Jei skaitote tai, neabejotinai jau pradėjote kelionę į gilų mokymąsi. Jei esate šios temos naujokas, gilusis mokymasis yra priedas, kuriame naudojamos unikalios į smegenis panašios struktūros, vadinamos dirbtiniais neuroniniais tinklais, kad būtų sukurti į žmogų panašūs kompiuteriai, sprendžiantys realias problemas.
Siekdami padėti kurti šiuos dizainus, technologijų didvyriai, tokie kaip „Google“, „Facebook“ ir „Uber“, sukūrė įvairius „Python“ giluminio mokymosi aplinkos pagrindus, kad būtų lengviau suprasti, kurti ir mokyti įvairius neuroninius tinklus.
Gilaus mokymosi sistema yra programinės įrangos dalis, kurią akademikai ir duomenų mokslininkai naudoja kurdami ir mokydami gilaus mokymosi modelius.
Šių struktūrų tikslas – sudaryti galimybę asmenims mokyti savo modelius, nesuvokdami, kokių technikų yra gilus mokymasis, neuroniniai tinklai ir mašininis mokymasis.
Per aukšto lygio programavimo sąsają šios sistemos suteikia modelių konstravimo, mokymo ir tikrinimo blokus.
Pažvelgsime į TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK ir DeepLearing4j kaip alternatyvas PyTorch, kuri yra plačiai naudojama. gilaus mokymosi sistema.
Kas yra Pytorch?
„PyTorch“ yra nemokama atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, sukurta naudojant „Torch Python“ biblioteką.
Ją sukūrė „Facebook“ AI tyrimų grupė ir 2016 m. sausio mėn. paskelbė kaip nemokama atvirojo kodo biblioteka su kompiuterinės vizijos, gilaus mokymosi ir natūralios kalbos apdorojimo programomis.
Ji turi būtiną ir Pythonic programavimo kalbą, kuri palaiko kodą kaip modelį, palengvina derinimą ir yra suderinama su kitomis populiariomis mokslinėmis skaičiavimo bibliotekomis, kartu išlikdama efektyvi ir įgalinanti aparatūros greitintuvus, pvz., GPU.
„PyTorch“ išpopuliarėjo tarp gilaus mokymosi tyrėjų, nes daugiausia dėmesio skiria patogumui ir nuodugniam našumui.
Jame yra pagrindinė duomenų struktūra „Tensor“, kuri yra daugiamatis masyvas, panašus į „Numpy“ masyvus, leidžiantis programuotojams lengvai sukurti sudėtingą neuroninis tinklas.
Jis tampa vis populiaresnis dabartiniuose sektoriuose ir akademinėje bendruomenėje dėl savo lankstumo, greičio ir lengvo diegimo, todėl tai yra viena populiariausių giluminio mokymosi priemonių.
Pagrindinės Pytorch funkcijos
- „PyTorch“ yra orientuotas į Python, arba „pythonic“, nes jis skirtas giliai integruoti su Python programavimu, o ne tarnauti kaip sąsaja su kita kalba sukurta biblioteka.
- Paprasta išmokti – „PyTorch“ vadovaujasi tokia pačia struktūra kaip ir tradicinis programavimas ir buvo kruopščiai dokumentuotas, o kūrėjų bendruomenė visada stengiasi ją tobulinti. Todėl jį lengva išmokti ir programuotojams, ir neprogramuotojams.
- PyTorch gali padalyti skaičiavimo darbą per kelis CPU arba GPU branduoliai, naudojantys duomenų lygiagretumo galimybę. Nors panašų lygiagretumą galima pasiekti naudojant kitus mašininio mokymosi metodus, „PyTorch“ tai žymiai palengvina.
- Derinimas: vienas iš daugelio plačiai prieinamų Python derinimo įrankių (pavyzdžiui, Python pdb ir ipdb įrankiai) gali būti naudojamas PyTorch derinimui.
