သင်ဤစာကိုဖတ်နေပါက၊ သင်သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုသို့ ခရီးစတင်နေပြီဖြစ်သည်မှာ သေချာပါသည်။ အကယ်၍ သင်သည် ဤအကြောင်းအရာအတွက် အသစ်ဖြစ်ပါက၊ နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပေးသည့် လူသားနှင့်တူသော ကွန်ပျူတာများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် ထူးခြားသော ဦးနှောက်နှင့်တူသော အာရုံကြောကွန်ရက်များဟုခေါ်သော သီးသန့်ဖွဲ့စည်းပုံသဏ္ဍာန်ကို အသုံးပြုသည့် အပိုပရိုဂရမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤဒီဇိုင်းများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန်အတွက် Google၊ Facebook၊ နှင့် Uber တို့ကဲ့သို့ နည်းပညာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များသည် Python နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပတ်ဝန်းကျင်အတွက် မူဘောင်အမျိုးမျိုးကို တီထွင်ခဲ့ပြီး ကွဲပြားသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို နားလည်ရန်၊ ဖန်တီးရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမူဘောင်သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကိုဖန်တီးရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန် ပညာရှင်များနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအသုံးပြုသည့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အပိုင်းအစတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤမူဘောင်များ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ နောက်ကွယ်ရှိ နည်းပညာများကို နားလည်စရာမလိုဘဲ ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်လ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန် ဖြစ်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် စက်သင်ယူမှု။
အဆင့်မြင့် ပရိုဂရမ်းမင်း အင်တာဖေ့စ်မှတဆင့်၊ ဤဘောင်များသည် တည်ဆောက်ခြင်း၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် မော်ဒယ်များကို စစ်ဆေးခြင်းအတွက် အဆောက်အဦတုံးများကို ပေးပါသည်။
TensorFlow၊ Keras၊ Apache MXNet၊ Microsoft CNTK နှင့် DeepLearing4j တို့ကို တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုနေသည့် PyTorch ၏ အခြားရွေးချယ်စရာများအဖြစ် ကျွန်ုပ်တို့ကြည့်ရှုပါမည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုမူဘောင်.
Pytorch ဆိုတာဘာလဲ။
Pythorch Torch Python စာကြည့်တိုက်ဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော အခမဲ့၊ open-source စက်သင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းကို Facebook ၏ AI သုတေသနအဖွဲ့မှ ဖန်တီးခဲ့ပြီး 2016 ခုနှစ် ဇန်နဝါရီလတွင် အခမဲ့နှင့် open-source စာကြည့်တိုက်အဖြစ် ကွန်ပြူတာအမြင်၊ နက်နဲသောသင်ယူမှုနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အသုံးချမှုများဖြင့် ထုတ်ဝေခဲ့သည်။
၎င်းတွင် မော်ဒယ်အဖြစ် ကုဒ်ကို ပံ့ပိုးပေးကာ၊ အမှားရှာပြင်ခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့စေကာ GPUs ကဲ့သို့သော ဟာ့ဒ်ဝဲ အရှိန်မြှင့်စက်များကို ဖွင့်ထားစဉ်တွင် မရှိမဖြစ် လိုအပ်သော နှင့် Pythonic ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားတစ်ခု ပါရှိသည်။
PyTorch သည် အသုံးဝင်မှုနှင့် စေ့စေ့စပ်စပ် စွမ်းဆောင်ရည် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများအပေါ် အာရုံစိုက်ခြင်းကြောင့် နက်ရှိုင်းသော လေ့လာရေးသုတေသီများကြားတွင် ရေပန်းစားလာခဲ့သည်။
၎င်းတွင် အခြေခံဒေတာဖွဲ့စည်းပုံ၊ Tensor ပါ၀င်သည်၊ ၎င်းသည် Numpy arrays နှင့်ဆင်တူသည့် multi-dimensional array တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ပရိုဂရမ်မာများအား ရှုပ်ထွေးသောဒီဇိုင်းကို အလွယ်တကူဖန်တီးနိုင်စေမည့် အာရုံကြောကွန်ယက်ကို.
၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ မြန်နှုန်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ရလွယ်ကူခြင်းတို့ကြောင့် လက်ရှိကဏ္ဍများနှင့် ပညာရေးအသိုင်းအဝိုင်းတွင် ပိုမိုရေပန်းစားလာကာ ၎င်းသည် ရေပန်းအစားဆုံး နက်နဲသောသင်ယူမှုကိရိယာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်လာသည်။
Pytorg သော့ချက်အင်္ဂါရပ်များ
- PyTorch သည် Python-centric သို့မဟုတ် "pythonic" ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် အခြားဘာသာစကားဖြင့် တီထွင်ထားသည့် စာကြည့်တိုက်တစ်ခုအတွက် ချိတ်ဆက်မှုအဖြစ် လုပ်ဆောင်မည့်အစား Python ပရိုဂရမ်းမင်းနှင့် နက်ရှိုင်းစွာ ပေါင်းစည်းရန်အတွက် ရည်ရွယ်သည်။
- လေ့လာရန် ရိုးရှင်းသော - PyTorch သည် ရိုးရာပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းကဲ့သို့ တူညီသောဖွဲ့စည်းပုံကို လိုက်နာပြီး ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူအသိုင်းအဝိုင်းက ၎င်းကို မြှင့်တင်ရန် အမြဲကြိုးစားနေသဖြင့် သေသေချာချာ မှတ်တမ်းတင်ထားသည်။ ထို့ကြောင့် ပရိုဂရမ်မာများနှင့် ပရိုဂရမ်မာမဟုတ်သူများအတွက် လေ့လာရန်မှာ ရိုးရှင်းပါသည်။
- PyTorch သည် များစွာသော CPU သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ အလုပ်များကို ပိုင်းခြားနိုင်သည်။ GPU ကို data parallelism စွမ်းရည်ကို အသုံးပြု၍ cores များ။ အလားတူ ပြိုင်တူဝါဒကို အခြားစက်-သင်ယူမှုနည်းပညာများဖြင့် ပြီးမြောက်နိုင်သော်လည်း PyTorch သည် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
- အမှားရှာပြင်ခြင်း- များပြားစွာဝင်ရောက်နိုင်သော Python အမှားရှာပြင်ကိရိယာများထဲမှတစ်ခု (ဥပမာ၊ Python ၏ pdb နှင့် ipdb ကိရိယာများ) သည် PyTorch ကို အမှားရှာရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- PyTorch သည် လည်ပတ်နေချိန်အတွင်း ကွန်ရက်၏ အမူအကျင့်များကို ဒိုင်းနမစ်ဖြင့် ပြောင်းလဲနိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည့် ရွေ့လျားတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
- PyTorch ကဲ့သို့သော အထူးဖန်တီးထားသော module မျိုးစုံပါရှိသည်။ torchtext၊ torchvision နှင့် torchaudioNLP၊ ကွန်ပြူတာအမြင်နှင့် အသံဖြင့်လုပ်ဆောင်ခြင်းစသည့် ကွဲပြားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်များတွင် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
Pytorch ကန့်သတ်ချက်များ
- ကန့်သတ်စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် မြင်သာမြင်သာသည့် အင်တာဖေ့စ်များ- TensorFlow တွင် မော်ဒယ်ဂရပ်ဖစ် (TensorBoard) ကို ဖန်တီးရန်အတွက် အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခု ပါ၀င်သော်လည်း၊ PyTorch သည် လောလောဆယ်တွင် ဤအင်္ဂါရပ် ကင်းမဲ့နေသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် developer များသည် TensorBoard ကို ပြင်ပတွင် ချိတ်ဆက်နိုင်သည် သို့မဟုတ် လက်ရှိ Python အများအပြားထဲမှ တစ်ခုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဒေတာ visualization tools တွေကို.
