നിങ്ങൾ ഇത് വായിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലേക്കുള്ള നിങ്ങളുടെ യാത്ര നിങ്ങൾ ഇതിനകം ആരംഭിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നതിൽ സംശയമില്ല. നിങ്ങൾ ഈ വിഷയത്തിൽ പുതിയ ആളാണെങ്കിൽ, യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന മസ്തിഷ്കം പോലുള്ള സവിശേഷ ഘടനകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ആഡ്-ഓണാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം.
ഈ ഡിസൈനുകളുടെ വികസനത്തിന് സഹായിക്കുന്നതിന്, ഗൂഗിൾ, Facebook, Uber എന്നിവ പോലുള്ള സാങ്കേതിക ഭീമന്മാർ പൈത്തൺ ആഴത്തിലുള്ള പഠന പരിതസ്ഥിതിക്കായി വിവിധ ചട്ടക്കൂടുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, ഇത് വൈവിധ്യമാർന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ മനസിലാക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനും പരിശീലിപ്പിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.
ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും അക്കാദമിക് വിദഗ്ധരും ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു സോഫ്റ്റ്വെയറാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട്.
ഈ ചട്ടക്കൂടുകളുടെ ലക്ഷ്യം, പിന്നിലെ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ മനസ്സിലാക്കാതെ തന്നെ വ്യക്തികൾക്ക് അവരുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കുക എന്നതാണ്. ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ്.
ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഇന്റർഫേസിലൂടെ, ഈ ചട്ടക്കൂടുകൾ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള നിർമ്മാണ ബ്ലോക്കുകൾ നൽകുന്നു.
PyTorch-ന് പകരമായി ഞങ്ങൾ TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, DeepLearing4j എന്നിവ നോക്കും, ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട്.
എന്താണ് പൈറ്റോർച്ച്?
പൈടോർച്ച് ടോർച്ച് പൈത്തൺ ലൈബ്രറി ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ച ഒരു സ്വതന്ത്ര ഓപ്പൺ സോഴ്സ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറിയാണ്.
ഇത് Facebook-ന്റെ AI റിസർച്ച് ഗ്രൂപ്പാണ് സൃഷ്ടിച്ചത് കൂടാതെ കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനം, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയിലെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് 2016 ജനുവരിയിൽ ഒരു സ്വതന്ത്ര ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ലൈബ്രറിയായി പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു.
ഇതിന് നിർബന്ധിതവും പൈത്തോണിക് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയും ഉണ്ട്, അത് കോഡിനെ ഒരു മാതൃകയായി പിന്തുണയ്ക്കുകയും ഡീബഗ്ഗിംഗ് സുഗമമാക്കുകയും മറ്റ് ജനപ്രിയ ശാസ്ത്ര കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ലൈബ്രറികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു, എല്ലാം കാര്യക്ഷമമായി തുടരുകയും ജിപിയു പോലുള്ള ഹാർഡ്വെയർ ആക്സിലറേറ്ററുകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ആഴത്തിലുള്ള പഠന ഗവേഷകർക്കിടയിൽ PyTorch ജനപ്രീതി വർദ്ധിച്ചു, ഉപയോഗക്ഷമതയിലും സമഗ്രമായ പ്രകടന പരിഗണനകളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചതിന് നന്ദി.
ഇതിൽ ടെൻസർ എന്ന അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ ഘടന അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഇത് നമ്പി അറേകൾക്ക് സമാനമായ ഒരു മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ അറേയാണ്, ഇത് പ്രോഗ്രാമർമാർക്ക് സങ്കീർണ്ണമായത് എളുപ്പത്തിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്.
നിലവിലെ മേഖലകളിലും അക്കാദമിക് കമ്മ്യൂണിറ്റിയിലും അതിന്റെ വഴക്കം, വേഗത, നടപ്പിലാക്കാനുള്ള എളുപ്പം എന്നിവ കാരണം ഇത് കൂടുതൽ പ്രചാരത്തിലുണ്ട്, ഇത് ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ഉപകരണങ്ങളിലൊന്നായി മാറുന്നു.