- „PyTorch“ palaiko dinaminius skaičiavimo grafikus, o tai reiškia, kad tinklo elgesys gali būti dinamiškai keičiamas vykdymo metu.
- PyTorch yra su įvairiais specialiai sukurtais moduliais, pvz torchtext, torchvision ir torchaudio, kuris gali būti naudojamas įvairioms gilaus mokymosi sritims, tokioms kaip NLP, kompiuterinis matymas ir balso apdorojimas.
Pytorch apribojimai
- Ribotos stebėjimo ir vizualizacijos sąsajos: Nors TensorFlow apima galingą vizualizacijos įrankį modelio diagramai generuoti (TensorBoard), PyTorch šiuo metu šios funkcijos trūksta. Dėl to kūrėjai gali prisijungti prie TensorBoard išoriškai arba naudoti vieną iš daugelio esamų Python. duomenų vizualizavimo įrankiai.
- „PyTorch“ nėra nuo galo iki galo mašininis mokymasis plėtros platforma; jis diegia programas serveriuose, darbo vietose ir mobiliuosiuose įrenginiuose.
Dėl visų šių priežasčių protingas sprendimas būtų ieškoti geriausių Pytorch alternatyvų.
Populiariausios Pytorch alternatyvos
Čia yra geriausių Pytorch alternatyvų sąrašas.
1. Tensorflow
TensorFlow yra į mokymąsi orientuota atvirojo kodo sistema, kurią sukūrė Google. Jis taip pat palaiko standartą mašininis mokymasis. TensorFlow buvo sukurtas atsižvelgiant į didelius skaitinius skaičiavimus, o ne į gilų mokymąsi.
Be to, jis pasirodė esąs gana vertingas giliam mokymosi vystymuisi, todėl „Google“ padarė jį prieinamą nemokamai. „TensorFlow“ paima duomenis daugiamačių masyvų, turinčių didesnius matmenis, pavidalu, vadinamų tenzoriais. Nagrinėjant milžiniškus duomenų kiekius, naudingi daugiamačiai masyvai.
TensorFlow yra pagrįsta mazgo krašto duomenų srauto grafikais. Kadangi vykdymo metodas yra grafikų pavidalu, daug lengviau vykdyti TensorFlow kodą kompiuterių grupėje naudojant GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust ir Scala yra vienos iš kalbų, kurioms TensorFlow bendruomenė sukūrė palaikymą. „TensorFlow“ suteikia daug prieigos taškų.
Be kalbų, „TensorFlow“ turi daugybę įrankių, kurie su juo jungiasi arba yra sukurti ant jo.
Privalumai
- Tai patogu vartotojui. Jei esate susipažinę su Python, jį bus lengva pasirinkti.
- Bendruomenės parama. „TensorFlow“ praktiškai kiekvieną dieną tobulina „Google“ ir kitų organizacijų ekspertų kūrėjai.
- TensorFlow Lite galima naudoti TensorFlow modeliams vykdyti mobiliuosiuose įrenginiuose.
- Tensorboard yra stebėjimo ir vizualizuoti duomenis. Jei norite stebėti savo gilaus mokymosi modelius, tai puiki priemonė naudoti.
- Tensorflow.js leidžia naudoti „JavaScript“, kad naršyklėje paleisti realiojo laiko giluminio mokymosi modelius.
Trūkumai
- TensorFlow turi unikalią struktūrą, todėl sunkiau aptikti ir derinti klaidas.
- OpenCL palaikymo nėra.
- „TensorFlow“ nesuteikia daug galimybių „Windows“ operacinės sistemos vartotojams. Tai atrakina daugybę galimybių Linux vartotojams. Tačiau „Windows“ vartotojai vis tiek gali atsisiųsti „TensorFlow“ naudodami „anaconda“ raginimą arba „pip“ paketą.
- TensorFlow atsilieka siūlydama simbolines kilpas neapibrėžtoms sekoms. Jis skirtas tam tikroms sekoms, todėl yra tinkama naudoti sistema. Dėl to ji laikoma žemo lygio API.
