Ако го читате ова, несомнено веќе сте го започнале вашето патување во длабоко учење. Ако сте нови во оваа тема, длабокото учење е додаток кој користи уникатни структури слични на мозокот наречени вештачки невронски мрежи за да конструира компјутери слични на човекот кои се справуваат со проблеми од реалниот свет.
За да помогнат во развојот на овие дизајни, технолошките џинови како Google, Facebook и Uber развија разновидни рамки за околината за длабоко учење на Python, што го прави поедноставно да се разберат, креираат и обучуваат различни невронски мрежи.
Рамката за длабоко учење е парче софтвер што академиците и научниците за податоци го користат за да креираат и обучуваат модели за длабоко учење.
Целта на овие рамки е да им овозможат на поединците да ги обучуваат своите модели без да мора да ги разбираат техниките зад нив длабоко учење, невронски мрежи и машинско учење.
Преку програмски интерфејс на високо ниво, овие рамки обезбедуваат градежни блокови за конструирање, обука и проверка на модели.
Ќе ги разгледаме TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK и DeepLearing4j како алтернативи на PyTorch, кој е широко користен рамка за длабоко учење.
Што е Pytorch?
PyTorch е бесплатна библиотека за машинско учење со отворен код, изградена со библиотеката Torch Python.
Создадена е од групата за истражување на вештачката интелигенција на Facebook и објавена како бесплатна библиотека со отворен код во јануари 2016 година со апликации за компјутерска визија, длабоко учење и обработка на природен јазик.
Има императив и Pythonic програмски јазик кој поддржува код како модел, го олеснува дебагирањето и е компатибилен со други популарни научни библиотеки за компјутери, а сето тоа останува ефикасно и овозможува хардверски акцелератори како графичките процесори.
PyTorch порасна во популарност меѓу истражувачите за длабоко учење благодарение на неговиот фокус на употребливоста и темелните размислувања за перформансите.
Таа содржи основна структура на податоци, Tensor, која е повеќедимензионална низа слична на низите Numpy, која им овозможува на програмерите лесно да дизајнираат комплицирани невронска мрежа.
Станува се попопуларен во тековните сектори и во академската заедница поради неговата флексибилност, брзина и леснотија на имплементација, што ја прави една од најпопуларните алатки за длабоко учење.
Клучни карактеристики на Pytorch
- PyTorch е во центарот на Python, или „pythonic“, со тоа што е наменет за длабока интеграција со Python програмирањето наместо да служи како интерфејс за библиотека развиена на друг јазик.
- Едноставно за учење – PyTorch ја следи истата структура како традиционалното програмирање и е прецизно документиран, при што заедницата на програмери секогаш се обидува да ја подобри. Затоа е едноставно за учење и за програмери и за непрограмери.
- PyTorch може да ја подели пресметковната работа на неколку процесори или Графичкиот процесор јадра кои користат способност за паралелизам на податоци. Иако сличен паралелизам може да се постигне со други техники за машинско учење, PyTorch го прави многу полесно.
- Дебагирање: Една од бројните широко достапни алатки за дебагирање на Python (на пример, Python's pdb и ipdb алатки) може да се користи за дебагирање на PyTorch.
- PyTorch поддржува динамички пресметковни графикони, што имплицира дека однесувањето на мрежата може динамички да се промени за време на траењето.
- PyTorch доаѓа со различни специјално креирани модули, како на пр torchtext, torchvision и torchaudio, што може да се користи за справување со различни полиња на длабоко учење, како што се НЛП, компјутерска визија и обработка на глас.
Ограничувања на Pytorch
- Ограничени интерфејси за следење и визуелизација: Додека TensorFlow вклучува моќна алатка за визуелизација за генерирање на графикот на моделот (TensorBoard), на PyTorch моментално му недостасува оваа функција. Како резултат на тоа, програмерите можат надворешно да се поврзат со TensorBoard или да користат еден од бројните постоечки Python алатки за визуелизација на податоци.
- PyTorch не е од крај до крај машинско учење развојна платформа; распоредува апликации на сервери, работни станици и мобилни уреди.
Поради сите овие причини, барањето на најдобрите алтернативи за Pytorch би било мудра одлука.
Најпопуларните алтернативи на Pytorch
Еве список на најдобри алтернативи за Pytorch.
1. Тензорфло
TensorFlow е рамка со отворен код фокусирана на длабоко учење, креирана од Google. Исто така, поддржува стандард машинско учење. TensorFlow беше дизајниран со големи нумерички пресметки на ум, наместо длабоко учење.