Pytorch പ്രധാന സവിശേഷതകൾ
- മറ്റൊരു ഭാഷയിൽ വികസിപ്പിച്ച ലൈബ്രറിയിലേക്കുള്ള ഒരു ഇന്റർഫേസായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുപകരം പൈത്തൺ പ്രോഗ്രാമിംഗുമായി ആഴത്തിലുള്ള സംയോജനത്തിന് വേണ്ടിയാണ് പൈടോർച്ച് പൈത്തൺ കേന്ദ്രീകൃതമായത്, അല്ലെങ്കിൽ "പൈത്തോണിക്" ആണ്.
- പഠിക്കാൻ ലളിതമാണ് - പൈടോർച്ച് പരമ്പരാഗത പ്രോഗ്രാമിംഗിന്റെ അതേ ഘടന പിന്തുടരുന്നു, ഡെവലപ്പർ കമ്മ്യൂണിറ്റി എല്ലായ്പ്പോഴും അത് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നതിനാൽ സൂക്ഷ്മമായി രേഖപ്പെടുത്തപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. അതിനാൽ പ്രോഗ്രാമർമാർക്കും അല്ലാത്തവർക്കും പഠിക്കുന്നത് ലളിതമാണ്.
- PyTorch-ന് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ജോലികൾ പല സിപിയുകളിലൂടെയും വിഭജിക്കാം ജിപിയു ഡാറ്റ പാരലലിസം കഴിവ് ഉപയോഗിച്ച് കോറുകൾ. മറ്റ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സമാനമായ സമാന്തരത കൈവരിക്കാമെങ്കിലും, PyTorch അത് വളരെ എളുപ്പമാക്കുന്നു.
- ഡീബഗ്ഗിംഗ്: വ്യാപകമായി ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന നിരവധി പൈത്തൺ ഡീബഗ്ഗിംഗ് ടൂളുകളിൽ ഒന്ന് (ഉദാഹരണത്തിന്, പൈത്തണിന്റെ pdb, ipdb ടൂളുകൾ) PyTorch ഡീബഗ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാം.
- പൈടോർച്ച് ഡൈനാമിക് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് റൺടൈമിൽ നെറ്റ്വർക്കിന്റെ സ്വഭാവം ചലനാത്മകമായി മാറ്റാൻ കഴിയുമെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
- പ്രത്യേകം സൃഷ്ടിച്ച വിവിധ മൊഡ്യൂളുകളുമായാണ് PyTorch വരുന്നത് ടോർച്ച് ടെക്സ്റ്റ്, ടോർച്ച് വിഷൻ, ടോർച്ചാഡിയോ, NLP, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, വോയ്സ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിങ്ങനെയുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ വൈവിധ്യമാർന്ന മേഖലകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
Pytorch പരിമിതികൾ
- പരിമിതമായ നിരീക്ഷണവും ദൃശ്യവൽക്കരണ ഇന്റർഫേസുകളും: മോഡൽ ഗ്രാഫ് (TensorBoard) സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ വിഷ്വലൈസേഷൻ ടൂൾ TensorFlow-ൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുമ്പോൾ, PyTorch-ന് നിലവിൽ ഈ സവിശേഷത ഇല്ല. തൽഫലമായി, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് TensorBoard-ലേക്ക് ബാഹ്യമായി കണക്റ്റുചെയ്യാനോ നിലവിലുള്ള നിരവധി പൈത്തണുകളിൽ ഒന്ന് ഉപയോഗിക്കാനോ കഴിയും. ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ ഉപകരണങ്ങൾ.
- PyTorch ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് അല്ല മെഷീൻ ലേണിംഗ് വികസന പ്ലാറ്റ്ഫോം; ഇത് സെർവറുകൾ, വർക്ക് സ്റ്റേഷനുകൾ, മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവയിലേക്ക് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിന്യസിക്കുന്നു.
ഈ കാരണങ്ങളാൽ, പൈറ്റോർച്ചിന് ഏറ്റവും മികച്ച ബദലുകൾ തേടുന്നത് ബുദ്ധിപരമായ തീരുമാനമായിരിക്കും.
ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ Pytorch ഇതരമാർഗങ്ങൾ
Pytorch-നുള്ള മികച്ച ബദലുകളുടെ പട്ടിക ഇതാ.