2. Keras
Keras yra Python pagrindu sukurta gilaus mokymosi biblioteka, kuri išskiria ją iš kitų gilaus mokymosi struktūrų.
Tai aukšto lygio programavimo kalba, apibrėžianti a neuroninis tinklas API apibrėžimas. Jį galima naudoti ir kaip vartotojo sąsają, ir tobulinti giluminio mokymosi sistemų, kuriose jis veikia, galimybes.
Tai minimalistinis karkasas, lengvas ir paprastas naudoti. Dėl šių priežasčių Keras yra pagrindinės TensorFlow API dalis. „Keras“ priekinė dalis leidžia greitai sukurti neuroninių tinklų modelių prototipus atliekant tyrimus.
API yra nesudėtinga suvokti ir naudoti, nes ji suteikia galimybę lengvai perkelti modelius iš vienos sistemos į kitą.
Privalumai
- Keras API paprasta naudoti. API yra gerai suprojektuota, orientuota į objektą ir pritaikoma, todėl vartotojas teikia malonesnę patirtį.
- Yra integruotas paskirstyto mokymo ir kelių GPU lygiagretumo palaikymas.
- Keras yra vietinis Python modulis, suteikiantis paprastą prieigą prie visos Python duomenų mokslo aplinkos. Pavyzdžiui, Keras modeliai gali būti naudojami naudojant Python scikit-learn API.
- „Keras“ apima iš anksto paruoštus svarmenis keliems gilaus mokymosi modeliams. Šiuos modelius galime naudoti tiesiogiai, kad galėtume numatyti arba išskirti funkcijas.
Trūkumai
- Gali būti neįtikėtinai erzina, jei reguliariai kyla žemo lygio fono problemų. Šios problemos kyla, kai bandome atlikti užduotis, kurių Keras neturėjo atlikti.
- Palyginti su sisteminėmis programomis, GPU ji gali būti vangi ir skaičiuoti gali užtrukti ilgiau. Dėl to mums gali tekti eiti į kompromisus dėl greičio, kad būtų patogu naudoti.
- Palyginti su kitais paketais, tokiais kaip „sci-kit-learn“, „Keras“ išankstinio duomenų apdorojimo galimybės nėra tokios patrauklios.
3. „Apache MXNet“
Dar vienas iškilus Giluminio mokymosi sistema yra MXNet. MXNet, kurį sukūrė Apache Software Foundation, palaiko įvairias kalbas, įskaitant JavaScript, Python ir C++.
„Amazon Web Services“ taip pat palaiko „MXNet“ kuriant gilaus mokymosi modelius. Jis yra labai keičiamo dydžio, leidžiantis greitai išmokyti modelius ir suderinamas su įvairiomis kompiuterių kalbomis.
Siekiant optimizuoti greitį ir produktyvumą, MXNet leidžia derinti simbolines ir būtinąsias programavimo kalbas. Jis pagrįstas dinamine priklausomybės planuokliu, kuris realiuoju laiku sulygina simbolinę ir būtiną veiklą.
Be to, grafiko optimizavimo sluoksnis užtikrina greitą simbolinį vykdymą ir taupo atmintį. MXNet yra nešiojama ir lengva biblioteka.
Jį maitina NVIDIA PascalTM GPU ir jį galima keisti keliuose GPU ir mazguose, todėl modelius galite treniruoti greičiau.
Privalumai
- Palaiko GPU ir turi kelių GPU režimą.
- Efektyvus, keičiamo dydžio ir žaibiškas.
- Visos pagrindinės platformos yra laive.
- Modelių aptarnavimas paprastas, o API greita.
- Scala, R, Python, C++ ir JavaScript yra vienos iš palaikomų programavimo kalbų.
Trūkumai
- MXNet turi mažesnį atviro kodo bendruomenė nei TensorFlow.
- Patobulinimai, klaidų taisymai ir kiti patobulinimai įgyvendinami ilgiau, nes trūksta didelės bendruomenės paramos.
- MxNet, nors plačiai naudojamas daugelyje IT pramonės įmonių, nėra toks gerai žinomas kaip Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) yra komerciškai perspektyvi atvirojo kodo sistema paskirstytam giliam mokymuisi. Paprastai jis naudojamas kuriant neuroniniai tinklai, bet taip pat gali būti naudojamas mašininiam mokymuisi ir pažintiniam skaičiavimui.
Jis palaiko įvairias kalbas ir yra paprastas naudoti debesyje. Dėl šių savybių CNTK tinka įvairioms AI programoms. Nors galime naudoti C++ jo funkcijoms iškviesti, dažniausiai pasitaiko Python programos naudojimas.
Kai veikia keliuose kompiuteriuose, pripažįstama, kad „Microsoft Cognitive Toolkit“ užtikrina geresnį našumą ir mastelį nei įrankių rinkiniai, tokie kaip „Theano“ ar „TensorFlow“.
„Microsoft Cognitive Toolkit“ palaiko ir RNN, ir CNN neuronų modelius, todėl tinka vaizdų, rašymo ranka ir kalbos atpažinimo užduotims.
Privalumai
- Paprasta integruoti su „Apache Spark“ – duomenų analizės varikliu.
- Dėl CNTK mastelio jis tapo populiarus daugelyje įmonių. Yra keletas optimizuotų komponentų.
- Siūlo stabilų ir gerą našumą.
- Puikiai veikia su „Azure Cloud“, kuriuos abu palaiko „Microsoft“.
- Išteklių naudojimas ir valdymas yra efektyvūs.
Trūkumai
- Palyginti su „Tensorflow“, bendruomenė palaiko mažiau.
- Stačia mokymosi kreivė.
- Jam trūksta vizualizacijos plokštės ir ARM palaikymo.
5. DeepLearning4j
Jei „Java“ yra jūsų pagrindinė programavimo kalba, „DeepLearning4j“ yra tinkama sistema. Tai paskirstyta gilaus mokymosi biblioteka, kuri yra komercinio lygio ir atvirojo kodo.
Palaikomi visi pagrindiniai neuroninių tinklų dizaino tipai, tokie kaip RNN ir CNN. Deeplearning4j yra „Java“ ir „Scala“ biblioteka, skirta giliam mokymuisi.
Jis taip pat puikiai veikia su Hadoop ir Apache Spark. „Deeplearning4j“ yra puiki alternatyva „Java“ pagrįstiems gilaus mokymosi sprendimams, nes ji taip pat palaiko GPU.
Kalbant apie „Eclipse Deeplearning4j“ gilaus mokymosi sistemą, kai kurios išskirtinės funkcijos apima lygiagretų mokymą taikant kartotinį mažinimą, mikro paslaugų architektūros pritaikymą ir paskirstytus procesorius bei GPU.
Privalumai
- Ji turi puikią dokumentaciją ir bendruomenės pagalbą.
- „Apache Spark“ integravimas yra paprastas.
- Jis yra keičiamas ir gali apdoroti didžiulius duomenų kiekius.
Trūkumai
- Palyginti su Tensorflow ir PyTorch, jis yra mažiau populiarus.
- Java yra vienintelė galima programavimo kalba.
Išvada
Pasirinkti geriausią giluminio mokymosi sistemą yra sunkus darbas. Juo labiau, kad jų tiek daug, sąrašas didėja didėjant paklausai dirbtinis intelektas auga mokslinių tyrimų ir mašininio mokymosi taikomosios programos. Kiekviena sistema turi savo privalumų ir trūkumų.
Reikia atsižvelgti į keletą dalykų, įskaitant saugumą, mastelio keitimą ir našumą. Įmonės lygio sistemose patikimumas tampa dar svarbesnis.
Jei tik pradedate, Tensorflow yra gera vieta pradėti. Pasirinkite CNTK, jei kuriate „Windows“ pagrindu sukurtą komercinį produktą. Jei jums labiau patinka „Java“, naudokite DL4J.
Palikti atsakymą