- PyTorch သည် အဆုံးမှ အဆုံးမဟုတ်ပါ။ စက်သင်ယူမှု ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးပလပ်ဖောင်း; ၎င်းသည် အပလီကေးရှင်းများကို ဆာဗာများ၊ အလုပ်ရုံများနှင့် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများသို့ ဖြန့်ကျက်ထားသည်။
ဤအကြောင်းပြချက်များအားလုံးအတွက်၊ Pytorg ၏အကောင်းဆုံးရွေးချယ်စရာများကိုရှာဖွေခြင်းသည် ပညာရှိသောဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
လူကြိုက်အများဆုံး Pytorg အခြားရွေးချယ်စရာများ
ဤသည်မှာ Pytorg ၏အကောင်းဆုံးရွေးချယ်စရာများစာရင်းဖြစ်သည်။
1. Tensorflow
TensorFlow Google မှ ဖန်တီးထားသော နက်နဲသော သင်ယူမှုကို အာရုံစူးစိုက်သော၊ open-source framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ စံနှုန်းကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးသည်။ စက်သင်ယူမှု. TensorFlow ကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းထက် စိတ်ထဲတွင် ကြီးမားသော ဂဏန်းတွက်ချက်မှုများဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက်လည်း အလွန်အဖိုးတန်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပြီး၊ ထို့ကြောင့် Google က ၎င်းကို အခမဲ့ အသုံးပြုခွင့်ပေးခဲ့သည်။ TensorFlow သည် tensor ဟုခေါ်သော ပိုကြီးသောအတိုင်းအတာများဖြင့် ဒေတာကို ယူဆောင်သည်။ များပြားလှသော ဒေတာပမာဏများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသောအခါ၊ ဘက်ပေါင်းစုံမှ အခင်းအကျင်းများသည် အထောက်အကူဖြစ်လာသည်။
TensorFlow သည် node- edge data flow graphs များကို အခြေခံထားသည်။ လုပ်ဆောင်ချက်နည်းလမ်းသည် ဂရပ်ဖ်ပုံစံယူသောကြောင့် GPU များကိုအသုံးပြုနေစဉ် ကွန်ပျူတာအစုအဝေးတစ်ခုပေါ်တွင် TensorFlow ကုဒ်ကို လုပ်ဆောင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူသည်။
C#၊ Haskell၊ Julia၊ R၊ Ruby၊ Rust နှင့် Scala တို့သည် TensorFlow ၏ အသိုက်အဝန်းအတွက် ပံ့ပိုးမှုဖန်တီးထားသည့် ဘာသာစကားများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ TensorFlow သည် access point အများအပြားရှိခြင်း၏အကျိုးကျေးဇူးကိုပေးသည်။
ဘာသာစကားများအပြင် TensorFlow သည် ၎င်းနှင့်ချိတ်ဆက်နိုင်သော သို့မဟုတ် ၎င်းအပေါ်တွင်တည်ဆောက်ထားသည့်ကိရိယာများစွာရှိသည်။
အားသာချက်များ
- ၎င်းသည် အသုံးပြုရလွယ်ကူသည်။ အကယ်၍ သင်သည် Python နှင့် ရင်းနှီးပါက၊ ကောက်ယူရန် လွယ်ကူပါလိမ့်မည်။
- အသိုင်းအဝန်းမှ ပံ့ပိုးမှု။ TensorFlow ကို Google နှင့် အခြားအဖွဲ့အစည်းများ၏ ကျွမ်းကျင်သူ developer များက နေ့စဉ် လက်တွေ့ကျကျ မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
- TensorFlow Lite ကို မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများတွင် TensorFlow မော်ဒယ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- Tensorboard သည် စောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက် ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အချက်အလက်ကို မြင်ယောင်ခြင်း။. သင်၏ နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို လုပ်ဆောင်ချက်တွင် ကြည့်ရှုလိုပါက၊ ၎င်းသည် အသုံးပြုရန် အကောင်းဆုံးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Tensorflow.js သည် ဘရောက်ဆာတွင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံများကို လုပ်ဆောင်ရန် JavaScript ကို အသုံးပြုခွင့်ပေးသည်။
အားနည်းချက်များ
- TensorFlow တွင် ထူးခြားသောဖွဲ့စည်းပုံပါရှိပြီး အမှားအယွင်းများကို ရှာဖွေရန်နှင့် အမှားရှာရန် ပိုမိုခက်ခဲစေသည်။
- OpenCL ပံ့ပိုးမှု မရှိပါ။
- TensorFlow သည် Windows လည်ပတ်မှုစနစ်အသုံးပြုသူများအတွက် စွမ်းဆောင်ရည်များစွာကို ပေးစွမ်းခြင်းမရှိပေ။ ၎င်းသည် Linux အသုံးပြုသူများအတွက် များပြားလှသော စွမ်းရည်များကို ဖွင့်ပေးသည်။ သို့သော်လည်း၊ Windows အသုံးပြုသူများသည် anaconda prompt သို့မဟုတ် pip ပက်ကေ့ခ်ျကို အသုံးပြု၍ TensorFlow ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်သေးသည်။