1. ടെൻസർഫ്ലോ
ടെൻസോർഫ്ലോ ഗൂഗിൾ സൃഷ്ടിച്ച ആഴത്തിലുള്ള പഠന കേന്ദ്രീകൃതവും ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ചട്ടക്കൂടാണ്. ഇത് സ്റ്റാൻഡേർഡും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ്. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനുപകരം വലിയ സംഖ്യാ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ മനസ്സിൽ വെച്ചാണ് ടെൻസർഫ്ലോ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
കൂടാതെ, ആഴത്തിലുള്ള പഠന വികസനത്തിനും ഇത് വളരെ വിലപ്പെട്ടതാണെന്ന് തെളിഞ്ഞു, അതിനാൽ Google ഇത് സൗജന്യമായി ലഭ്യമാക്കി. ടെൻസറുകൾ എന്നറിയപ്പെടുന്ന വലിയ അളവുകളുള്ള മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ അറേകളുടെ രൂപത്തിൽ ടെൻസർഫ്ലോ ഡാറ്റ എടുക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ, മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ അറേകൾ സഹായകമാകും.
നോഡ് എഡ്ജ് ഡാറ്റ ഫ്ലോ ഗ്രാഫുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ടെൻസർഫ്ലോ. നിർവ്വഹണ രീതി ഗ്രാഫുകളുടെ രൂപത്തിലുള്ളതിനാൽ, GPU-കൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഒരു കൂട്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ ടെൻസർഫ്ലോ കോഡ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നത് വളരെ എളുപ്പമാണ്.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, Scala എന്നിവ ടെൻസർഫ്ലോയുടെ കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണ സൃഷ്ടിച്ച ഭാഷകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. TensorFlow ധാരാളം ആക്സസ് പോയിന്റുകൾ ഉള്ളതിന്റെ പ്രയോജനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ഭാഷകൾ കൂടാതെ, TensorFlow അതുമായി കണക്റ്റുചെയ്യുന്നതോ അതിന് മുകളിൽ നിർമ്മിച്ചതോ ആയ ടൂളുകളുടെ ഒരു വലിയ ശ്രേണിയുണ്ട്.
പ്രയോജനങ്ങൾ
- ഇത് ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് പൈത്തണിനെ പരിചയമുണ്ടെങ്കിൽ, അത് എടുക്കുന്നത് വളരെ ലളിതമായിരിക്കും.
- സമൂഹത്തിൽ നിന്നുള്ള പിന്തുണ. Google-ഉം മറ്റ് ഓർഗനൈസേഷനുകളുടെ വിദഗ്ധരായ ഡെവലപ്പർമാരും ടെൻസർഫ്ലോ എല്ലാ ദിവസവും പ്രായോഗികമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
- മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങളിൽ TensorFlow മോഡലുകൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ TensorFlow Lite ഉപയോഗിക്കാം.
- ടെൻസർബോർഡ് നിരീക്ഷണത്തിനുള്ള ഒരു ഉപകരണമാണ് ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമായി കാണണമെങ്കിൽ, ഇത് ഉപയോഗിക്കാനുള്ള മികച്ച ഉപകരണമാണ്.
- ബ്രൗസറിൽ തത്സമയ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് JavaScript ഉപയോഗിക്കാൻ Tensorflow.js നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
സഹടപിക്കാനും
- ടെൻസർഫ്ലോയ്ക്ക് ഒരു അദ്വിതീയ ഘടനയുണ്ട്, ഇത് പിശകുകൾ കണ്ടെത്താനും ഡീബഗ് ചെയ്യാനും പ്രയാസമാക്കുന്നു.
- OpenCL പിന്തുണ ഇല്ല.
- വിൻഡോസ് ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ടെൻസർഫ്ലോ ധാരാളം കഴിവുകൾ നൽകുന്നില്ല. ഇത് Linux ഉപയോക്താക്കൾക്കായി ധാരാളം കഴിവുകൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, അനക്കോണ്ട പ്രോംപ്റ്റോ പിപ്പ് പാക്കേജോ ഉപയോഗിച്ച് വിൻഡോസ് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ടെൻസർഫ്ലോ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
- അനിശ്ചിതകാല ശ്രേണികൾക്കായി പ്രതീകാത്മക ലൂപ്പുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന കാര്യത്തിൽ ടെൻസർഫ്ലോ പിന്നിലാണ്. പ്രത്യേക സീക്വൻസുകൾക്കായി ഇതിന് ഒരു പ്രത്യേക ഉപയോഗമുണ്ട്, ഇത് ഒരു ഉപയോഗയോഗ്യമായ സംവിധാനമാക്കി മാറ്റുന്നു. തൽഫലമായി, ഇത് താഴ്ന്ന നിലയിലുള്ള API ആയി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.