Понатаму, се покажа како доста вредно и за развој на длабоко учење, па Google го направи бесплатно достапен. TensorFlow зема податоци во форма на повеќедимензионални низи со поголеми димензии, познати како тензори. Кога се работи со огромни количини на податоци, повеќедимензионалните низи се од помош.
TensorFlow се заснова на графикони за проток на податоци до работ на јазолот. Бидејќи методот на извршување има форма на графикони, многу е полесно да се изврши кодот TensorFlow преку кластер од компјутери додека се користат графичките процесори.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust и Scala се меѓу јазиците за кои заедницата на TensorFlow создаде поддршка. TensorFlow ја нуди предноста што има голем број пристапни точки.
Освен јазиците, TensorFlow има голем опсег на алатки кои се поврзуваат со него или се изградени врз него.
Предности
- Тој е лесен за користење. Ако сте запознаени со Python, ќе биде едноставно да се земе.
- Поддршка од заедницата. TensorFlow се подобрува практично секој ден од страна на Google и стручните програмери на други организации.
- TensorFlow Lite може да се користи за извршување на TensorFlow модели на мобилни уреди.
- Tensorboard е алатка за следење и визуелизирање на податоци. Ако сакате да ги гледате вашите модели за длабоко учење во акција, ова е одлична алатка за користење.
- Tensorflow.js ви овозможува да користите JavaScript за да извршувате модели за длабоко учење во реално време во прелистувачот.
Недостатоци
- TensorFlow има уникатна структура, што го отежнува откривањето и отстранувањето грешки.
- Нема поддршка за OpenCL.
- TensorFlow не обезбедува многу можности за корисниците на оперативниот систем Windows. Отклучува плејада на можности за корисниците на Линукс. Сепак, корисниците на Windows сè уште можат да преземаат TensorFlow со помош на промптот за анаконда или пакетот пип.
- TensorFlow заостанува во однос на понудата на симболични јамки за неодредени секвенци. Има специфична употреба за одредени секвенци, што го прави употреблив систем. Како резултат на тоа, тој се смета за API на ниско ниво.
2. Керас
Керас е библиотека за длабоко учење базирана на Python, што ја разликува од другите рамки за длабоко учење.
Тоа е програмски јазик на високо ниво кој дефинира a невронска мрежа Дефиниција на API. Може да се користи и како кориснички интерфејс и за подобрување на можностите на рамки за длабоко учење на кои работи.
Тоа е минималистичка рамка која е лесна и лесна за употреба. Поради овие причини, Keras е дел од основниот API на TensorFlow. Предниот дел на Keras овозможува брзо прототипирање на модели на невронски мрежи во истражувањето.
API е едноставен за разбирање и употреба, со дополнителен бонус што овозможува лесно префрлање на моделите помеѓу рамки.
Предности
- Keras API е едноставен за користење. API е добро дизајниран, објектно-ориентиран и прилагодлив, што резултира со попријатно корисничко искуство.
- Вградена е поддршка за дистрибуирана обука и паралелизам со повеќе GPU.
- Keras е мајчин модул на Python кој обезбедува едноставен пристап до комплетната околина за наука за податоци на Python. Моделите Keras, на пример, може да се користат со користење на Python scikit-learn API.
- Керас вклучува претходно обучени тегови за неколку модели за длабоко учење. Можеме да ги користиме овие модели директно за да правиме предвидувања или да извлечеме карактеристики.
Недостатоци
- Може да биде неверојатно досадно редовно да добивате проблеми со заднината на ниско ниво. Овие проблеми се јавуваат кога се обидуваме да направиме задачи што Керас не требаше да ги исполни.
- Во споредба со неговите задни делови, може да биде слаб на графичките процесори и да биде потребно подолго време за пресметување. Како резултат на тоа, можеби ќе треба да ја компромитираме брзината за да бидеме погодни за корисниците.
- Кога се споредуваат со други пакети, како што е научно-комплет-учење, способностите за претпроцесирање податоци на Keras не се толку привлечни.
3. Apache MX Net
Уште еден истакнат Рамка за длабоко учење е MXNet. MXNet, кој е создаден од Фондацијата за софтвер Apache, поддржува различни јазици, вклучувајќи JavaScript, Python и C++.
Веб-услугите на Amazon го поддржуваат и MXNet во развојот на модели за длабоко учење. Исклучително е скалабилен, овозможувајќи брза обука за модели и е компатибилен со различни компјутерски јазици.
