तुम्ही हे वाचत असाल, तर तुम्ही निःसंशयपणे सखोल शिक्षणासाठी तुमचा प्रवास सुरू केला आहे. जर तुम्ही या विषयात नवीन असाल, तर सखोल शिक्षण हे एक अॅड-ऑन आहे जे वास्तविक-जगातील समस्यांना हाताळणारे मानवासारखे संगणक तयार करण्यासाठी कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क नावाच्या अद्वितीय मेंदू सारखी रचना वापरते.
या डिझाईन्सच्या विकासात मदत करण्यासाठी, Google, Facebook आणि Uber सारख्या टेक बेहेमथ्सनी Python सखोल शिक्षण वातावरणासाठी विविध फ्रेमवर्क विकसित केले आहेत, ज्यामुळे विविध न्यूरल नेटवर्क समजून घेणे, तयार करणे आणि प्रशिक्षित करणे सोपे आहे.
सखोल शिक्षण फ्रेमवर्क हा सॉफ्टवेअरचा एक भाग आहे जो शैक्षणिक आणि डेटा शास्त्रज्ञ सखोल शिक्षण मॉडेल तयार करण्यासाठी आणि प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरतात.
या फ्रेमवर्कचे उद्दिष्ट हे आहे की त्यामागील तंत्रे समजून न घेता व्यक्तींना त्यांचे मॉडेल प्रशिक्षित करणे शक्य होईल. खोल शिकणे, न्यूरल नेटवर्क आणि मशीन लर्निंग.
उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग इंटरफेसद्वारे, हे फ्रेमवर्क मॉडेल तयार करणे, प्रशिक्षण देणे आणि सत्यापित करणे यासाठी बिल्डिंग ब्लॉक्स प्रदान करतात.
आम्ही TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, आणि DeepLearing4j कडे PyTorch चा पर्याय म्हणून पाहू, जे मोठ्या प्रमाणावर वापरले जाते. खोल शिक्षण फ्रेमवर्क.
पायटोर्च म्हणजे काय?
पाय टोर्च टॉर्च पायथन लायब्ररीसह तयार केलेली एक विनामूल्य, मुक्त-स्रोत मशीन लर्निंग लायब्ररी आहे.
हे Facebook च्या AI रिसर्च ग्रुपने तयार केले होते आणि जानेवारी 2016 मध्ये कॉम्प्युटर व्हिजन, सखोल शिक्षण आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेतील अनुप्रयोगांसह विनामूल्य आणि मुक्त-स्रोत लायब्ररी म्हणून प्रकाशित केले होते.
यात एक अत्यावश्यक आणि पायथॉनिक प्रोग्रामिंग भाषा आहे जी कोडला मॉडेल म्हणून समर्थन देते, डीबगिंग सुलभ करते आणि इतर लोकप्रिय वैज्ञानिक संगणन लायब्ररींशी सुसंगत असते, हे सर्व कार्यक्षम राहून आणि GPU सारख्या हार्डवेअर प्रवेगकांना सक्षम करते.
PyTorch सखोल शिक्षण संशोधकांमध्ये लोकप्रियता वाढली आहे कारण त्याचा उपयोगिता आणि संपूर्ण कार्यप्रदर्शन विचारांवर लक्ष केंद्रित केले आहे.
यात मूलभूत डेटा स्ट्रक्चर, टेन्सर आहे, जो Numpy अॅरे सारखाच एक बहु-आयामी अॅरे आहे, जो प्रोग्रामरना सहजगत्या क्लिष्ट डिझाइन करण्यास अनुमती देतो मज्जासंस्थेसंबंधीचा नेटवर्क.
लवचिकता, वेग आणि अंमलबजावणीच्या सुलभतेमुळे हे सध्याच्या क्षेत्रांमध्ये आणि शैक्षणिक समुदायात अधिक लोकप्रिय होत आहे, ज्यामुळे ते सर्वात लोकप्रिय सखोल शिक्षण साधनांपैकी एक बनले आहे.
Pytorch मुख्य वैशिष्ट्ये
- PyTorch हे Python-केंद्रित, किंवा "pythonic" आहे, ज्यामध्ये ते दुसर्या भाषेत विकसित केलेल्या लायब्ररीमध्ये इंटरफेस म्हणून काम करण्याऐवजी Python प्रोग्रामिंगसह सखोल एकीकरणासाठी आहे.
- शिकण्यास सोपे - PyTorch पारंपारिक प्रोग्रामिंग सारख्याच संरचनेचे अनुसरण करते आणि विकासक समुदाय नेहमी ते वाढविण्याचा प्रयत्न करत असताना त्याचे काळजीपूर्वक दस्तऐवजीकरण केले गेले आहे. त्यामुळे प्रोग्रामर आणि नॉन-प्रोग्रामर दोघांसाठी शिकणे सोपे आहे.
- PyTorch अनेक CPU वर संगणकीय कार्य विभाजित करू शकते किंवा GPU द्रुतगती डेटा समांतर क्षमता वापरून कोर. जरी इतर मशीन-लर्निंग तंत्रांसह समान समांतरता पूर्ण केली जाऊ शकते, PyTorch ते खूप सोपे करते.
- डीबगिंग: पायथॉन डीबगिंग साधनांपैकी एक (उदाहरणार्थ, पायथनचे पीडीबी आणि आयपीडीबी टूल्स) पायटोर्च डीबग करण्यासाठी वापरले जाऊ शकते.
- PyTorch डायनॅमिक कॉम्प्युटेशनल आलेखांना समर्थन देते, जे सूचित करते की नेटवर्कचे वर्तन रनटाइम दरम्यान गतिशीलपणे बदलले जाऊ शकते.
- PyTorch विविध खास तयार केलेल्या मॉड्यूल्ससह येते, जसे की टॉर्चटेक्स्ट, टॉर्चव्हिजन आणि टॉर्चऑडिओ, ज्याचा उपयोग सखोल शिक्षणाच्या विविध क्षेत्रांशी सामना करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, जसे की NLP, संगणक दृष्टी आणि आवाज प्रक्रिया.
पायटोर्च मर्यादा
- मर्यादित निरीक्षण आणि व्हिज्युअलायझेशन इंटरफेस: TensorFlow मध्ये मॉडेल आलेख (TensorBoard) तयार करण्यासाठी शक्तिशाली व्हिज्युअलायझेशन साधन समाविष्ट असताना, PyTorch मध्ये सध्या हे वैशिष्ट्य नाही. परिणामी, डेव्हलपर TensorBoard शी बाहेरून कनेक्ट करू शकतात किंवा असंख्य विद्यमान Python पैकी एक वापरू शकतात. डेटा व्हिज्युअलायझेशन टूल्स.
- PyTorch हा एंड-टू-एंड नाही मशीन शिक्षण विकास मंच; हे सर्व्हर, वर्कस्टेशन्स आणि मोबाइल डिव्हाइसवर अनुप्रयोग तैनात करते.
या सर्व कारणांमुळे, पायटोर्चसाठी सर्वोत्तम पर्याय शोधणे हा एक सुज्ञ निर्णय असेल.
सर्वात लोकप्रिय Pytorch पर्याय
Pytorch साठी सर्वोत्तम पर्यायांची यादी येथे आहे.
1. टेन्सरफ्लो
टेन्सर फ्लो Google द्वारे तयार केलेली खोल शिक्षण-केंद्रित, मुक्त-स्रोत फ्रेमवर्क आहे. हे मानकांना देखील समर्थन देते मशीन शिक्षण. TensorFlow ची रचना सखोल शिक्षणाऐवजी मोठ्या संख्यात्मक गणिते लक्षात घेऊन केली गेली.
शिवाय, सखोल शिक्षणाच्या विकासासाठी देखील ते खूप मौल्यवान असल्याचे सिद्ध झाले, म्हणून Google ने ते विनामूल्य उपलब्ध केले. टेन्सरफ्लो बहु-आयामी अॅरेच्या स्वरूपात डेटा घेते, ज्याला टेन्सर्स म्हणतात. डेटाच्या प्रचंड व्हॉल्यूमशी व्यवहार करताना, बहु-आयामी अॅरे उपयुक्त ठरतात.
TensorFlow नोड-एज डेटा फ्लो आलेखांवर आधारित आहे. कारण अंमलबजावणीची पद्धत आलेखांचे स्वरूप घेते, GPU वापरताना संगणकाच्या क्लस्टरवर टेन्सरफ्लो कोड कार्यान्वित करणे खूप सोपे आहे.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust आणि Scala ह्या भाषा आहेत ज्यांना TensorFlow च्या समुदायाने समर्थन तयार केले आहे. TensorFlow मोठ्या संख्येने ऍक्सेस पॉइंट असण्याचा फायदा देते.
भाषांव्यतिरिक्त, TensorFlow मध्ये टूल्सची एक मोठी श्रेणी आहे जी त्याच्याशी जोडलेली आहे किंवा त्याच्या वर तयार केलेली आहे.