2. കേരസ്
കേരസ് പൈത്തൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന ലൈബ്രറിയാണ്, മറ്റ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകളിൽ നിന്ന് ഇതിനെ വേർതിരിക്കുന്നു.
എ നിർവചിക്കുന്ന ഒരു ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണിത് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് API നിർവചനം. ഇത് ഒരു ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസായി ഉപയോഗിക്കാനും അത് പ്രവർത്തിക്കുന്ന ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകളുടെ കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.
ഇത് ഭാരം കുറഞ്ഞതും ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ളതുമായ ഒരു മിനിമലിസ്റ്റ് ചട്ടക്കൂടാണ്. ഇക്കാരണങ്ങളാൽ, ടെൻസർഫ്ലോയുടെ കോർ API-യുടെ ഭാഗമാണ് കേരാസ്. ഒരു കേരസ് ഫ്രണ്ട് എൻഡ് ഗവേഷണത്തിൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് മോഡലുകളുടെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
ചട്ടക്കൂടുകൾക്കിടയിൽ എളുപ്പത്തിൽ കൈമാറ്റം ചെയ്യാൻ മോഡലുകളെ അനുവദിക്കുന്ന അധിക ബോണസിനൊപ്പം, ഗ്രഹിക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും API ലളിതമാണ്.
പ്രയോജനങ്ങൾ
- Keras API ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമാണ്. API നന്നായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതും ഒബ്ജക്റ്റ് ഓറിയന്റഡും പൊരുത്തപ്പെടുത്താവുന്നതുമാണ്, ഇത് കൂടുതൽ ആസ്വാദ്യകരമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിന് കാരണമാകുന്നു.
- വിതരണം ചെയ്ത പരിശീലനത്തിനും മൾട്ടി-ജിപിയു പാരലലിസത്തിനുമുള്ള പിന്തുണ അന്തർനിർമ്മിതമാണ്.
- സമ്പൂർണ്ണ പൈത്തൺ ഡാറ്റാ സയൻസ് പരിതസ്ഥിതിയിലേക്ക് ലളിതമായ പ്രവേശനം നൽകുന്ന ഒരു പൈത്തൺ നേറ്റീവ് മൊഡ്യൂളാണ് കേരാസ്. ഉദാഹരണത്തിന്, കെരാസ് മോഡലുകൾ പൈത്തൺ സ്കിറ്റ്-ലേൺ എപിഐ ഉപയോഗിച്ച് ഉപയോഗിക്കാം.
- നിരവധി ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾക്കായി മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച തൂക്കങ്ങൾ കേരസിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനോ ഫീച്ചറുകൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യാനോ നമുക്ക് ഈ മോഡലുകൾ നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കാം.
സഹടപിക്കാനും
- താഴ്ന്ന നിലയിലുള്ള ബാക്കെൻഡ് പ്രശ്നങ്ങൾ പതിവായി ലഭിക്കുന്നത് അവിശ്വസനീയമാംവിധം അലോസരപ്പെടുത്തുന്നതാണ്. കേരസ് ചെയ്യാൻ ഉദ്ദേശിച്ചിട്ടില്ലാത്ത ജോലികൾ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോഴാണ് ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നത്.
- അതിന്റെ ബാക്കെൻഡുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, അത് ജിപിയു-കളിൽ മന്ദഗതിയിലാകുകയും കണക്കുകൂട്ടാൻ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുകയും ചെയ്യും. തൽഫലമായി, ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദത്തിനായി ഞങ്ങൾ വേഗതയിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യേണ്ടി വന്നേക്കാം.
- Sci-kit-learn പോലുള്ള മറ്റ് പാക്കേജുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, Keras ഡാറ്റ-പ്രീപ്രോസസിംഗ് കഴിവുകൾ അത്ര ആകർഷകമല്ല.
3. അപ്പാച്ചെ MXNet
മറ്റൊരു പ്രമുഖൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട് MXNet ആണ്. Apache Software Foundation സൃഷ്ടിച്ച MXNet, JavaScript, Python, C++ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഭാഷകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
ആഴത്തിലുള്ള പഠന മാതൃകകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ ആമസോൺ വെബ് സേവനങ്ങളും MXNet-നെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഇത് വളരെ സ്കെയിലബിൾ ആണ്, ദ്രുത മോഡൽ പരിശീലനത്തിന് അനുവദിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇത് വിവിധ കമ്പ്യൂട്ടർ ഭാഷകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു.
വേഗതയും ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന്, പ്രതീകാത്മകവും അനിവാര്യവുമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ MXNet നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. തത്സമയം പ്രതീകാത്മകവും അനിവാര്യവുമായ പ്രവർത്തനങ്ങളെ സമാന്തരമാക്കുന്ന ഡൈനാമിക് ഡിപൻഡൻസി ഷെഡ്യൂളറിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഇത്.
അതിനുമുകളിൽ, ഒരു ഗ്രാഫ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ലെയർ പ്രതീകാത്മക നിർവ്വഹണത്തെ വേഗത്തിലാക്കുകയും മെമ്മറി ലാഭകരമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. MXNet ഒരു പോർട്ടബിൾ, ഭാരം കുറഞ്ഞ ലൈബ്രറിയാണ്.
ഇത് NVIDIA Pascal TM GPU-കൾ നൽകുന്നതാണ്, കൂടാതെ നിരവധി ജിപിയുകളിലൂടെയും നോഡുകളിലൂടെയും സ്കെയിൽ ചെയ്യാവുന്നതാണ്, ഇത് മോഡലുകളെ കൂടുതൽ വേഗത്തിൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
പ്രയോജനങ്ങൾ
- GPU-കളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു കൂടാതെ ഒരു മൾട്ടി-ജിപിയു മോഡും ഉണ്ട്.
- കാര്യക്ഷമവും അളക്കാവുന്നതും മിന്നൽ വേഗത്തിലുള്ളതും.
- എല്ലാ പ്രധാന പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളും ബോർഡിൽ ഉണ്ട്.
- മോഡൽ സെർവിംഗ് ലളിതമാണ്, കൂടാതെ API വേഗതയുമാണ്.
- Scala, R, Python, C++, JavaScript എന്നിവ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
സഹടപിക്കാനും
- MXNet ചെറുതാണ് ഓപ്പൺ സോഴ്സ് TensorFlow നേക്കാൾ സമൂഹം.
- കാര്യമായ കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണയുടെ അഭാവം കാരണം മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ, ബഗ് പരിഹരിക്കലുകൾ, മറ്റ് മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ എന്നിവ നടപ്പിലാക്കാൻ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്നു.
- MxNet, ഐടി വ്യവസായത്തിലെ നിരവധി സ്ഥാപനങ്ങൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ടെൻസർഫ്ലോ എന്ന നിലയിൽ അത്ര അറിയപ്പെടുന്നില്ല.
4. Microsoft CNTK
മൈക്രോസോഫ്റ്റ് കോഗ്നിറ്റീവ് ടൂൾകിറ്റ് (CNTK) വിതരണം ചെയ്ത ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനുള്ള വാണിജ്യപരമായി ലാഭകരമായ ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ചട്ടക്കൂടാണ്. ഇത് സാധാരണയായി സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, എന്നാൽ മെഷീൻ ലേണിംഗിനും കോഗ്നിറ്റീവ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനും ഉപയോഗിക്കാം.
ഇത് വിവിധ ഭാഷകളെ പിന്തുണയ്ക്കുകയും ക്ലൗഡിൽ ഉപയോഗിക്കാൻ ലളിതവുമാണ്. ഈ ഗുണങ്ങൾ കാരണം, വിവിധ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് CNTK അനുയോജ്യമാണ്. അതിന്റെ ഫംഗ്ഷനുകൾ അഭ്യർത്ഥിക്കാൻ നമുക്ക് C++ ഉപയോഗിക്കാമെങ്കിലും, ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഓപ്ഷൻ ഒരു പൈത്തൺ പ്രോഗ്രാം ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ്.
നിരവധി കമ്പ്യൂട്ടറുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, Theano അല്ലെങ്കിൽ TensorFlow പോലുള്ള ടൂൾകിറ്റുകളേക്കാൾ മികച്ച പ്രകടനവും സ്കേലബിളിറ്റിയും നൽകാൻ Microsoft Cognitive Toolkit അംഗീകരിക്കപ്പെടുന്നു.
മൈക്രോസോഫ്റ്റ് കോഗ്നിറ്റീവ് ടൂൾകിറ്റ് RNN, CNN ന്യൂറൽ മോഡലുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, ഇത് ഇമേജ്, കൈയക്ഷരം, സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ ജോലികൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
പ്രയോജനങ്ങൾ
- ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് എഞ്ചിനായ അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്കുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ ലളിതമാണ്.
- CNTK-യുടെ സ്കേലബിളിറ്റി അതിനെ പല ബിസിനസ്സുകളിലും ഒരു ജനപ്രിയ തിരഞ്ഞെടുപ്പാക്കി മാറ്റി. ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത നിരവധി ഘടകങ്ങളുണ്ട്.
- സുസ്ഥിരവും നല്ല പ്രകടനവും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
- Azure Cloud-ൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഇവ രണ്ടും Microsoft പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
- വിഭവ വിനിയോഗവും മാനേജ്മെന്റും കാര്യക്ഷമമാണ്.
സഹടപിക്കാനും
- ടെൻസർഫ്ലോയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, കമ്മ്യൂണിറ്റി പിന്തുണ കുറവാണ്.
- കുത്തനെയുള്ള പഠന വക്രം.
- ഇതിന് ഒരു വിഷ്വലൈസേഷൻ ബോർഡും ARM പിന്തുണയും ഇല്ല.
5. DeepLearning4j
ജാവയാണ് നിങ്ങളുടെ പ്രാഥമിക പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയെങ്കിൽ, DeepLearning4j ഉപയോഗിക്കാനുള്ള നല്ലൊരു ചട്ടക്കൂടാണ്. വാണിജ്യ നിലവാരമുള്ളതും ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ആയതുമായ ഒരു വിതരണം ചെയ്ത ആഴത്തിലുള്ള പഠന ലൈബ്രറിയാണിത്.
RNN-കളും CNN-കളും പോലുള്ള എല്ലാ പ്രധാന തരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഡിസൈനുകളും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനുള്ള ജാവ, സ്കാല ലൈബ്രറിയാണ് Deeplearning4j.
ഇത് ഹഡൂപ്പ്, അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് എന്നിവയിലും നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. Deeplearning4j ജാവ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന പരിഹാരങ്ങൾക്കുള്ള ഒരു മികച്ച ബദലാണ്, കാരണം ഇത് ജിപിയുകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
Eclipse Deeplearning4j ഡീപ് ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂടിലേക്ക് വരുമ്പോൾ, ആവർത്തന കുറയ്ക്കലുകൾ, മൈക്രോ-സർവീസ് ആർക്കിടെക്ചർ അഡാപ്റ്റേഷൻ, വിതരണം ചെയ്ത CPU-കളും GPU-കളും വഴിയുള്ള സമാന്തര പരിശീലനം എന്നിവ ചില മികച്ച സവിശേഷതകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
പ്രയോജനങ്ങൾ
- ഇതിന് മികച്ച ഡോക്യുമെന്റേഷനും കമ്മ്യൂണിറ്റി സഹായവുമുണ്ട്.
- അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് ഇന്റഗ്രേഷൻ ലളിതമാണ്.
- ഇത് അളക്കാവുന്നതും വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ളതുമാണ്.
സഹടപിക്കാനും
- Tensorflow, PyTorch എന്നിവയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഇതിന് ജനപ്രീതി കുറവാണ്.
- ലഭ്യമായ ഒരേയൊരു പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ ജാവയാണ്.
തീരുമാനം
മികച്ച ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂട് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള കാര്യമാണ്. അവയിൽ പലതും ഉള്ളതിനാൽ, ആവശ്യത്തിനനുസരിച്ച് പട്ടിക വളരുകയാണ് നിർമ്മിത ബുദ്ധി ഗവേഷണവും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളും വളരുന്നു. ഓരോ ചട്ടക്കൂടിനും അതിന്റേതായ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്.
സുരക്ഷ, സ്കേലബിലിറ്റി, പ്രകടനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി പരിഗണനകൾ നൽകണം. എന്റർപ്രൈസ്-ഗ്രേഡ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ, വിശ്വാസ്യത കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു.
നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ തുടങ്ങുകയാണ് എങ്കിൽ, Tensorflow ആരംഭിക്കാനുള്ള നല്ലൊരു സ്ഥലമാണ്. നിങ്ങൾ വിൻഡോസ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വാണിജ്യ ഉൽപ്പന്നമാണ് വികസിപ്പിക്കുന്നതെങ്കിൽ, CNTK തിരഞ്ഞെടുക്കുക. നിങ്ങൾ ജാവ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ, DL4J ഉപയോഗിക്കുക.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക