Qafas għat-tagħlim fil-fond jikkonsisti f'kombinazzjoni ta' interfaces, libreriji u għodod biex jiddefinixxu u jħarrġu mudelli ta' Tagħlim Magni malajr u b'mod preċiż.
Minħabba li t-tagħlim fil-fond juża ammont kbir ta 'dejta mhux strutturata u mhux testwali, għandek bżonn qafas li jikkontrolla l-interazzjoni bejn is-"saffi" u jagħmel l-iżvilupp tal-mudell mgħaġġel billi titgħallem mid-dejta tal-input u tieħu deċiżjonijiet awtonomi.
Jekk inti interessat li titgħallem dwar it-tagħlim profond fl-2021, ikkunsidra li tuża wieħed mill-oqfsa indikati hawn taħt. Ftakar li tagħżel waħda li tgħinek tilħaq l-għanijiet u l-viżjoni tiegħek.
1. TensorFlow
Meta titkellem dwar it-tagħlim profond, TensorFlow spiss huwa l-ewwel qafas imsemmi. Popolari ħafna, dan il-qafas mhux biss jintuża minn Google - il-kumpanija responsabbli għall-ħolqien tagħha - iżda wkoll minn kumpaniji oħra bħal Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia, u tant oħrajn.
TensorFlow jista 'jintuża biex jiżviluppa APIs ta' livell għoli u baxx, li jippermettilek tħaddem applikazzjonijiet fuq kważi kull tip ta 'apparat. Għalkemm Python huwa l-lingwa primarja tiegħu, l-interface ta 'Tensoflow jista' jiġi aċċessat u kkontrollat bl-użu ta 'lingwi ta' programmar oħra bħal C++, Java, Julia u JavaScript.
Billi huwa open-source, TensorFlow jippermettilek tagħmel diversi integrazzjoni ma' APIs oħra u tikseb appoġġ u aġġornamenti veloċi mill-komunità. Id-dipendenza tagħha fuq "grafiċi statiċi" għall-komputazzjoni tippermettilek li tagħmel kalkoli immedjati jew issalva operazzjonijiet għall-aċċess fi żmien ieħor. Dawn ir-raġunijiet, miżjuda mal-possibbiltà li tista '"tara" l-iżvilupp tan-netwerk newrali tiegħek permezz ta' TensorBoard, jagħmlu TensorFlow l-aktar qafas popolari għal tagħlim profond.
Karatteristiċi ewlenin
- Sors miftuħ
- Flessibilità
- Debugging veloċi
2. PyTorch
PyTorch huwa qafas żviluppat minn Facebook biex jappoġġja l-operat tas-servizzi tiegħu. Minn meta sar open-source, dan il-qafas intuża minn kumpaniji minbarra Facebook, bħal Salesforce u Udacity.
Dan il-qafas jopera graffs aġġornati dinamikament, li jippermettilek tagħmel bidliet fl-arkitettura tas-sett tad-dejta tiegħek hekk kif tipproċessah. B'PyTorch huwa aktar sempliċi li tiżviluppa u tħarreġ netwerk newrali, anke mingħajr ebda esperjenza fit-tagħlim profond.
Billi tkun open source u bbażata fuq Python, tista' tagħmel integrazzjonijiet sempliċi u veloċi għal PyTorch. Huwa wkoll qafas sempliċi biex titgħallem, tuża u tiddibaggja. Jekk għandek mistoqsijiet, tista 'toqgħod fuq l-appoġġ kbir u l-aġġornamenti miż-żewġ komunitajiet - il-komunità Python u l-komunità PyTorch.
Karatteristiċi ewlenin
- Faċli biex jitgħallmu
- Jappoġġja GPU u CPU
- Sett għani ta’ APIs biex jestendu l-libreriji
3. Apache MX Net
Minħabba l-iskalabbiltà għolja, il-prestazzjoni għolja, is-soluzzjoni tal-problemi veloċi, u l-appoġġ avvanzat tal-GPU, dan il-qafas inħoloq minn Apache għall-użu fi proġetti industrijali kbar.
MXNet jinkludi l-interface Gluon li tippermetti lill-iżviluppaturi tal-livelli kollha tal-ħiliet ibda bit-tagħlim fil-fond fuq is-sħab, fuq apparati edge, u fuq apps mobbli. Fi ftit linji biss ta 'kodiċi Gluon, tista' tibni rigressjoni lineari, netwerks konvoluzzjonali u LSTMs rikorrenti għal sejbien ta 'oġġett, rikonoxximent tad-diskors, rakkomandazzjoni, u personalizzazzjoni.
MXNet jista 'jintuża fuq apparati varji u huwa appoġġjat minn diversi Lingwi ta ’programmazzjoni bħal Java, R, JavaScript, Scala u Go. Għalkemm in-numru ta 'utenti u membri fil-komunità tiegħu huwa baxx, MXNet għandu dokumentazzjoni miktuba tajjeb u potenzjal kbir għat-tkabbir, partikolarment issa li Amazon għażlet dan il-qafas bħala l-għodda primarja għat-Tagħlim tal-Machine fuq AWS.
Karatteristiċi ewlenin
- 8 irbit tal-lingwa
- Taħriġ Imqassam, li jappoġġja sistemi multi-CPU u multi-GPU
- Front-end ibridu, li jippermetti li taqleb bejn modi imperattivi u simboliċi
4. Microsoft Konjittivi Toolkit
Jekk qed taħseb li tiżviluppa applikazzjonijiet jew servizzi li jaħdmu fuq Azure (servizzi cloud ta' Microsoft), il-Microsoft Cognitive Toolkit huwa l-qafas biex tagħżel għall-proġetti ta' tagħlim profond tiegħek. Dan huwa open source, u appoġġjat minn lingwi ta 'programmar bħal Python, C++, C#, Java, fost oħrajn. Dan il-qafas huwa ddisinjat biex "jaħseb bħall-moħħ tal-bniedem", u għalhekk jista 'jipproċessa ammonti kbar ta' data mhux strutturata, filwaqt li joffri taħriġ mgħaġġel u arkitettura intuwittiva.
Billi tagħżel dan il-qafas - l-istess wieħed wara Skype, Xbox, u Cortana - ikollok prestazzjoni tajba mill-applikazzjonijiet tiegħek, iskalabbiltà u integrazzjoni sempliċi ma 'Azure. Madankollu, meta mqabbel ma 'TensorFlow jew PyTorch, in-numru ta' membri fil-komunità u l-appoġġ tiegħu jitnaqqas.
Il-video li ġej joffri introduzzjoni kompleta u eżempji ta' applikazzjoni:
Karatteristiċi ewlenin
- Dokumentazzjoni ċara
- Appoġġ mit-tim tal-Microsoft
- Viżwalizzazzjoni diretta tal-graff
5. Keras
Bħal PyTorch, Keras hija librerija bbażata fuq Python għal proġetti li jużaw ħafna dejta. Il-keras API taħdem f'livell għoli u tippermetti integrazzjoni ma 'APIs ta' livell baxx bħal TensorFlow, Theano, u Microsoft Cognitive Toolkit.
Xi vantaġġi tal-użu tal-keras huma s-sempliċità tiegħu biex titgħallem - li huwa l-qafas rakkomandat għal dawk li jibdew fit-tagħlim profond; il-veloċità tal-iskjerament tagħha; li jkollhom appoġġ kbir mill-komunità tal-python u mill-komunitajiet tal-oqfsa l-oħra li hija integrata magħhom.
Keras fih diversi implimentazzjonijiet tal- blokki tal-bini ta 'netwerks newrali bħal saffi, funzjonijiet oġġettivi, funzjonijiet ta 'attivazzjoni, u optimizers matematiċi. Il-kodiċi tiegħu huwa ospitat fuq GitHub u hemm fora u kanal ta 'appoġġ Slack. Minbarra l-appoġġ għall-istandard netwerks newrali, Keras joffri appoġġ għal Netwerks Neurali Konvoluzzjonali u Netwerks Neurali Rikorrenti.
Keras jippermetti mudelli ta’ tagħlim profond li jiġi ġġenerat fuq smartphones kemm fuq iOS kif ukoll Android, fuq Java Virtual Machine, jew fuq il-web. Jippermetti wkoll l-użu ta’ taħriġ distribwit ta’ mudelli ta’ tagħlim profond fuq gruppi ta’ Unitajiet ta’ Ipproċessar tal-Grafika (GPU) u Unitajiet ta’ Ipproċessar tat-Tensor (TPU).
Karatteristiċi ewlenin
- Mudelli mħarrġa minn qabel
- Appoġġ backend multipli
- Appoġġ komunitarju faċli għall-utent u kbir
6. Apple Core ML
Core ML ġie żviluppat minn Apple biex jappoġġja l-ekosistema tagħha - IOS, Mac OS, u iPad OS. L-API tagħha taħdem f'livell baxx, billi tagħmel użu tajjeb mir-riżorsi tas-CPU u l-GPU, li tippermetti li mudelli u applikazzjonijiet maħluqa jibqgħu jaħdmu anki mingħajr konnessjoni tal-internet, li jnaqqas il-"impronta tal-memorja" u l-konsum tal-enerġija tal-apparat.
Il-mod kif Core ML iwettaq dan mhuwiex eżattament billi tagħmel librerija oħra tat-tagħlim tal-magni li hija ottimizzata biex taħdem fuq iphones/ipads. Minflok, Core ML huwa aktar bħal kompilatur li jieħu speċifikazzjonijiet tal-mudell u parametri mħarrġa espressi ma 'softwer ieħor ta' tagħlim bil-magni u jikkonvertih f'fajl li jsir riżors għal app iOS. Din il-konverżjoni għal mudell Core ML isseħħ waqt l-iżvilupp tal-app, mhux f'ħin reali peress li l-app qed tintuża, u hija ffaċilitata mill-librerija python coremltools.
Core ML jagħti prestazzjoni veloċi b'integrazzjoni faċli ta ' tagħlim magna mudelli f'applikazzjonijiet. Jappoġġja tagħlim fil-fond b'aktar minn 30 tip ta 'saffi kif ukoll siġar tad-deċiżjonijiet, magni tal-vettur ta' appoġġ, u metodi ta 'rigressjoni lineari, kollha mibnija fuq teknoloġiji ta' livell baxx bħal Metal u Aċċelera.
Karatteristiċi ewlenin
- Faċli biex tintegra fl-apps
- Użu ottimali tar-riżorsi lokali, li ma jeħtieġx aċċess għall-internet
- Privatezza: id-dejta m'għandhiex għalfejn tħalli l-apparat
7. ONNX
L-aħħar qafas fil-lista tagħna huwa ONNX. Dan il-qafas ħareġ minn kollaborazzjoni bejn Microsoft u Facebook, bil-għan li jissimplifika l-proċess ta’ trasferiment u bini ta’ mudelli bejn oqfsa, għodod, runtimes u kompilaturi differenti.
ONNX jiddefinixxi tip ta 'fajl komuni li jista' jaħdem fuq pjattaformi multipli, filwaqt li jagħmel użu mill-benefiċċji ta 'APIs ta' livell baxx bħal dawk minn Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, Caffe u (bl-użu ta 'konvertituri) Tensorflow u Core ML. Il-prinċipju wara ONNX huwa li tħarreġ mudell fuq munzell u timplimentah billi tuża inferenzi u tbassir oħra.
Il-Fondazzjoni LF AI, sotto-organizzazzjoni tal-Fondazzjoni Linux, hija organizzazzjoni ddedikata biex tibni ekosistema biex tappoġġja open-source innovazzjoni fl-intelliġenza artifiċjali (AI), it-tagħlim tal-magni (ML), u t-tagħlim fil-fond (DL). Żied ONNX bħala proġett ta’ livell ta’ gradwat fl-14 ta’ Novembru 2019. Din il-mossa ta’ ONNX taħt l-umbrella tal-Fondazzjoni LF AI kienet meqjusa bħala pass importanti fl-istabbiliment ta’ ONNX bħala standard ta’ format miftuħ newtrali għall-bejjiegħ.
L-ONNX Model Zoo hija ġabra ta’ mudelli mħarrġa minn qabel fil-Deep Learning disponibbli fil-format ONNX. Għal kull mudell hemm notebooks jupyter għat-taħriġ tal-mudell u t-twettiq tal-inferenza mal-mudell imħarreġ. In-notebooks huma miktuba bil-Python u fihom links għall- dataset tat-taħriġ u referenzi għad-dokument xjentifiku oriġinali li jiddeskrivi l-arkitettura tal-mudell.
Karatteristiċi ewlenin
- Interoperabbiltà tal-qafas
- Ottimizzazzjoni tal-Hardware
konklużjoni
Dan huwa sommarju tal-aħjar oqfsa għal tagħlim fil-fond. Hemm diversi oqfsa għal dan il-għan, b'xejn jew imħallsa. Biex tagħżel l-aħjar għall-proġett tiegħek, l-ewwel tkun taf għal liema pjattaforma se tkun qed tiżviluppa l-applikazzjoni tiegħek.
Oqfsa ġenerali bħal TensorFlow u Keras huma l-aħjar għażliet biex tibda. Imma jekk għandek bżonn tuża OS jew vantaġġi speċifiċi għall-apparat, allura Core ML u Microsoft Cognitive Toolkit jistgħu jkunu l-aħjar għażliet.
Hemm oqfsa oħra mmirati lejn apparat Android, magni oħra, u skopijiet speċifiċi li ma ssemmewx f'din il-lista. Jekk dan l-aħħar grupp jinteressak, nissuġġerixxu li tagħmel tfittxija għall-informazzjoni tagħhom fuq Google jew siti oħra ta' tagħlim tal-magni.
Ħalli Irrispondi