फायदे
- हे वापरकर्ता अनुकूल आहे. तुम्हाला Python परिचित असल्यास, ते उचलणे सोपे होईल.
- समाजाकडून पाठिंबा मिळेल. TensorFlow मध्ये Google आणि इतर संस्थांच्या तज्ञ डेव्हलपरद्वारे दररोज व्यावहारिकरित्या सुधारणा केली जाते.
- TensorFlow Lite चा वापर मोबाईल उपकरणांवर TensorFlow मॉडेल्स कार्यान्वित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
- टेन्सरबोर्ड हे निरीक्षणाचे साधन आहे डेटा दृश्यमान करणे. तुम्हाला तुमचे सखोल शिक्षण मॉडेल कृतीत पहायचे असल्यास, हे वापरण्यासाठी एक उत्कृष्ट साधन आहे.
- Tensorflow.js तुम्हाला ब्राउझरमध्ये रिअल-टाइम डीप लर्निंग मॉडेल्स चालवण्यासाठी JavaScript वापरण्याची परवानगी देते.
तोटे
- TensorFlow ची एक अद्वितीय रचना आहे, ज्यामुळे त्रुटी शोधणे आणि डीबग करणे कठीण होते.
- कोणतेही OpenCL समर्थन नाही.
- TensorFlow Windows ऑपरेटिंग सिस्टमच्या वापरकर्त्यांसाठी अनेक क्षमता प्रदान करत नाही. हे लिनक्स वापरकर्त्यांसाठी अनेक क्षमता अनलॉक करते. तथापि, Windows वापरकर्ते तरीही anaconda प्रॉम्प्ट किंवा pip पॅकेज वापरून TensorFlow डाउनलोड करू शकतात.
- टेन्सरफ्लो अनिश्चित अनुक्रमांसाठी प्रतिकात्मक लूप ऑफर करण्याच्या बाबतीत मागे पडतो. विशिष्ट अनुक्रमांसाठी त्याचा विशिष्ट वापर आहे, ज्यामुळे ती एक वापरण्यायोग्य प्रणाली बनते. परिणामी, ते निम्न-स्तरीय API म्हणून ओळखले जाते.
2. केरास
केरास पायथन-आधारित डीप लर्निंग लायब्ररी आहे, जी इतर डीप लर्निंग फ्रेमवर्कपासून वेगळे करते.
ही एक उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा आहे जी परिभाषित करते मज्जासंस्थेसंबंधीचा नेटवर्क API व्याख्या. हे वापरकर्ता इंटरफेस म्हणून आणि ज्या खोल शिक्षण फ्रेमवर्कवर ते चालते त्यांची क्षमता सुधारण्यासाठी दोन्ही वापरले जाऊ शकते.
हे एक मिनिमलिस्ट फ्रेमवर्क आहे जे हलके आणि वापरण्यास सोपे आहे. या कारणांमुळे, Keras हा TensorFlow च्या कोर API चा भाग आहे. केरास फ्रंट एंडमुळे संशोधनात न्यूरल नेटवर्क मॉडेल्सचे जलद प्रोटोटाइपिंग करता येते.
फ्रेमवर्क दरम्यान मॉडेल्स सहजपणे हस्तांतरित करण्याची अनुमती देण्याच्या अतिरिक्त बोनससह, API समजून घेणे आणि वापरणे सोपे आहे.
फायदे
- Keras API वापरण्यास सोपा आहे. API चांगल्या प्रकारे डिझाइन केलेले, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड आणि जुळवून घेण्यासारखे आहे, परिणामी वापरकर्ता अनुभव अधिक आनंददायक आहे.
- वितरित प्रशिक्षण आणि मल्टी-जीपीयू समांतरतेसाठी समर्थन अंगभूत आहे.
- केरास हे पायथन नेटिव्ह मॉड्यूल आहे जे संपूर्ण पायथन डेटा सायन्स वातावरणात सहज प्रवेश प्रदान करते. केरा मॉडेल्स, उदाहरणार्थ, Python scikit-learn API वापरून वापरले जाऊ शकतात.
- केरामध्ये अनेक सखोल शिक्षण मॉडेल्ससाठी पूर्व-प्रशिक्षित वजन समाविष्ट आहे. आम्ही ही मॉडेल्स थेट अंदाज बांधण्यासाठी किंवा वैशिष्ट्ये काढण्यासाठी वापरू शकतो.
तोटे
- नियमितपणे निम्न-स्तरीय बॅकएंड समस्या मिळवणे आश्चर्यकारकपणे त्रासदायक असू शकते. केरास पूर्ण करण्यासाठी नसलेली कार्ये करण्याचा प्रयत्न करताना या समस्या उद्भवतात.
- त्याच्या बॅकएंडशी तुलना केल्यास, ते GPU वर आळशी असू शकते आणि गणना करण्यास जास्त वेळ लागू शकतो. परिणामी, वापरकर्ता-मित्रत्वासाठी आम्हाला वेगाशी तडजोड करावी लागेल.
- sci-kit-learn सारख्या इतर पॅकेजेसशी तुलना केल्यास, Keras डेटा-प्रीप्रोसेसिंग क्षमता तितक्या आकर्षक नाहीत.
3. अपाचे एमएक्सनेट
आणखी एक प्रमुख सखोल शिक्षण फ्रेमवर्क MXNet आहे. MXNet, जे Apache Software Foundation द्वारे तयार केले गेले आहे, JavaScript, Python आणि C++ सह विविध भाषांना समर्थन देते.
Amazon Web Services देखील सखोल शिक्षण मॉडेल्सच्या विकासामध्ये MXNet ला सपोर्ट करते. हे अत्यंत स्केलेबल आहे, त्वरीत मॉडेल प्रशिक्षणास अनुमती देते आणि ते विविध संगणक भाषांशी सुसंगत आहे.
वेग आणि उत्पादकता ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, MXNet तुम्हाला प्रतीकात्मक आणि अनिवार्य प्रोग्रामिंग भाषा एकत्र करण्याची परवानगी देते. हे डायनॅमिक अवलंबित्व शेड्युलरवर आधारित आहे जे रिअल-टाइममध्ये प्रतिकात्मक आणि अनिवार्य क्रियाकलापांना समांतर बनवते.
सर्वात वर, आलेख ऑप्टिमायझेशन स्तर प्रतिकात्मक अंमलबजावणी जलद आणि मेमरी किफायतशीर बनवते. MXNet एक पोर्टेबल आणि हलके लायब्ररी आहे.
हे NVIDIA PascalTM GPUs द्वारे समर्थित आहे आणि अनेक GPUs आणि नोड्सवर स्केलेबल आहे, ज्यामुळे तुम्हाला मॉडेल्स अधिक जलद प्रशिक्षित करता येतील.
फायदे
- GPU ला सपोर्ट करते आणि त्यात मल्टी-GPU मोड आहे.
- कार्यक्षम, स्केलेबल आणि विजेचा वेगवान.
- सर्व प्रमुख प्लॅटफॉर्म बोर्डवर आहेत.
- मॉडेल सर्व्हिंग सोपे आहे, आणि API जलद आहे.
- Scala, R, Python, C++, आणि JavaScript या प्रोग्रामिंग भाषा समर्थित आहेत.
तोटे
- MXNet मध्ये एक लहान आहे मुक्त स्रोत TensorFlow पेक्षा समुदाय.
- लक्षणीय समुदाय समर्थनाच्या कमतरतेमुळे सुधारणा, दोष निराकरणे आणि इतर सुधारणांना अंमलात आणण्यासाठी जास्त वेळ लागतो.
- MxNet, जरी IT उद्योगातील असंख्य कंपन्यांद्वारे मोठ्या प्रमाणावर काम केले जात असले तरी, ते Tensorflow इतके प्रसिद्ध नाही.
4. मायक्रोसॉफ्ट सीएनटीके
मायक्रोसॉफ्ट कॉग्निटिव्ह टूलकिट (सीएनटीके) वितरीत सखोल शिक्षणासाठी व्यावसायिकदृष्ट्या व्यवहार्य मुक्त-स्रोत फ्रेमवर्क आहे. हे सामान्यतः तयार करण्यासाठी वापरले जाते न्यूरल नेटवर्क, परंतु मशीन लर्निंग आणि संज्ञानात्मक संगणनासाठी देखील वापरले जाऊ शकते.
हे विविध भाषांना समर्थन देते आणि क्लाउडवर वापरण्यास सोपी आहे. या गुणांमुळे, CNTK विविध प्रकारच्या AI अनुप्रयोगांसाठी योग्य आहे. जरी आपण C++ त्याच्या फंक्शन्सला चालना देण्यासाठी वापरू शकतो, तरीही सर्वात सामान्य पर्याय म्हणजे पायथन प्रोग्राम वापरणे.
अनेक संगणकांवर चालत असताना, Microsoft Cognitive Toolkit हे Theano किंवा TensorFlow सारख्या टूलकिटपेक्षा चांगले कार्यप्रदर्शन आणि स्केलेबिलिटी देण्यासाठी ओळखले जाते.
मायक्रोसॉफ्ट कॉग्निटिव्ह टूलकिट RNN आणि CNN दोन्ही न्यूरल मॉडेल्सना समर्थन देते, ज्यामुळे ते प्रतिमा, हस्तलेखन आणि उच्चार ओळखण्याच्या कार्यांसाठी योग्य बनते.
फायदे
- डेटा विश्लेषण इंजिन, Apache Spark सह समाकलित करणे सोपे आहे.
- CNTK च्या स्केलेबिलिटीमुळे अनेक व्यवसायांमध्ये ही लोकप्रिय निवड झाली आहे. अनेक ऑप्टिमाइझ केलेले घटक आहेत.
- स्थिर आणि चांगली कामगिरी देते.
- Azure Cloud सह चांगले कार्य करते, जे दोन्ही Microsoft द्वारे समर्थित आहेत.
- संसाधनांचा वापर आणि व्यवस्थापन कार्यक्षम आहे.
तोटे
- Tensorflow च्या तुलनेत, कमी समुदाय समर्थन आहे.
- एक तीव्र शिक्षण वक्र.
- यात व्हिज्युअलायझेशन बोर्ड तसेच एआरएम सपोर्टचा अभाव आहे.
5. DeepLearning4j
Java तुमची प्राथमिक प्रोग्रामिंग भाषा असल्यास, DeepLearning4j वापरण्यासाठी एक चांगली फ्रेमवर्क आहे. ही एक वितरीत डीप-लर्निंग लायब्ररी आहे जी व्यावसायिक दर्जाची आणि मुक्त स्रोत आहे.
सर्व मुख्य प्रकारचे न्यूरल नेटवर्क डिझाइन, जसे की RNN आणि CNN, समर्थित आहेत. Deeplearning4j ही सखोल शिक्षणासाठी Java आणि Scala लायब्ररी आहे.
हे Hadoop आणि Apache Spark सह देखील चांगले कार्य करते. Deeplearning4j हा Java-आधारित डीप लर्निंग सोल्यूशन्ससाठी एक उत्तम पर्याय आहे कारण तो GPU ला देखील सपोर्ट करतो.
जेव्हा Eclipse Deeplearning4j डीप लर्निंग फ्रेमवर्कचा विचार केला जातो, तेव्हा काही स्टँडआउट वैशिष्ट्यांमध्ये पुनरावृत्ती कमी करणे, मायक्रो-सर्व्हिस आर्किटेक्चर अॅडॉप्टेशन, आणि वितरित CPUs आणि GPUs द्वारे समांतर प्रशिक्षण समाविष्ट आहे.
फायदे
- यात उत्कृष्ट दस्तऐवजीकरण आणि समुदाय मदत आहे.
- Apache Spark एकत्रीकरण सोपे आहे.
- हे स्केलेबल आहे आणि डेटाच्या प्रचंड प्रमाणात हाताळण्यास सक्षम आहे.
तोटे
- Tensorflow आणि PyTorch च्या तुलनेत, ते कमी लोकप्रिय आहे.
- Java ही एकमेव प्रोग्रामिंग भाषा उपलब्ध आहे.
निष्कर्ष
सर्वोत्तम सखोल शिक्षण फ्रेमवर्क निवडणे एक कठीण उपक्रम आहे. शिवाय, त्यापैकी बरेच असल्याने, मागणीनुसार यादी वाढत आहे कृत्रिम बुद्धिमत्ता संशोधन आणि मशीन लर्निंग ऍप्लिकेशन्स वाढतात. प्रत्येक फ्रेमवर्कचे स्वतःचे फायदे आणि तोटे आहेत.
सुरक्षा, स्केलेबिलिटी आणि कार्यप्रदर्शन यासह अनेक विचार करणे आवश्यक आहे. एंटरप्राइझ-ग्रेड सिस्टममध्ये, विश्वासार्हता अधिक महत्त्वाची बनते.
तुम्ही आत्ताच सुरुवात करत असल्यास, Tensorflow हे सुरू करण्यासाठी एक चांगले ठिकाण आहे. तुम्ही Windows-आधारित व्यावसायिक उत्पादन विकसित करत असल्यास CNTK निवडा. तुम्हाला Java आवडत असल्यास, DL4J वापरा.
प्रत्युत्तर द्या