- TensorFlow သည် မရေမတွက်နိုင်သော sequence များအတွက် သင်္ကေတဆိုင်ရာ loops များကို ပေးဆောင်ရာတွင် နောက်ကျကျန်နေပါသည်။ ၎င်းတွင် သီးခြား sequences များအတွက် သီးခြားအသုံးပြုမှုရှိပြီး ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သော စနစ်တစ်ခု ဖြစ်စေသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ၎င်းကို အဆင့်နိမ့် API အဖြစ် ရည်ညွှန်းသည်။
2. Keras
ကရား Python-based deep learning library ဖြစ်ပြီး ၎င်းကို အခြားသော နက်နဲသော သင်ယူမှုဘောင်များနှင့် ခွဲခြားထားသည်။
၎င်းသည် a ကိုသတ်မှတ်ပေးသောအဆင့်မြင့်ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတစ်ခုဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ယက်ကို API အဓိပ္ပါယ်။ ၎င်းကို အသုံးပြုသူ အင်တာဖေ့စ်အဖြစ် နှစ်မျိုးလုံးအသုံးပြုနိုင်ပြီး ၎င်းလုပ်ဆောင်နေသည့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုဘောင်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်။
၎င်းသည် ပေါ့ပါးပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူသော သေးငယ်သောဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအကြောင်းများကြောင့် Keras သည် TensorFlow ၏ core API ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ Keras ၏ ရှေ့ဆုံးသည် သုတေသနတွင် အာရုံကြောကွန်ရက် မော်ဒယ်များ၏ လျင်မြန်သော နမူနာပုံစံများကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။
API သည် frameworks များကြားတွင် မော်ဒယ်များကို အလွယ်တကူ လွှဲပြောင်းနိုင်စေမည့် အပိုဆုကြေးများဖြင့် ဆုပ်ကိုင်ပြီး အသုံးပြုရန် ရိုးရှင်းပါသည်။
အားသာချက်များ
- Keras API သည်အသုံးပြုရလွယ်ကူသည်။ API သည် ကောင်းမွန်စွာ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး အရာဝတ္ထုကို ဦးတည်ကာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသောကြောင့် ပိုမိုနှစ်သက်ဖွယ်အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ရရှိစေပါသည်။
- ဖြန့်ဝေလေ့ကျင့်မှုနှင့် Multi-GPU အပြိုင်များအတွက် ပံ့ပိုးမှုတွင် ထည့်သွင်းထားသည်။
- Keras သည် ပြီးပြည့်စုံသော Python ဒေတာသိပ္ပံပတ်ဝန်းကျင်သို့ ရိုးရှင်းသောဝင်ရောက်ခွင့်ကိုပေးဆောင်သည့် Python မူရင်း module တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် Keras မော်ဒယ်များကို Python scikit-learn API ကို အသုံးပြု၍ အသုံးပြုနိုင်သည်။
- Keras တွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများစွာအတွက် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော အလေးများပါဝင်သည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ပြုလုပ်ရန် သို့မဟုတ် အင်္ဂါရပ်များကို ထုတ်ယူရန် ဤမော်ဒယ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
အားနည်းချက်များ
- အဆင့်နိမ့် backend ပြဿနာများကို ပုံမှန်ရရှိရန် မယုံနိုင်လောက်အောင် စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ Keras ပြီးမြောက်ဖို့ မရည်ရွယ်တဲ့ အလုပ်တွေကို လုပ်ဖို့ ကြိုးပမ်းတဲ့အခါ ဒီပြဿနာတွေ ပေါ်လာပါတယ်။
- ၎င်း၏နောက်ကွယ်မှအရာများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ၎င်းသည် GPU များတွင်နှေးကွေးပြီးတွက်ချက်ရန်ပိုကြာနိုင်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသုံးပြုသူ-ဖော်ရွေမှုအတွက် အမြန်နှုန်းကို အလျှော့ပေးရမည်ဖြစ်သည်။
- sci-kit-learn ကဲ့သို့သော အခြားသော packages များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက Keras data-preprocessing စွမ်းရည်များသည် ဆွဲဆောင်မှု မရှိပေ။
3. Apache MX Net
နောက်တစ်ခုက ထင်ရှားတယ်။ Deep Learning မူဘောင် MXNet ဖြစ်ပါတယ်။ Apache Software Foundation မှ ဖန်တီးထားသည့် MXNet သည် JavaScript၊ Python နှင့် C++ အပါအဝင် ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
