Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
Als je dit leest, ben je ongetwijfeld al begonnen aan je reis naar diep leren. Als dit onderwerp nieuw voor je is, is deep learning een add-on die unieke hersenachtige structuren gebruikt, kunstmatige neurale netwerken genaamd, om mensachtige computers te bouwen die problemen uit de echte wereld aanpakken.
Om te helpen bij de ontwikkeling van deze ontwerpen, hebben techreuzen zoals Google, Facebook en Uber verschillende frameworks ontwikkeld voor de Python deep learning-omgeving, waardoor het eenvoudiger wordt om verschillende neurale netwerken te begrijpen, te creëren en te trainen.
Een deep learning-framework is een stuk software dat academici en datawetenschappers gebruiken om deep learning-modellen te maken en te trainen.
Het doel van deze raamwerken is om het voor individuen mogelijk te maken hun modellen te trainen zonder de achterliggende technieken te hoeven begrijpen diepgaand leren, neurale netwerken en machine learning.
Via een programmeerinterface op hoog niveau bieden deze frameworks bouwstenen voor het bouwen, trainen en verifiëren van modellen.
We kijken naar TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK en DeepLearing4j als alternatieven voor PyTorch, een veelgebruikt diepgaand leerkader.
Wat is Pytorch?
PyTorch is een gratis, open-source machine learning-bibliotheek gebouwd met de Torch Python-bibliotheek.
Het is gemaakt door de AI Research-groep van Facebook en in januari 2016 gepubliceerd als een gratis en open-sourcebibliotheek met toepassingen op het gebied van computervisie, diep leren en natuurlijke taalverwerking.
Het heeft een imperatieve en Pythonische programmeertaal die code als een model ondersteunt, foutopsporing vergemakkelijkt en compatibel is met andere populaire wetenschappelijke computerbibliotheken, terwijl het efficiënt blijft en hardwareversnellers zoals GPU's mogelijk maakt.
PyTorch is in populariteit gegroeid onder deep learning-onderzoekers dankzij de focus op bruikbaarheid en grondige prestatieoverwegingen.
Het bevat een basisgegevensstructuur, Tensor, een multidimensionale array vergelijkbaar met Numpy-arrays, waarmee programmeurs eenvoudig een ingewikkeld neuraal netwerk.
Het wordt steeds populairder in de huidige sectoren en in de academische gemeenschap vanwege de flexibiliteit, snelheid en het gemak van implementatie, waardoor het een van de meest populaire deep learning-tools is.
Belangrijkste kenmerken van Pytorch
- PyTorch is Python-centrisch, of "pythonisch", in die zin dat het bedoeld is voor diepe integratie met Python-programmering in plaats van te dienen als een interface voor een bibliotheek die in een andere taal is ontwikkeld.
- Eenvoudig te leren – PyTorch volgt dezelfde structuur als traditioneel programmeren en is zorgvuldig gedocumenteerd, waarbij de ontwikkelaarsgemeenschap altijd probeert deze te verbeteren. Het is daardoor eenvoudig te leren voor zowel programmeurs als niet-programmeurs.
- PyTorch kan rekenwerk verdelen over meerdere CPU's of GPU kernen met behulp van gegevensparallellisme. Hoewel vergelijkbaar parallellisme kan worden bereikt met andere technieken voor machine learning, maakt PyTorch het veel gemakkelijker.
- Debugging: een van de vele breed toegankelijke Python-foutopsporingstools (bijvoorbeeld de pdb- en ipdb-tools van Python) kan worden gebruikt om PyTorch te debuggen.
- PyTorch ondersteunt dynamische computationele grafieken, wat inhoudt dat het gedrag van het netwerk tijdens runtime dynamisch kan worden gewijzigd.
- PyTorch wordt geleverd met verschillende speciaal gemaakte modules, zoals fakkeltekst, fakkelvisie en fakkelaudio, dat kan worden gebruikt om verschillende gebieden van diep leren aan te pakken, zoals NLP, computervisie en spraakverwerking.
Pytorch-beperkingen
- Beperkte monitoring- en visualisatie-interfaces: hoewel TensorFlow een krachtige visualisatietool bevat voor het genereren van de modelgrafiek (TensorBoard), mist PyTorch deze functie momenteel. Als gevolg hiervan kunnen ontwikkelaars extern verbinding maken met TensorBoard of een van de vele bestaande Python gebruiken tools voor gegevensvisualisatie.
- PyTorch is geen end-to-end machine learning ontwikkelingsplatform; het implementeert applicaties op servers, werkstations en mobiele apparaten.
Om al deze redenen zou het een verstandige beslissing zijn om op zoek te gaan naar de beste alternatieven voor Pytorch.
Meest populaire Pytorch-alternatieven
Hier is de lijst met de beste alternatieven voor Pytorch.
1. Tensorstroom
TensorFlow is een op diep leren gericht, open-source framework gemaakt door Google. Het ondersteunt ook standaard machine learning. TensorFlow is ontworpen met grote numerieke berekeningen in gedachten, in plaats van diep leren.
Bovendien bleek het ook behoorlijk waardevol te zijn voor de ontwikkeling van deep learning, dus stelde Google het gratis beschikbaar. TensorFlow neemt gegevens in de vorm van multidimensionale arrays met grotere afmetingen, ook wel tensoren genoemd. Bij het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens komen multidimensionale arrays goed van pas.
TensorFlow is gebaseerd op node-edge dataflow-grafieken. Omdat de uitvoeringsmethode de vorm heeft van grafieken, is het veel eenvoudiger om TensorFlow-code uit te voeren over een cluster van computers terwijl GPU's worden gebruikt.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust en Scala behoren tot de talen waarvoor de gemeenschap van TensorFlow ondersteuning heeft gecreëerd. TensorFlow biedt het voordeel van een groot aantal toegangspunten.
Naast talen heeft TensorFlow een groot aantal tools die erop aansluiten of erop gebouwd zijn.
voordelen
- Het is gebruiksvriendelijk. Als u bekend bent met Python, is het eenvoudig op te pikken.
- Ondersteuning vanuit de gemeente. TensorFlow wordt praktisch elke dag verbeterd door Google en de deskundige ontwikkelaars van andere organisaties.
- TensorFlow Lite kan worden gebruikt om TensorFlow-modellen op mobiele apparaten uit te voeren.
- Tensorboard is een tool voor monitoring en data visualiseren. Als u uw deep learning-modellen in actie wilt zien, is dit een uitstekende tool om te gebruiken.
- Met Tensorflow.js kunt u JavaScript gebruiken om real-time deep learning-modellen in de browser uit te voeren.
Nadelen
- TensorFlow heeft een unieke structuur, waardoor het moeilijker wordt om fouten te ontdekken en op te lossen.
- Er is geen OpenCL-ondersteuning.
- TensorFlow biedt niet veel mogelijkheden voor gebruikers van het Windows-besturingssysteem. Het ontgrendelt een overvloed aan mogelijkheden voor Linux-gebruikers. Windows-gebruikers kunnen TensorFlow echter nog steeds downloaden met behulp van de anaconda-prompt of het pip-pakket.
- TensorFlow loopt achter wat betreft het aanbieden van symbolische loops voor onbepaalde reeksen. Het heeft een specifiek gebruik voor bepaalde reeksen, waardoor het een bruikbaar systeem wordt. Als gevolg hiervan wordt het beschouwd als een low-level API.
2. Kera
Keras is een op Python gebaseerde deep learning-bibliotheek, die het onderscheidt van andere deep learning-frameworks.
Het is een programmeertaal op hoog niveau die een neuraal netwerk API-definitie. Het kan zowel als gebruikersinterface worden gebruikt als om de mogelijkheden van de deep learning-frameworks waarop het draait te verbeteren.
Het is een minimalistisch raamwerk dat licht van gewicht en gebruiksvriendelijk is. Om deze redenen maakt Keras deel uit van de kern-API van TensorFlow. Een front-end van Keras maakt snelle prototyping van neurale netwerkmodellen in onderzoek mogelijk.
De API is eenvoudig te begrijpen en te gebruiken, met de toegevoegde bonus dat modellen eenvoudig tussen frameworks kunnen worden overgedragen.
voordelen
- De Keras API is eenvoudig te gebruiken. De API is goed ontworpen, objectgeoriënteerd en aanpasbaar, wat resulteert in een aangenamere gebruikerservaring.
- Ondersteuning voor gedistribueerde training en parallellisme met meerdere GPU's is ingebouwd.
- Keras is een native Python-module die eenvoudige toegang biedt tot de volledige Python-datawetenschapsomgeving. Keras-modellen kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt met behulp van de Python scikit-learn API.
- Keras bevat voorgetrainde gewichten voor verschillende deep learning-modellen. We kunnen deze modellen direct gebruiken om voorspellingen te doen of kenmerken te extraheren.
Nadelen
- Het kan ongelooflijk vervelend zijn om regelmatig backend-problemen op laag niveau te krijgen. Deze problemen doen zich voor wanneer we proberen taken uit te voeren waarvoor Keras niet bedoeld was.
- In vergelijking met zijn backends kan het traag zijn op GPU's en duurt het langer om te berekenen. Als gevolg hiervan moeten we mogelijk inleveren op snelheid voor gebruiksvriendelijkheid.
- In vergelijking met andere pakketten, zoals sci-kit-learn, zijn Keras' gegevensvoorverwerkingsmogelijkheden niet zo aantrekkelijk.
3. Apache MX Net
Een andere prominente Deep Learning-framework is MXNet. MXNet, gemaakt door de Apache Software Foundation, ondersteunt verschillende talen, waaronder JavaScript, Python en C++.
Amazon Web Services ondersteunt MXNet ook bij het ontwikkelen van deep learning-modellen. Het is extreem schaalbaar, waardoor modeltraining snel mogelijk is, en het is compatibel met verschillende computertalen.
Om snelheid en productiviteit te optimaliseren, kunt u met MXNet symbolische en dwingende programmeertalen combineren. Het is gebaseerd op een dynamische afhankelijkheidsplanner die symbolische en imperatieve activiteiten in real-time parallelliseert.
Bovendien maakt een grafiekoptimalisatielaag de symbolische uitvoering snel en het geheugen zuinig. MXNet is een draagbare en lichtgewicht bibliotheek.
Het wordt aangedreven door NVIDIA PascalTM GPU's en is schaalbaar over meerdere GPU's en knooppunten, zodat u modellen sneller kunt trainen.
voordelen
- Ondersteunt GPU's en heeft een multi-GPU-modus.
- Efficiënt, schaalbaar en razendsnel.
- Alle grote platforms zijn aan boord.
- Modelweergave is eenvoudig en de API is snel.
- Scala, R, Python, C++ en JavaScript behoren tot de ondersteunde programmeertalen.
Nadelen
- MXNet heeft een kleinere open source gemeenschap dan TensorFlow.
- Verbeteringen, bugfixes en andere verbeteringen duren langer om te implementeren vanwege een gebrek aan significante community-ondersteuning.
- MxNet, hoewel op grote schaal gebruikt door tal van bedrijven in de IT-industrie, is niet zo bekend als Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitieve Toolkit (CNTK) is een commercieel levensvatbaar open-source raamwerk voor gedistribueerd diep leren. Het wordt over het algemeen gebruikt om te creëren neurale netwerken, maar kan ook worden gebruikt voor machine learning en cognitief computergebruik.
Het ondersteunt verschillende talen en is eenvoudig te gebruiken in de cloud. Vanwege deze eigenschappen is CNTK geschikt voor verschillende AI-toepassingen. Hoewel we C++ kunnen gebruiken om zijn functies aan te roepen, is de meest voorkomende optie het gebruik van een Python-programma.
Wanneer de Microsoft Cognitive Toolkit op meerdere computers wordt uitgevoerd, wordt erkend dat deze betere prestaties en schaalbaarheid biedt dan toolkits zoals Theano of TensorFlow.
De Microsoft Cognitive Toolkit ondersteunt zowel RNN- als CNN-neurale modellen, waardoor het geschikt is voor beeld-, handschrift- en spraakherkenningstaken.
voordelen
- Eenvoudig te integreren met Apache Spark, een engine voor gegevensanalyse.
- Door de schaalbaarheid van CNTK is het in veel bedrijven een populaire keuze geworden. Er zijn verschillende geoptimaliseerde componenten.
- Biedt stabiele en goede prestaties.
- Werkt goed met Azure Cloud, die beide worden ondersteund door Microsoft.
- Het gebruik en beheer van hulpbronnen is efficiënt.
Nadelen
- In vergelijking met Tensorflow is er minder community-ondersteuning.
- Een steile leercurve.
- Het mist een visualisatiebord en ARM-ondersteuning.
5. Diep Leren4j
Als Java uw primaire programmeertaal is, is DeepLearning4j een goed framework om te gebruiken. Het is een gedistribueerde deep-learning bibliotheek die van commerciële kwaliteit en open-source is.
Alle hoofdtypen neurale netwerkontwerpen, zoals RNN's en CNN's, worden ondersteund. Deeplearning4j is een Java- en Scala-bibliotheek voor diep leren.
Het werkt ook goed met Hadoop en Apache Spark. Deeplearning4j is een prachtig alternatief voor op Java gebaseerde deep learning-oplossingen omdat het ook GPU's ondersteunt.
Als het gaat om het Eclipse Deeplearning4j deep learning-framework, zijn enkele van de opvallende kenmerken parallelle training via iteratieve reducties, aanpassing van de microservice-architectuur en gedistribueerde CPU's en GPU's.
voordelen
- Het heeft uitstekende documentatie en hulp van de gemeenschap.
- De Apache Spark-integratie is eenvoudig.
- Het is schaalbaar en in staat om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken.
Nadelen
- In vergelijking met Tensorflow en PyTorch is het minder populair.
- Java is de enige beschikbare programmeertaal.
Conclusie
Het kiezen van het beste deep learning-framework is een moeilijke onderneming. Meer nog, omdat er zo veel van zijn, groeit de lijst naarmate er meer vraag naar is kunstmatige intelligentie toepassingen voor onderzoek en machine learning groeien. Elk raamwerk heeft zijn eigen voor- en nadelen.
Er moeten verschillende overwegingen worden gemaakt, waaronder beveiliging, schaalbaarheid en prestaties. In enterprise-grade systemen wordt betrouwbaarheid zelfs nog belangrijker.
Als je net begint, is Tensorflow een goede plek om te beginnen. Kies CNTK als u een op Windows gebaseerd commercieel product ontwikkelt. Als je de voorkeur geeft aan Java, gebruik dan DL4J.
Laat een reactie achter