यदि तपाइँ यो पढ्दै हुनुहुन्छ भने, तपाइँ पक्कै पनि गहिरो शिक्षामा तपाइँको यात्रा सुरु गरिसक्नुभएको छ। यदि तपाईं यस विषयमा नयाँ हुनुहुन्छ भने, गहिरो शिक्षा एउटा एड-अन हो जसले मानव-जस्तै कम्प्युटरहरू निर्माण गर्न कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क भनिने अद्वितीय मस्तिष्क-जस्तै संरचनाहरू प्रयोग गर्दछ जसले वास्तविक-विश्व समस्याहरू समाधान गर्दछ।
यी डिजाइनहरूको विकासमा मद्दत गर्न, Google, Facebook, र Uber जस्ता प्राविधिक पक्षहरूले पाइथन गहिरो सिकाइ वातावरणको लागि विभिन्न प्रकारका फ्रेमवर्कहरू विकास गरेका छन्, यसले विभिन्न न्यूरल नेटवर्कहरू बुझ्न, सिर्जना गर्न र तालिम दिन सजिलो बनाएको छ।
गहिरो सिकाइ ढाँचा भनेको सफ्टवेयरको एउटा टुक्रा हो जुन शिक्षाविद् र डेटा वैज्ञानिकहरूले गहिरो सिकाइ मोडेलहरू सिर्जना गर्न र तालिम दिन प्रयोग गर्छन्।
यी ढाँचाहरूको लक्ष्य भनेको व्यक्तिहरूलाई पछाडीका प्रविधिहरू नबुझेर आफ्ना मोडेलहरूलाई तालिम दिन सम्भव बनाउनु हो। गहिरो शिक्षा, न्यूरल नेटवर्क, र मेशिन लर्निङ।
उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिङ इन्टरफेस मार्फत, यी फ्रेमवर्कहरूले निर्माण, प्रशिक्षण, र मोडेल प्रमाणीकरणको लागि निर्माण ब्लकहरू प्रदान गर्दछ।
हामी TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, र DeepLearing4j लाई PyTorch को विकल्पको रूपमा हेर्नेछौं, जुन व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्क.
Pytorch के हो?
पाइटोरच टर्च पाइथन पुस्तकालयसँग निर्मित एक नि:शुल्क, खुला स्रोत मेसिन लर्निङ लाइब्रेरी हो।
यो फेसबुकको एआई रिसर्च समूह द्वारा सिर्जना गरिएको थियो र जनवरी 2016 मा कम्प्युटर भिजन, गहिरो शिक्षा, र प्राकृतिक भाषा प्रशोधनमा अनुप्रयोगहरू सहित निःशुल्क र खुला स्रोत पुस्तकालयको रूपमा प्रकाशित गरिएको थियो।
यसमा एउटा अनिवार्य र पाइथोनिक प्रोग्रामिङ भाषा छ जसले कोडलाई मोडेलको रूपमा समर्थन गर्दछ, डिबगिङलाई सहज बनाउँछ, र अन्य लोकप्रिय वैज्ञानिक कम्प्युटिङ पुस्तकालयहरूसँग मिल्दो छ, सबै दक्ष रहँदा र GPU हरू जस्ता हार्डवेयर एक्सेलेटरहरूलाई सक्षम पार्दै।
PyTorch यसको उपयोगिता र पूर्ण कार्यसम्पादन विचारहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्नका लागि गहिरो अध्ययन अनुसन्धानकर्ताहरू बीच लोकप्रियतामा बढेको छ।
यसले आधारभूत डेटा संरचना, टेन्सर समावेश गर्दछ, जुन Numpy arrays जस्तै बहु-आयामी एरे हो, जसले प्रोग्रामरहरूलाई सजिलैसँग जटिल डिजाइन गर्न अनुमति दिन्छ। तंत्रिका सञ्जाल.
यो हालको क्षेत्रहरूमा र शैक्षिक समुदायमा यसको लचिलोपन, गति, र कार्यान्वयनको सहजताका कारण लोकप्रिय हुँदै गइरहेको छ, यसलाई सबैभन्दा लोकप्रिय गहिरो सिकाइ उपकरणहरू मध्ये एक बनाउँदै।
Pytorch प्रमुख विशेषताहरु
- PyTorch पाइथन-केन्द्रित, वा "पाइथोनिक" हो, जसमा यो अर्को भाषामा विकसित गरिएको पुस्तकालयमा इन्टरफेसको रूपमा सेवा गर्नुको सट्टा पाइथन प्रोग्रामिङसँग गहिरो एकीकरणको लागि हो।
- सिक्नको लागि सरल - PyTorch ले परम्परागत प्रोग्रामिंगको रूपमा समान संरचनालाई पछ्याउँछ र सावधानीपूर्वक दस्तावेज गरिएको छ, विकासकर्ता समुदायले सधैं यसलाई बढाउने प्रयास गर्दछ। त्यसैले प्रोग्रामरहरू र गैर-प्रोग्रामरहरू दुवैका लागि सिक्न सजिलो छ।
- PyTorch धेरै CPU मा कम्प्युटेशनल काम विभाजित गर्न सक्छ वा GPU डेटा समानान्तर क्षमता प्रयोग गरेर कोर। यद्यपि समान समानान्तरता अन्य मेसिन-लर्निंग प्रविधिहरूसँग पूरा गर्न सकिन्छ, PyTorch ले यसलाई धेरै सजिलो बनाउँछ।
- डिबगिङ: PyTorch डिबग गर्नका लागि धेरै व्यापक रूपमा पहुँचयोग्य पाइथन डिबगिङ उपकरणहरू मध्ये एक (उदाहरणका लागि, पाइथनको pdb र ipdb उपकरणहरू) प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- PyTorch ले गतिशील कम्प्युटेशनल ग्राफहरूलाई समर्थन गर्दछ, जसले सञ्जालको व्यवहारलाई रनटाइमको समयमा गतिशील रूपमा परिवर्तन गर्न सकिन्छ भन्ने संकेत गर्दछ।
- PyTorch विभिन्न विशेष रूपमा सिर्जना गरिएको मोड्युलहरूसँग आउँछ, जस्तै टर्चटेक्स्ट, टर्चभिजन, र टर्चाउडियो, जुन NLP, कम्प्युटर भिजन, र आवाज प्रशोधन जस्ता गहिरो शिक्षाका विविध क्षेत्रहरूसँग व्यवहार गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
Pytorch सीमितताहरू
- सीमित निगरानी र भिजुअलाइजेशन इन्टरफेसहरू: जबकि TensorFlow ले मोडेल ग्राफ (TensorBoard) उत्पन्न गर्नको लागि एक शक्तिशाली दृश्य उपकरण समावेश गर्दछ, PyTorch मा हाल यो सुविधा छैन। नतिजाको रूपमा, विकासकर्ताहरूले बाहिरी रूपमा TensorBoard मा जडान गर्न सक्छन् वा धेरै अवस्थित पाइथन मध्ये एक प्रयोग गर्न सक्छन्। डाटा दृश्य उपकरण.
- PyTorch अन्त-देखि-अन्त होइन मेशिन सिकाइ विकास मंच; यसले सर्भरहरू, कार्यस्थानहरू, र मोबाइल उपकरणहरूमा अनुप्रयोगहरू प्रयोग गर्दछ।
यी सबै कारणहरूका लागि, Pytorch को उत्कृष्ट विकल्पहरू खोज्नु बुद्धिमानी निर्णय हुनेछ।
सबैभन्दा लोकप्रिय Pytorch विकल्प
यहाँ Pytorch को लागि सबै भन्दा राम्रो विकल्प को सूची छ।
1. टेन्सरफ्लो
TensorFlow गुगल द्वारा बनाईएको गहिरो शिक्षा-केन्द्रित, खुला स्रोत फ्रेमवर्क हो। यसले मानकलाई पनि समर्थन गर्दछ मेशिन सिकाइ। TensorFlow लाई गहिरो सिकाइको सट्टा ठूलो संख्यात्मक गणनालाई ध्यानमा राखेर डिजाइन गरिएको थियो।
यसबाहेक, यो गहिरो शिक्षा विकासको लागि पनि धेरै मूल्यवान साबित भयो, त्यसैले Google ले यसलाई निःशुल्क उपलब्ध गराएको छ। TensorFlow ले धेरै आयामहरूसँग बहु-आयामी arrays को रूपमा डेटा लिन्छ, जसलाई tensors भनिन्छ। डेटाको ठूलो मात्रासँग व्यवहार गर्दा, बहु-आयामी एरेहरू उपयोगी हुन्छन्।
TensorFlow नोड-एज डेटा प्रवाह ग्राफहरूमा आधारित छ। किनभने कार्यान्वयन विधिले ग्राफको रूप लिन्छ, GPUs प्रयोग गर्दा कम्प्युटरहरूको क्लस्टरमा TensorFlow कोड कार्यान्वयन गर्न धेरै सजिलो छ।
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, र Scala TensorFlow को समुदायले समर्थन सिर्जना गरेको भाषाहरू मध्येका हुन्। TensorFlow ले पहुँच बिन्दुहरूको ठूलो संख्या भएको फाइदा प्रदान गर्दछ।
भाषाहरू बाहेक, TensorFlow सँग उपकरणहरूको ठूलो दायरा छ जुन यससँग जडान हुन्छ वा यसको शीर्षमा बनाइएको हुन्छ।
फाइदा
- यो प्रयोगकर्ता-अनुकूल छ। यदि तपाईं पाइथनसँग परिचित हुनुहुन्छ भने, यसलाई उठाउन सजिलो हुनेछ।
- समुदायबाट सहयोग मिल्नेछ । TensorFlow लाई Google र अन्य संस्थाका विशेषज्ञ विकासकर्ताहरूद्वारा व्यवहारिक रूपमा हरेक दिन सुधार गरिन्छ।
- TensorFlow Lite मोबाइल उपकरणहरूमा TensorFlow मोडेलहरू कार्यान्वयन गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- Tensorboard अनुगमन र को लागी एक उपकरण हो दृश्य डेटा। यदि तपाईं आफ्नो गहिरो सिकाइ मोडेलहरू कार्यमा हेर्न चाहनुहुन्छ भने, यो प्रयोग गर्नको लागि उत्कृष्ट उपकरण हो।
- Tensorflow.js ले तपाईंलाई ब्राउजरमा वास्तविक-समय गहिरो शिक्षा मोडेलहरू चलाउन JavaScript प्रयोग गर्न अनुमति दिन्छ।
बेफाइदा
- TensorFlow को एक अद्वितीय संरचना छ, यसले त्रुटिहरू पत्ता लगाउन र डिबग गर्न गाह्रो बनाउँछ।
- त्यहाँ कुनै OpenCL समर्थन छैन।
- TensorFlow ले Windows अपरेटिङ सिस्टमका प्रयोगकर्ताहरूलाई धेरै क्षमताहरू प्रदान गर्दैन। यसले लिनक्स प्रयोगकर्ताहरूको लागि धेरै क्षमताहरू अनलक गर्दछ। यद्यपि, विन्डोज प्रयोगकर्ताहरूले अझै पनि एनाकोन्डा प्रम्प्ट वा पाइप प्याकेज प्रयोग गरेर TensorFlow डाउनलोड गर्न सक्छन्।
- TensorFlow अनिश्चित अनुक्रमका लागि प्रतीकात्मक लूपहरू प्रस्ताव गर्ने सन्दर्भमा पछि पर्छ। यो विशेष अनुक्रम को लागी एक विशिष्ट प्रयोग छ, यसलाई एक प्रयोगयोग्य प्रणाली बनाउन। नतिजाको रूपमा, यसलाई निम्न-स्तर API को रूपमा मानिन्छ।
५. केरा
केरास यो पाइथनमा आधारित गहिरो सिकाइ पुस्तकालय हो, जसले यसलाई अन्य गहिरो सिकाइ फ्रेमवर्कहरूबाट अलग गर्छ।
यो एक उच्च-स्तर प्रोग्रामिङ भाषा हो जसले परिभाषित गर्दछ a तंत्रिका सञ्जाल API परिभाषा। यसलाई प्रयोगकर्ता इन्टरफेसको रूपमा र यो चल्ने गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्कको क्षमताहरू सुधार गर्न दुवै प्रयोग गर्न सकिन्छ।
यो एक न्यूनतम फ्रेमवर्क हो जुन हल्का र प्रयोग गर्न सजिलो छ। यी कारणहरूका लागि, Keras TensorFlow को कोर API को भाग हो। केरास फ्रन्ट एन्डले अनुसन्धानमा न्यूरल नेटवर्क मोडेलहरूको द्रुत प्रोटोटाइप गर्न अनुमति दिन्छ।
एपीआई बुझ्न र प्रयोग गर्न सीधा छ, मोडेलहरूलाई फ्रेमवर्कहरू बीच सजिलै हस्तान्तरण गर्न अनुमति दिने थप बोनसको साथ।
फाइदा
- Keras API प्रयोग गर्न सरल छ। API राम्रोसँग डिजाइन गरिएको, वस्तु-उन्मुख, र अनुकूलनीय छ, परिणामस्वरूप थप रमाइलो प्रयोगकर्ता अनुभव।
- वितरित प्रशिक्षण र बहु-GPU समानान्तरको लागि समर्थन निर्मित छ।
- Keras एक पाइथन नेटिभ मोड्युल हो जसले पूर्ण पाइथन डेटा विज्ञान वातावरणमा सरल पहुँच प्रदान गर्दछ। Keras मोडेलहरू, उदाहरणका लागि, Python scikit-learn API प्रयोग गरेर प्रयोग गर्न सकिन्छ।
- केरासले धेरै गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको लागि पूर्व-प्रशिक्षित वजनहरू समावेश गर्दछ। हामी यी मोडेलहरू सिधै भविष्यवाणी गर्न वा सुविधाहरू निकाल्न प्रयोग गर्न सक्छौं।
बेफाइदा
- नियमित आधारमा निम्न-स्तर ब्याकएन्ड मुद्दाहरू प्राप्त गर्न अविश्वसनीय रूपमा कष्टप्रद हुन सक्छ। यी समस्याहरू उत्पन्न हुन्छन् जब हामी कार्यहरू गर्न कोशिस गर्छौं जुन केराले पूरा गर्नको लागि थिएन।
- यसको ब्याकएन्डहरूसँग तुलना गर्दा, यो GPU मा सुस्त हुन सक्छ र गणना गर्न लामो समय लिन सक्छ। नतिजाको रूपमा, हामीले प्रयोगकर्ता-मित्रताको लागि गतिमा सम्झौता गर्नुपर्ने हुन सक्छ।
- sci-kit-learn जस्ता अन्य प्याकेजहरूसँग तुलना गर्दा, Keras डाटा-प्रीप्रोसेसिङ क्षमताहरू त्यति आकर्षक छैनन्।
3. अपाचे MXNet
अर्को प्रख्यात गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्क MXNet छ। MXNet, जुन Apache Software Foundation द्वारा सिर्जना गरिएको हो, ले JavaScript, Python, र C++ सहित विभिन्न भाषाहरूलाई समर्थन गर्दछ।
Amazon Web Services ले MXNet लाई गहिरो सिकाइ मोडेलको विकासमा पनि समर्थन गर्दछ। यो अत्यन्त मापनयोग्य छ, द्रुत मोडेल प्रशिक्षणको लागि अनुमति दिँदै, र यो विभिन्न कम्प्युटर भाषाहरूसँग उपयुक्त छ।
गति र उत्पादकता अप्टिमाइज गर्न, MXNet ले तपाईंलाई प्रतीकात्मक र अनिवार्य प्रोग्रामिङ भाषाहरू मिलाउन अनुमति दिन्छ। यो एक गतिशील निर्भरता अनुसूचकमा आधारित छ जसले वास्तविक-समयमा प्रतीकात्मक र अनिवार्य गतिविधिहरूलाई समानान्तर गर्दछ।
यसको शीर्षमा, ग्राफ अप्टिमाइजेसन तहले प्रतीकात्मक कार्यान्वयनलाई छिटो र मेमोरी किफायती बनाउँछ। MXNet एक पोर्टेबल र हल्का पुस्तकालय हो।
यो NVIDIA PascalTM GPUs द्वारा संचालित छ र धेरै GPU हरू र नोडहरूमा स्केलेबल छ, जसले तपाईंलाई मोडेलहरूलाई अझ छिटो तालिम दिन अनुमति दिन्छ।
फाइदा
- GPU लाई समर्थन गर्दछ र बहु-GPU मोड छ।
- कुशल, स्केलेबल, र बिजुली-छिटो।
- सबै प्रमुख प्लेटफर्महरू बोर्डमा छन्।
- मोडेल सेवा सरल छ, र API छिटो छ।
- Scala, R, Python, C++, र JavaScript प्रोग्रामिङ भाषाहरू समर्थित छन्।
बेफाइदा
- MXNet सँग सानो छ खुला स्रोत TensorFlow भन्दा समुदाय।
- सुधारहरू, बग समाधानहरू, र अन्य सुधारहरूले महत्त्वपूर्ण सामुदायिक समर्थनको कमीको कारण कार्यान्वयन गर्न लामो समय लिन्छन्।
- MxNet, IT उद्योगमा धेरै फर्महरू द्वारा व्यापक रूपमा कार्यरत भए पनि, Tensorflow को रूपमा चिनिन्छ।
4. माइक्रोसफ्ट CNTK
माइक्रोसफ्ट संज्ञानात्मक टूलकिट (CNTK) वितरित गहिरो शिक्षाको लागि एक व्यावसायिक रूपमा व्यवहार्य खुला स्रोत फ्रेमवर्क हो। यो सामान्यतया सिर्जना गर्न प्रयोग गरिन्छ तंत्रिका सञ्जालहरू, तर मेसिन लर्निङ र संज्ञानात्मक कम्प्युटिङका लागि पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
यसले विभिन्न भाषाहरूलाई समर्थन गर्दछ र क्लाउडमा प्रयोग गर्न सजिलो छ। यी गुणहरूको कारण, CNTK विभिन्न प्रकारका AI अनुप्रयोगहरूको लागि उपयुक्त छ। यद्यपि हामीले यसको प्रकार्यहरू बोलाउन C++ प्रयोग गर्न सक्छौं, तर सबैभन्दा सामान्य विकल्प पाइथन प्रोग्राम प्रयोग गर्नु हो।
धेरै कम्प्युटरहरूमा चलिरहेको बेला, Microsoft संज्ञानात्मक टूलकिटलाई Theano वा TensorFlow जस्ता टूलकिटहरू भन्दा राम्रो प्रदर्शन र स्केलेबिलिटी दिनको लागि मान्यता दिइन्छ।