Amazon Web Services သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် MXNet ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ လျင်မြန်သော မော်ဒယ်သင်တန်းအတွက် ခွင့်ပြုပေးသော အရွယ်အစားမှာ အလွန်ကြီးမားပြီး ၎င်းသည် ကွန်ပျူတာဘာသာစကားအမျိုးမျိုးနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
မြန်နှုန်းနှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်၊ MXNet သည် သင့်အား သင်္ကေတနှင့် အရေးပါသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများကို ရောစပ်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ သင်္ကေတနှင့် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို အပြိုင်လုပ်ဆောင်သည့် တက်ကြွသောမှီခိုမှုအချိန်ဇယားကို အခြေခံထားသည်။
၎င်းအပြင်၊ ဂရပ်ဖစ်ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအလွှာသည် သင်္ကေတလုပ်ဆောင်မှုကို မြန်ဆန်စေပြီး မှတ်ဉာဏ်ကို ချွေတာစေသည်။ MXNet သည် သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူပြီး ပေါ့ပါးသောစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းကို NVIDIA PascalTM GPU များဖြင့် မောင်းနှင်ထားပြီး GPUs များနှင့် node အများအပြားတွင် မော်ဒယ်များကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ လေ့ကျင့်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
အားသာချက်များ
- GPU များကို ထောက်ပံ့ပေးပြီး Multi-GPU မုဒ်ပါရှိသည်။
- ထိရောက်သော၊ အတိုင်းအတာနှင့် လျှပ်စီးလက်မြန်။
- အဓိက ပလက်ဖောင်းအားလုံးသည် သင်္ဘောပေါ်တွင် ရှိနေသည်။
- မော်ဒယ်ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းသည် ရိုးရှင်းပြီး API သည် မြန်ဆန်သည်။
- Scala၊ R၊ Python၊ C++ နှင့် JavaScript တို့ကို ပံ့ပိုးထားသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများထဲတွင် ပါဝင်ပါသည်။
အားနည်းချက်များ
- MXNet မှာ သေးငယ်ပါတယ်။ open source ဖြစ်ပြီး အသိုင်းအဝိုင်း TensorFlow ထက်။
- တိုးတက်မှုများ၊ ချွတ်ယွင်းချက်ပြင်ဆင်မှုများနှင့် အခြားတိုးတက်မှုများသည် သိသာထင်ရှားသောအသိုင်းအဝိုင်း၏ပံ့ပိုးကူညီမှုနည်းပါးခြင်းကြောင့် အကောင်အထည်ဖေါ်ရန် အချိန်ပိုကြာပါသည်။
- MxNet သည် IT လုပ်ငန်းတွင် ကုမ္ပဏီအများအပြားမှ ကျယ်ပြန့်စွာ အလုပ်ခန့်ထားသော်လည်း Tensorflow ကဲ့သို့ လူသိများခြင်းမရှိပေ။
4. Microsoft CNTK
Microsoft သိမြင်မှုကိရိယာအစုံ (CNTK) ဖြန့်ဝေနက်နဲသောသင်ယူမှုအတွက် စီးပွားရေးအရ အကျုံးဝင်သော open-source မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဖန်တီးရန် ယေဘုယျအားဖြင့် အသုံးပြုသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များဒါပေမယ့် machine learning နဲ့ cognitive computing အတွက်လည်း သုံးနိုင်ပါတယ်။
၎င်းသည် ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးကို ပံ့ပိုးပေးပြီး cloud ပေါ်တွင် အသုံးပြုရလွယ်ကူသည်။ ဤအရည်အသွေးများကြောင့် CNTK သည် AI အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်း၏လုပ်ဆောင်ချက်များကိုခေါ်ဆိုရန် C++ ကိုအသုံးပြုနိုင်သော်လည်း၊ မကြာခဏရွေးချယ်စရာမှာ Python ပရိုဂရမ်ကိုအသုံးပြုရန်ဖြစ်သည်။
ကွန်ပြူတာများစွာတွင် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ Microsoft Cognitive Toolkit သည် Theano သို့မဟုတ် TensorFlow ကဲ့သို့သော toolkits များထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အရွယ်အစားကို ပေးဆောင်ရန် အသိအမှတ်ပြုခံရပါသည်။
Microsoft Cognitive Toolkit သည် RNN နှင့် CNN အာရုံကြောပုံစံများ နှစ်မျိုးလုံးကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ၎င်းကို ရုပ်ပုံ၊ လက်ရေးနှင့် စကားပြောမှတ်သားမှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် သင့်လျော်စေသည်။
အားသာချက်များ
- ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအင်ဂျင် Apache Spark နှင့် ပေါင်းစပ်ရန် ရိုးရှင်းပါသည်။
- CNTK ၏ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုသည် လုပ်ငန်းများစွာတွင် ရေပန်းစားသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်စေခဲ့သည်။ ပြုပြင်ထားသော အစိတ်အပိုင်းများစွာ ရှိပါသည်။
- တည်ငြိမ်ပြီး ကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးသည်။
- Microsoft မှပံ့ပိုးပေးထားသည့် Azure Cloud နှင့် ကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်ပါသည်။
- အရင်းအမြစ် အသုံးချမှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုများသည် ထိရောက်မှုရှိသည်။
အားနည်းချက်များ
- Tensorflow နှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် အသိုင်းအဝိုင်း ထောက်ခံမှု နည်းပါးသည်။
- နက်နဲသော သင်ယူမှုမျဉ်း။
- ၎င်းတွင် visualization board နှင့် ARM ပံ့ပိုးမှုတို့ မပါရှိပါ။
5. DeepLearning4j
Java သည် သင်၏ အဓိက ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားဖြစ်ပါက၊ DeepLearning4j သည် အသုံးပြုရန် ကောင်းမွန်သော framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စီးပွားဖြစ်အဆင့်နှင့် open-source ဖြစ်သော ဖြန့်ဝေနက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည်။
RNN နှင့် CNNs ကဲ့သို့သော အဓိကအာရုံကြောကွန်ရက် ဒီဇိုင်းအမျိုးအစားအားလုံးကို ပံ့ပိုးထားသည်။ Deeplearning4j သည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအတွက် Java နှင့် Scala စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
၎င်းသည် Hadoop နှင့် Apache Spark တို့နှင့်လည်း ကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်ပါသည်။ Deeplearning4j သည် GPUs များကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် Java-based နက်နဲသောသင်ယူမှုဖြေရှင်းချက်များအတွက် အံ့သြဖွယ်ရွေးချယ်စရာတစ်ခုဖြစ်သည်။
Eclipse Deeplearning4j နက်နဲသောသင်ယူမှုမူဘောင်နှင့်ပတ်သက်လာသောအခါတွင်၊ အချို့သောထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များသည် ထပ်ခါတလဲလဲလျှော့ချမှုများ၊ micro-service ဗိသုကာပုံစံပြောင်းလဲခြင်းနှင့် ဖြန့်ဝေထားသော CPU များနှင့် GPU များမှတစ်ဆင့် အပြိုင်လေ့ကျင့်မှုများပါဝင်သည်။
အားသာချက်များ
- ၎င်းတွင် အလွန်ကောင်းမွန်သော စာရွက်စာတမ်းများနှင့် ရပ်ရွာအကူအညီများရှိသည်။
- Apache Spark ပေါင်းစပ်မှုသည် ရိုးရှင်းပါသည်။
- ၎င်းသည် အရွယ်အစားကြီးမားပြီး ကြီးမားသောဒေတာပမာဏကို ကိုင်တွယ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။
အားနည်းချက်များ
- Tensorflow နှင့် PyTorch တို့နှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် ၎င်းသည် လူကြိုက်နည်းသည်။
- Java သည် ရရှိနိုင်သော တစ်ခုတည်းသော ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားဖြစ်သည်။
ကောက်ချက်
အကောင်းဆုံးနက်နဲသောသင်ယူမှုမူဘောင်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် ခက်ခဲသောလုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့ထက်မက ၎င်းတို့ အများအပြားရှိသောကြောင့် စာရင်းသည် လိုအပ်ချက်အတိုင်း ကြီးထွားလာသည်။ ဉာဏ်ရည်တု သုတေသနနှင့် machine learning applications များ ကြီးထွားလာသည်။ မူဘောင်တစ်ခုစီတွင် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိသည်။
လုံခြုံရေး၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှု၊ စွမ်းဆောင်ရည် အပါအဝင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများစွာ ပြုလုပ်ရပါမည်။ လုပ်ငန်းအဆင့်စနစ်များတွင်၊ အားကိုးနိုင်မှုသည် ပို၍အရေးကြီးလာသည်။
သင်ယခုမှစတင်နေပါက Tensorflow သည်စတင်ရန်ကောင်းသောနေရာဖြစ်သည်။ သင်သည် Windows အခြေခံ စီးပွားဖြစ် ထုတ်ကုန်တစ်ခုကို ဖန်တီးနေပါက CNTK ကို ရွေးချယ်ပါ။ Java ကိုသုံးချင်ရင် DL4J ကိုသုံးပါ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave