. An Enterprise-grade Systemer gëtt Zouverlässegkeet nach méi wichteg.
Wann Dir just ufänkt, Tensorflow ass eng gutt Plaz fir unzefänken. Wielt CNTK wann Dir e Windows-baséiert kommerziell Produkt entwéckelt. Wann Dir Java léiwer, benotzt DL4J.
Hannerlooss eng Äntwert