Microsoft संज्ञानात्मक टूलकिटले RNN र CNN न्यूरल मोडेलहरूलाई समर्थन गर्दछ, यसलाई छवि, हस्तलेखन, र वाणी पहिचान कार्यहरूको लागि उपयुक्त बनाउँछ।
फाइदा
- Apache Spark, डाटा एनालिटिक्स इन्जिनसँग एकीकृत गर्न सरल।
- CNTK को स्केलेबिलिटीले यसलाई धेरै व्यवसायहरूमा लोकप्रिय विकल्प बनाएको छ। त्यहाँ धेरै अनुकूलित घटकहरू छन्।
- स्थिर र राम्रो प्रदर्शन प्रदान गर्दछ।
- Azure क्लाउडसँग राम्रोसँग काम गर्दछ, जुन दुवै Microsoft द्वारा समर्थित छन्।
- स्रोत साधनको सदुपयोग र व्यवस्थापन प्रभावकारी हुन्छ ।
बेफाइदा
- Tensorflow को तुलनामा, त्यहाँ कम समुदाय समर्थन छ।
- एक ठाडो सिक्ने वक्र।
- यसमा भिजुअलाइजेशन बोर्ड र एआरएम समर्थनको कमी छ।
5. DeepLearning4j
यदि Java तपाईको प्राथमिक प्रोग्रामिङ भाषा हो भने, DeepLearning4j प्रयोग गर्नको लागि राम्रो फ्रेमवर्क हो। यो एक वितरित गहिरो-सिकाइ पुस्तकालय हो जुन व्यावसायिक-ग्रेड र खुला स्रोत हो।
सबै मुख्य प्रकारका तंत्रिका नेटवर्क डिजाइनहरू, जस्तै RNNs र CNNs, समर्थित छन्। Deeplearning4j गहिरो शिक्षाको लागि जाभा र स्काला पुस्तकालय हो।
यसले Hadoop र Apache Spark सँग राम्रोसँग काम गर्दछ। Deeplearning4j जाभा-आधारित गहिरो शिक्षा समाधानहरूको लागि एक अद्भुत विकल्प हो किनभने यसले GPU हरूलाई पनि समर्थन गर्दछ।
जब यो Eclipse Deeplearning4j गहिरो शिक्षा ढाँचाको कुरा आउँछ, केहि स्ट्यान्डआउट सुविधाहरूमा पुनरावृत्ति कटौती, माइक्रो-सर्भिस आर्किटेक्चर अनुकूलन, र वितरित CPUs र GPU हरू मार्फत समानान्तर प्रशिक्षण समावेश छ।
फाइदा
- यसमा उत्कृष्ट दस्तावेज र सामुदायिक मद्दत छ।
- Apache Spark एकीकरण सरल छ।
- यो स्केलेबल छ र डाटा को विशाल मात्रा ह्यान्डल गर्न सक्षम छ।
बेफाइदा
- Tensorflow र PyTorch को तुलनामा, यो कम लोकप्रिय छ।
- Java मात्र प्रोग्रामिङ भाषा उपलब्ध छ।
निष्कर्ष
उत्तम गहिरो सिकाइ फ्रेमवर्क छनोट गर्नु एक कठिन कार्य हो। अझ धेरै हुनाले तिनीहरूमध्ये धेरै छन्, सूची मागको रूपमा बढ्दै छ कृत्रिम बुद्धि अनुसन्धान र मेसिन लर्निंग अनुप्रयोगहरू बढ्दै जान्छ। प्रत्येक फ्रेमवर्कको आफ्नै फाइदा र नकारात्मक पक्षहरू छन्।
सुरक्षा, स्केलेबिलिटी, र प्रदर्शन सहित धेरै विचारहरू गरिनु पर्छ। इन्टरप्राइज-ग्रेड प्रणालीहरूमा, निर्भरता अझ महत्त्वपूर्ण हुन्छ।
यदि तपाइँ भर्खरै सुरु गर्दै हुनुहुन्छ भने, Tensorflow सुरु गर्नको लागि राम्रो ठाउँ हो। यदि तपाइँ Windows-आधारित व्यावसायिक उत्पादन विकास गर्दै हुनुहुन्छ भने CNTK छनौट गर्नुहोस्। यदि तपाइँ जाभा चाहनुहुन्छ भने, DL4J प्रयोग गर्नुहोस्।
जवाफ छाड्नुस्