Jika anda membaca ini, sudah pasti anda telah memulakan perjalanan anda ke pembelajaran mendalam. Jika anda baru mengenali topik ini, pembelajaran mendalam ialah alat tambah yang menggunakan struktur unik seperti otak yang dipanggil rangkaian saraf tiruan untuk membina komputer seperti manusia yang menangani isu dunia sebenar.
Untuk membantu dalam pembangunan reka bentuk ini, raksasa teknologi seperti Google, Facebook dan Uber telah membangunkan pelbagai rangka kerja untuk persekitaran pembelajaran mendalam Python, menjadikannya lebih mudah untuk memahami, mencipta dan melatih rangkaian saraf yang pelbagai.
Rangka kerja pembelajaran mendalam ialah perisian yang digunakan oleh ahli akademik dan saintis data untuk mencipta dan melatih model pembelajaran mendalam.
Matlamat rangka kerja ini adalah untuk membolehkan individu melatih model mereka tanpa perlu memahami teknik di belakang pembelajaran mendalam, rangkaian saraf dan pembelajaran mesin.
Melalui antara muka pengaturcaraan peringkat tinggi, rangka kerja ini menyediakan blok binaan untuk membina, melatih dan mengesahkan model.
Kami akan melihat TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK dan DeepLearing4j sebagai alternatif kepada PyTorch, yang digunakan secara meluas. kerangka pembelajaran yang mendalam.
Apakah itu Pytorch?
PyTorch ialah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka percuma yang dibina dengan perpustakaan Torch Python.
Ia dicipta oleh kumpulan Penyelidikan AI Facebook dan diterbitkan sebagai perpustakaan percuma dan sumber terbuka pada Januari 2016 dengan aplikasi dalam penglihatan komputer, pembelajaran mendalam dan pemprosesan bahasa semula jadi.
Ia mempunyai bahasa pengaturcaraan penting dan Pythonic yang menyokong kod sebagai model, memudahkan penyahpepijatan dan serasi dengan perpustakaan pengkomputeran saintifik popular yang lain, sambil kekal cekap dan membolehkan pemecut perkakasan seperti GPU.
PyTorch telah berkembang popular dalam kalangan penyelidik pembelajaran mendalam berkat tumpuannya pada kebolehgunaan dan pertimbangan prestasi yang menyeluruh.
Ia mengandungi struktur data asas, Tensor, yang merupakan tatasusunan berbilang dimensi yang serupa dengan tatasusunan Numpy, yang membolehkan pengaturcara untuk mereka bentuk yang rumit dengan mudah. rangkaian neural.
Ia menjadi lebih popular dalam sektor semasa dan dalam komuniti akademik kerana fleksibiliti, kelajuan dan kemudahan pelaksanaannya, menjadikannya salah satu alat pembelajaran mendalam yang paling popular.
Ciri Utama Pytorch
- PyTorch ialah Python-centric, atau "pythonic," kerana ia bertujuan untuk penyepaduan mendalam dengan pengaturcaraan Python dan bukannya berfungsi sebagai antara muka kepada perpustakaan yang dibangunkan dalam bahasa lain.
- Mudah untuk Dipelajari – PyTorch mengikut struktur yang sama seperti pengaturcaraan tradisional dan telah didokumentasikan dengan teliti, dengan komuniti pembangun sentiasa cuba mempertingkatkannya. Oleh itu, ia adalah mudah untuk belajar untuk kedua-dua pengaturcara dan bukan pengaturcara.
- PyTorch boleh membahagikan kerja pengiraan ke atas beberapa CPU atau GPU teras menggunakan keupayaan selari data. Walaupun keselarian serupa boleh dicapai dengan teknik pembelajaran mesin yang lain, PyTorch menjadikannya lebih mudah.
- Penyahpepijatan: Salah satu daripada banyak alat penyahpepijat Python yang boleh diakses secara meluas (contohnya, alat pdb dan ipdb Python) boleh digunakan untuk menyahpepijat PyTorch.
- PyTorch menyokong graf pengiraan dinamik, yang membayangkan bahawa tingkah laku rangkaian boleh diubah secara dinamik semasa masa jalan.
- PyTorch datang dengan pelbagai modul yang dicipta khas, seperti torchtext, torchvision, dan torchaudio, yang boleh digunakan untuk menangani pelbagai bidang pembelajaran mendalam, seperti NLP, penglihatan komputer dan pemprosesan suara.
Had Pytorch
- Antara muka pemantauan dan visualisasi terhad: Walaupun TensorFlow termasuk alat visualisasi yang berkuasa untuk menjana graf model (TensorBoard), PyTorch pada masa ini tidak mempunyai ciri ini. Akibatnya, pembangun boleh menyambung ke TensorBoard secara luaran atau menggunakan salah satu daripada banyak Python sedia ada alat visualisasi data.
- PyTorch bukan hujung ke hujung pembelajaran mesin platform pembangunan; ia menggunakan aplikasi ke pelayan, stesen kerja dan peranti mudah alih.
Atas semua sebab ini, mencari alternatif terbaik untuk Pytorch adalah keputusan yang bijak.
Alternatif Pytorch yang paling popular
Berikut ialah senarai alternatif terbaik untuk Pytorch.
1. Aliran Tensor
TensorFlow ialah rangka kerja sumber terbuka berfokus pembelajaran mendalam yang dicipta oleh Google. Ia juga menyokong standard pembelajaran mesin. TensorFlow direka bentuk dengan mengambil kira pengiraan berangka yang besar, bukannya pembelajaran mendalam.
Tambahan pula, ia terbukti cukup berharga untuk pembangunan pembelajaran mendalam juga, jadi Google menyediakannya secara percuma. TensorFlow mengambil data dalam bentuk tatasusunan berbilang dimensi dengan dimensi yang lebih besar, dikenali sebagai tensor. Apabila berurusan dengan jumlah data yang besar, tatasusunan berbilang dimensi sangat membantu.
TensorFlow adalah berdasarkan graf aliran data tepi nod. Oleh kerana kaedah pelaksanaan berbentuk graf, adalah lebih mudah untuk melaksanakan kod TensorFlow ke atas sekumpulan komputer semasa menggunakan GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust dan Scala adalah antara bahasa yang komuniti TensorFlow telah mencipta sokongan untuknya. TensorFlow menawarkan faedah mempunyai sejumlah besar titik akses.
Selain daripada bahasa, TensorFlow mempunyai rangkaian besar alatan yang berhubung dengannya atau dibina di atasnya.
kelebihan
- Ia mesra pengguna. Jika anda biasa dengan Python, ia akan menjadi mudah untuk diambil.
- Sokongan daripada masyarakat. TensorFlow dipertingkatkan secara praktikal setiap hari oleh Google dan pembangun pakar organisasi lain.
- TensorFlow Lite boleh digunakan untuk melaksanakan model TensorFlow pada peranti mudah alih.
- Tensorboard ialah alat untuk memantau dan menggambarkan data. Jika anda ingin melihat model pembelajaran mendalam anda dalam tindakan, ini adalah alat yang sangat baik untuk digunakan.
- Tensorflow.js membolehkan anda menggunakan JavaScript untuk menjalankan model pembelajaran mendalam masa nyata dalam penyemak imbas.
Kekurangan
- TensorFlow mempunyai struktur yang unik, menjadikannya lebih sukar untuk ditemui dan nyahpepijat ralat.
- Tiada sokongan OpenCL.
- TensorFlow tidak menyediakan banyak keupayaan untuk pengguna sistem pengendalian Windows. Ia membuka kunci banyak keupayaan untuk pengguna Linux. Walau bagaimanapun, pengguna Windows masih boleh memuat turun TensorFlow menggunakan gesaan anaconda atau pakej pip.
- TensorFlow ketinggalan dari segi menawarkan gelung simbolik untuk urutan tidak tentu. Ia mempunyai kegunaan khusus untuk urutan tertentu, menjadikannya sistem yang boleh digunakan. Akibatnya, ia dirujuk sebagai API peringkat rendah.
2. Keras
Keras ialah perpustakaan pembelajaran mendalam berasaskan Python, yang membezakannya daripada rangka kerja pembelajaran mendalam yang lain.
Ia adalah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang mentakrifkan a rangkaian neural Definisi API. Ia boleh digunakan sebagai antara muka pengguna dan untuk meningkatkan keupayaan rangka kerja pembelajaran mendalam di mana ia dijalankan.
Ia adalah rangka kerja minimalis yang ringan dan mudah digunakan. Atas sebab ini, Keras adalah sebahagian daripada API teras TensorFlow. Bahagian hadapan Keras membolehkan prototaip pantas model rangkaian saraf dalam penyelidikan.
API adalah mudah untuk difahami dan digunakan, dengan bonus tambahan untuk membolehkan model mudah dipindahkan antara rangka kerja.
kelebihan
- API Keras mudah digunakan. API direka bentuk dengan baik, berorientasikan objek dan boleh disesuaikan, menghasilkan pengalaman pengguna yang lebih menyeronokkan.
- Sokongan untuk latihan teragih dan selari berbilang GPU terbina dalam.
- Keras ialah modul asli Python yang menyediakan akses mudah kepada persekitaran sains data Python yang lengkap. Model Keras, sebagai contoh, boleh digunakan menggunakan API Python scikit-learn.
- Keras termasuk pemberat pra-latihan untuk beberapa model pembelajaran mendalam. Kita boleh menggunakan model ini secara langsung untuk membuat ramalan atau mengekstrak ciri.
Kekurangan
- Ia boleh menjadi sangat menjengkelkan untuk mendapatkan isu bahagian belakang peringkat rendah secara tetap. Masalah-masalah ini timbul apabila kita cuba melakukan tugas yang Keras tidak sepatutnya lakukan.
- Jika dibandingkan dengan bahagian belakangnya, ia mungkin lembap pada GPU dan mengambil masa yang lebih lama untuk dikira. Akibatnya, kami mungkin terpaksa berkompromi dengan kelajuan untuk kemesraan pengguna.
- Jika dibandingkan dengan pakej lain seperti sci-kit-learn, keupayaan prapemprosesan data Keras tidak begitu menarik.
3. Apache MX Net
Seorang lagi menonjol Rangka kerja Pembelajaran Mendalam ialah MXNet. MXNet, yang dicipta oleh Yayasan Perisian Apache, menyokong pelbagai bahasa, termasuk JavaScript, Python dan C++.
Perkhidmatan Web Amazon juga menyokong MXNet dalam pembangunan model pembelajaran mendalam. Ia sangat berskala, membolehkan latihan model pantas, dan ia serasi dengan pelbagai bahasa komputer.
Untuk mengoptimumkan kelajuan dan produktiviti, MXNet membolehkan anda menggabungkan bahasa pengaturcaraan simbolik dan penting. Ia berdasarkan penjadual pergantungan dinamik yang menyelaraskan aktiviti simbolik dan penting dalam masa nyata.
Selain itu, lapisan pengoptimuman graf menjadikan pelaksanaan simbolik pantas dan menjimatkan memori. MXNet ialah perpustakaan mudah alih dan ringan.
Ia dikuasakan oleh GPU NVIDIA PascalTM dan boleh berskala pada beberapa GPU dan nod, membolehkan anda melatih model dengan lebih cepat.
kelebihan
- Menyokong GPU dan mempunyai mod berbilang GPU.
- Cekap, berskala dan sepantas kilat.
- Semua platform utama berada di atas kapal.
- Penyajian model adalah mudah dan API adalah pantas.
- Scala, R, Python, C++ dan JavaScript adalah antara bahasa pengaturcaraan yang disokong.
Kekurangan
- MXNet mempunyai yang lebih kecil sumber terbuka komuniti daripada TensorFlow.
- Penambahbaikan, pembetulan pepijat dan penambahbaikan lain mengambil masa yang lebih lama untuk dilaksanakan kerana kekurangan sokongan komuniti yang ketara.
- MxNet, walaupun digunakan secara meluas oleh banyak firma dalam industri IT, tidak begitu terkenal sebagai Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Kit Alat Kognitif Microsoft (CNTK) ialah rangka kerja sumber terbuka yang berdaya maju secara komersial untuk pembelajaran mendalam teragih. Ia biasanya digunakan untuk mencipta rangkaian saraf, tetapi juga boleh digunakan untuk pembelajaran mesin dan pengkomputeran kognitif.
Ia menyokong pelbagai bahasa dan mudah digunakan di awan. Kerana kualiti ini, CNTK sesuai untuk pelbagai aplikasi AI. Walaupun kita boleh menggunakan C++ untuk menggunakan fungsinya, pilihan yang paling kerap ialah menggunakan program Python.
Apabila dijalankan pada beberapa komputer, Kit Alat Kognitif Microsoft diiktiraf untuk memberikan prestasi dan kebolehskalaan yang lebih baik daripada kit alat seperti Theano atau TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit menyokong kedua-dua model saraf RNN dan CNN, menjadikannya sesuai untuk tugasan pengecaman imej, tulisan tangan dan pertuturan.
kelebihan
- Mudah untuk disepadukan dengan Apache Spark, enjin analisis data.
- Skala CNTK telah menjadikannya pilihan popular dalam banyak perniagaan. Terdapat beberapa komponen yang dioptimumkan.
- Menawarkan prestasi yang stabil dan baik.
- Berfungsi dengan baik dengan Azure Cloud, kedua-duanya disokong oleh Microsoft.
- Penggunaan dan pengurusan sumber adalah cekap.
Kekurangan
- Berbanding dengan Tensorflow, terdapat kurang sokongan komuniti.
- Keluk pembelajaran yang curam.
- Ia tidak mempunyai papan visualisasi serta sokongan ARM.
5. Pembelajaran Dalam4j
Jika Java ialah bahasa pengaturcaraan utama anda, DeepLearning4j ialah rangka kerja yang baik untuk digunakan. Ia adalah perpustakaan pembelajaran mendalam yang diedarkan yang gred komersial dan sumber terbuka.
Semua jenis reka bentuk rangkaian saraf utama, seperti RNN dan CNN, disokong. Deeplearning4j ialah perpustakaan Java dan Scala untuk pembelajaran mendalam.
Ia berfungsi dengan baik dengan Hadoop dan Apache Spark juga. Deeplearning4j ialah alternatif yang menarik untuk penyelesaian pembelajaran mendalam berasaskan Java kerana ia turut menyokong GPU.
Mengenai rangka kerja pembelajaran mendalam Eclipse Deeplearning4j, beberapa ciri yang menonjol termasuk latihan selari melalui pengurangan berulang, penyesuaian seni bina perkhidmatan mikro dan CPU dan GPU yang diedarkan.
kelebihan
- Ia mempunyai dokumentasi yang sangat baik dan bantuan komuniti.
- Penyepaduan Apache Spark adalah mudah.
- Ia boleh berskala dan mampu mengendalikan jumlah data yang besar.
Kekurangan
- Berbanding dengan Tensorflow dan PyTorch, ia kurang popular.
- Java adalah satu-satunya bahasa pengaturcaraan yang tersedia.
Kesimpulan
Memilih rangka kerja pembelajaran mendalam yang terbaik adalah satu usaha yang sukar. Lebih-lebih lagi kerana terdapat begitu banyak daripada mereka, senarai itu semakin meningkat sebagai permintaan untuk kecerdasan buatan penyelidikan dan aplikasi pembelajaran mesin berkembang. Setiap rangka kerja mempunyai set kebaikan dan keburukan tersendiri.
Beberapa pertimbangan mesti dibuat, termasuk keselamatan, kebolehskalaan dan prestasi. Dalam sistem gred perusahaan, kebolehpercayaan menjadi lebih penting.
Jika anda baru bermula, Tensorflow ialah tempat yang baik untuk bermula. Pilih CNTK jika anda sedang membangunkan produk komersial berasaskan Windows. Jika anda lebih suka Java, gunakan DL4J.
Sila tinggalkan balasan anda