За да ја оптимизирате брзината и продуктивноста, MXNet ви овозможува да комбинирате симболични и императивни програмски јазици. Се заснова на динамичен распоредувач на зависност што ги паралелизира симболичните и императивните активности во реално време.
Згора на тоа, слојот за оптимизација на графиконот го прави симболичното извршување брзо и меморијата економична. MXNet е пренослива и лесна библиотека.
Се напојува со графички процесори NVIDIA PascalTM и може да се скалира преку неколку графички процесори и јазли, што ви овозможува побрзо да ги обучувате моделите.
Предности
- Поддржува графички процесори и има режим со повеќе графички процесори.
- Ефикасна, скалабилна и молскавична.
- Сите главни платформи се на одборот.
- Сервисирањето на моделите е едноставно, а API е брз.
- Scala, R, Python, C++ и JavaScript се меѓу поддржаните програмски јазици.
Недостатоци
- MXNet има помал со отворен код заедница отколку TensorFlow.
- Подобрувањата, поправените грешки и другите подобрувања бараат подолго време за да се спроведат поради недостаток на значителна поддршка од заедницата.
- MxNet, иако е широко користен од бројни фирми во ИТ индустријата, не е толку познат како Tensorflow.
4. Мајкрософт CNTK
Когнитивен пакет со алатки на Microsoft (CNTK) е комерцијално остварлива рамка со отворен код за дистрибуирано длабоко учење. Обично се користи за создавање нервните мрежи, но може да се користи и за машинско учење и когнитивно пресметување.
Поддржува различни јазици и е едноставен за користење на облакот. Поради овие квалитети, CNTK е погоден за различни апликации за вештачка интелигенција. Иако можеме да користиме C++ за да ги повикаме неговите функции, најчеста опција е да користиме програма на Python.
Кога работи на неколку компјутери, се препознава дека Microsoft Cognitive Toolkit дава подобри перформанси и приспособливост од алатките како Theano или TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit поддржува и RNN и CNN нервни модели, што го прави погоден за задачи за слики, ракопис и препознавање говор.
Предности
- Едноставно да се интегрира со Apache Spark, мотор за анализа на податоци.
- Приспособливоста на CNTK го направи популарен избор во многу бизниси. Постојат неколку оптимизирани компоненти.
- Нуди стабилни и добри перформанси.
- Работи убаво со Azure Cloud, и двата се поддржани од Microsoft.
- Искористувањето и управувањето со ресурсите се ефикасни.
Недостатоци
- Во споредба со Tensorflow, има помала поддршка од заедницата.
- Стрмна крива на учење.
- Нему му недостасува табла за визуелизација, како и поддршка на ARM.
5. DeepLearning4j
Ако Java е вашиот примарен програмски јазик, DeepLearning4j е добра рамка за користење. Тоа е дистрибуирана библиотека за длабоко учење која е комерцијална и со отворен код.
Поддржани се сите главни типови дизајни на невронски мрежи, како што се RNN и CNN. Deeplearning4j е Java и Scala библиотека за длабоко учење.
Убаво работи и со Hadoop и Apache Spark. Deeplearning4j е прекрасна алтернатива за решенија за длабоко учење базирани на Java бидејќи поддржува и графички процесори.
Кога станува збор за рамката за длабоко учење Eclipse Deeplearning4j, некои од истакнатите карактеристики вклучуваат паралелна обука преку итеративни намалувања, адаптација на архитектурата на микро-услуги и дистрибуирани процесори и графички процесори.
Предности
- Има одлична документација и помош од заедницата.
- Интеграцијата на Apache Spark е едноставна.
- Тој е скалабилен и способен да ракува со огромни количини на податоци.
Недостатоци
- Во споредба со Tensorflow и PyTorch, тој е помалку популарен.
- Јава е единствениот програмски јазик достапен.
Заклучок
Изборот на најдобрата рамка за длабоко учење е тежок потфат. Уште повеќе, бидејќи ги има толку многу, листата се зголемува како побарувачка вештачка интелигенција расте апликациите за истражување и машинско учење. Секоја рамка има свој сет на добрите и лошите страни.
Мора да се преземат неколку размислувања, вклучувајќи безбедност, приспособливост и перформанси. Во системите од типот на претпријатие, доверливоста станува уште поважна.
Ако штотуку почнувате, Tensorflow е добро место за почеток. Изберете CNTK ако развивате комерцијален производ базиран на Windows. Ако претпочитате Java, користете DL4J.
Оставете Одговор