Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Hvis du leser dette, har du utvilsomt allerede begynt på reisen til dyp læring. Hvis du er ny på dette emnet, er dyp læring et tillegg som bruker unike hjernelignende strukturer kalt kunstige nevrale nettverk for å konstruere menneskelignende datamaskiner som takler problemer i den virkelige verden.
For å hjelpe til med utviklingen av disse designene, har teknologiske storheter som Google, Facebook og Uber utviklet en rekke rammeverk for Pythons dype læringsmiljø, noe som gjør det enklere å forstå, lage og trene forskjellige nevrale nettverk.
Et rammeverk for dyp læring er et stykke programvare som akademikere og dataforskere bruker for å lage og trene dyplæringsmodeller.
Målet med disse rammeverkene er å gjøre det mulig for enkeltpersoner å trene modellene sine uten å måtte forstå teknikkene bak dyp læring, nevrale nettverk og maskinlæring.
Gjennom et programmeringsgrensesnitt på høyt nivå gir disse rammeverkene byggeklosser for å konstruere, trene og verifisere modeller.
Vi skal se på TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK og DeepLearing4j som alternativer til PyTorch, som er en mye brukt dyp læringsramme.
Hva er Pytorch?
PyTorch er et gratis maskinlæringsbibliotek med åpen kildekode bygget med Torch Python-biblioteket.
Det ble opprettet av Facebooks AI Research-gruppe og publisert som et gratis og åpen kildekode-bibliotek i januar 2016 med applikasjoner innen datasyn, dyp læring og naturlig språkbehandling.
Den har et imperativt og pytonisk programmeringsspråk som støtter kode som modell, forenkler feilsøking og er kompatibelt med andre populære vitenskapelige databiblioteker, samtidig som den forblir effektiv og muliggjør maskinvareakseleratorer som GPUer.
PyTorch har vokst i popularitet blant dyplæringsforskere takket være sitt fokus på brukervennlighet og grundige ytelseshensyn.
Den inneholder en grunnleggende datastruktur, Tensor, som er en flerdimensjonal matrise som ligner på Numpy-matriser, som lar programmerere enkelt designe en komplisert nevrale nettverket.
Det blir mer populært i nåværende sektorer og i det akademiske samfunnet på grunn av dets fleksibilitet, hastighet og enkle implementering, noe som gjør det til et av de mest populære dyplæringsverktøyene.
Pytorch Nøkkelfunksjoner
- PyTorch er Python-sentrisk, eller "pytonisk", ved at det er ment for dyp integrasjon med Python-programmering i stedet for å tjene som et grensesnitt til et bibliotek utviklet på et annet språk.
- Enkelt å lære – PyTorch følger samme struktur som tradisjonell programmering og har blitt grundig dokumentert, med utviklerfellesskapet som alltid prøver å forbedre det. Det er derfor enkelt å lære for både programmerere og ikke-programmerere.
- PyTorch kan dele beregningsarbeid over flere CPU eller GPU kjerner som bruker dataparallellisme. Selv om lignende parallellitet kan oppnås med andre maskinlæringsteknikker, gjør PyTorch det mye enklere.
- Feilsøking: Et av de mange lett tilgjengelige Python-feilsøkingsverktøyene (for eksempel Pythons pdb- og ipdb-verktøy) kan brukes til å feilsøke PyTorch.
- PyTorch støtter dynamiske beregningsgrafer, noe som innebærer at oppførselen til nettverket kan endres dynamisk under kjøring.
- PyTorch kommer med ulike spesiallagde moduler, som f.eks torchtext, torchvision og torchaudio, som kan brukes til å håndtere ulike felt av dyp læring, som NLP, datasyn og stemmebehandling.
Pytorch-begrensninger
- Begrensede overvåkings- og visualiseringsgrensesnitt: Mens TensorFlow inkluderer et kraftig visualiseringsverktøy for å generere modellgrafen (TensorBoard), mangler PyTorch for øyeblikket denne funksjonen. Som et resultat kan utviklere koble seg til TensorBoard eksternt eller bruke en av de mange eksisterende Python verktøy for datavisualisering.
- PyTorch er ikke en ende-til-ende maskinlæring utviklingsplattform; den distribuerer applikasjoner til servere, arbeidsstasjoner og mobile enheter.
Av alle disse grunnene vil det være en klok avgjørelse å søke de beste alternativene til Pytorch.
Mest populære Pytorch-alternativer
Her er listen over de beste alternativene til Pytorch.
1. Tensorflow
tensorflow er et dypt læringsfokusert rammeverk med åpen kildekode laget av Google. Den støtter også standard maskinlæring. TensorFlow ble designet med tanke på store numeriske beregninger, i stedet for dyp læring.
Videre viste det seg å være ganske verdifullt for utvikling av dyp læring også, så Google gjorde det tilgjengelig gratis. TensorFlow tar data i form av flerdimensjonale arrays med større dimensjoner, kjent som tensorer. Når du arbeider med enorme datamengder, kommer flerdimensjonale arrays til nytte.
TensorFlow er basert på dataflytgrafer på nodekant. Fordi utførelsesmetoden har form av grafer, er det mye enklere å kjøre TensorFlow-kode over en klynge av datamaskiner mens du bruker GPUer.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust og Scala er blant språkene som TensorFlows fellesskap har laget støtte for. TensorFlow tilbyr fordelen med å ha et stort antall tilgangspunkter.
Bortsett fra språk, har TensorFlow et stort utvalg verktøy som kobles til det eller er bygget på toppen av det.
Fordeler
- Det er brukervennlig. Hvis du er kjent med Python, vil det være enkelt å plukke opp.
- Støtte fra samfunnet. TensorFlow forbedres praktisk talt hver dag av Google og andre organisasjoners ekspertutviklere.
- TensorFlow Lite kan brukes til å kjøre TensorFlow-modeller på mobile enheter.
- Tensorboard er et verktøy for overvåking og visualisere data. Hvis du vil se dine dyplæringsmodeller i aksjon, er dette et utmerket verktøy å bruke.
- Tensorflow.js lar deg bruke JavaScript til å kjøre sanntids dyplæringsmodeller i nettleseren.
Ulemper
- TensorFlow har en unik struktur som gjør det vanskeligere å oppdage og feilsøke feil.
- Det er ingen OpenCL-støtte.
- TensorFlow gir ikke mange funksjoner for brukere av Windows-operativsystemet. Det låser opp en mengde funksjoner for Linux-brukere. Imidlertid kan Windows-brukere fortsatt laste ned TensorFlow ved å bruke anaconda-prompten eller pip-pakken.
- TensorFlow faller bak når det gjelder å tilby symbolske looper for ubestemte sekvenser. Det har en spesifikk bruk for bestemte sekvenser, noe som gjør det til et brukbart system. Som et resultat blir det referert til som et lavt nivå API.
2. Keras
Keras er et Python-basert dyplæringsbibliotek, som skiller det fra andre dyplæringsrammer.
Det er et programmeringsspråk på høyt nivå som definerer en nevrale nettverket API-definisjon. Den kan brukes både som et brukergrensesnitt og for å forbedre mulighetene til de dype læringsrammene den kjører på.
Det er et minimalistisk rammeverk som er lett og enkelt å bruke. Av disse grunnene er Keras en del av TensorFlows kjerne-API. En Keras-frontend muliggjør rask prototyping av nevrale nettverksmodeller i forskning.
API-en er enkel å forstå og bruke, med den ekstra bonusen at modeller enkelt kan overføres mellom rammeverk.
Fordeler
- Keras API er enkel å bruke. API-en er godt utformet, objektorientert og tilpasningsdyktig, noe som resulterer i en mer fornøyelig brukeropplevelse.
- Støtte for distribuert opplæring og multi-GPU-parallellisme er innebygd.
- Keras er en innfødt Python-modul som gir enkel tilgang til det komplette Python-datavitenskapsmiljøet. Keras-modeller kan for eksempel brukes ved å bruke Python scikit-learn API.
- Keras inkluderer ferdigtrente vekter for flere dyplæringsmodeller. Vi kan bruke disse modellene direkte til å lage spådommer eller trekke ut funksjoner.
Ulemper
- Det kan være utrolig irriterende å få backend-problemer på lavt nivå med jevne mellomrom. Disse problemene oppstår når vi prøver å gjøre oppgaver som Keras ikke var ment å utføre.
- Sammenlignet med backends, kan den være treg på GPUer og ta lengre tid å beregne. Som et resultat må vi kanskje kompromittere hastigheten for brukervennlighet.
- Sammenlignet med andre pakker som sci-kit-learn, er ikke Keras dataforbehandlingsfunksjoner like tiltalende.
3. Apache MX Nett
En annen fremtredende Deep Learning rammeverk er MXNet. MXNet, som ble opprettet av Apache Software Foundation, støtter en rekke språk, inkludert JavaScript, Python og C++.
Amazon Web Services støtter også MXNet i utviklingen av dyplæringsmodeller. Den er ekstremt skalerbar, gir rask modellopplæring, og den er kompatibel med en rekke dataspråk.
For å optimere hastighet og produktivitet lar MXNet deg blande symbolske og imperative programmeringsspråk. Den er basert på en dynamisk avhengighetsplanlegger som parallelliserer symbolske og imperative aktiviteter i sanntid.
På toppen av det gjør et grafoptimaliseringslag symbolsk utførelse rask og minneøkonomisk. MXNet er et bærbart og lett bibliotek.
Den er drevet av NVIDIA PascalTM GPUer og skalerbar over flere GPUer og noder, slik at du kan trene modeller raskere.
Fordeler
- Støtter GPUer og har en multi-GPU-modus.
- Effektiv, skalerbar og lynrask.
- Alle større plattformer er om bord.
- Modellservering er enkel, og API-en er rask.
- Scala, R, Python, C++ og JavaScript er blant programmeringsspråkene som støttes.
Ulemper
- MXNet har en mindre åpen kildekode fellesskap enn TensorFlow.
- Forbedringer, feilrettinger og andre forbedringer tar lengre tid å implementere på grunn av mangel på betydelig samfunnsstøtte.
- MxNet, selv om det er mye ansatt av en rekke firmaer i IT-bransjen, er ikke like kjent som Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) er et kommersielt levedyktig åpen kildekode-rammeverk for distribuert dyp læring. Det brukes vanligvis til å lage nevrale nettverk, men kan også brukes til maskinlæring og kognitiv databehandling.
Den støtter en rekke språk og er enkel å bruke på skyen. På grunn av disse egenskapene passer CNTK til en rekke AI-applikasjoner. Selv om vi kan bruke C++ til å påkalle funksjonene, er det vanligste alternativet å bruke et Python-program.
Når du kjører på flere datamaskiner, er Microsoft Cognitive Toolkit anerkjent for å gi bedre ytelse og skalerbarhet enn verktøysett som Theano eller TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit støtter både RNN- og CNN-nevrale modeller, noe som gjør det egnet for oppgaver med bilde, håndskrift og talegjenkjenning.
Fordeler
- Enkel å integrere med Apache Spark, en dataanalysemotor.
- CNTKs skalerbarhet har gjort det til et populært valg i mange virksomheter. Det er flere optimaliserte komponenter.
- Tilbyr stabil og god ytelse.
- Fungerer bra med Azure Cloud, som begge støttes av Microsoft.
- Ressursutnyttelse og forvaltning er effektiv.
Ulemper
- Sammenlignet med Tensorflow er det mindre samfunnsstøtte.
- En bratt læringskurve.
- Den mangler et visualiseringskort så vel som ARM-støtte.
5. DeepLearning4j
Hvis Java er ditt primære programmeringsspråk, er DeepLearning4j et godt rammeverk å bruke. Det er et distribuert dyplæringsbibliotek som er av kommersiell kvalitet og åpen kildekode.
Alle hovedtyper av nevrale nettverksdesign, som RNN-er og CNN-er, støttes. Deeplearning4j er et Java- og Scala-bibliotek for dyp læring.
Det fungerer fint med Hadoop og Apache Spark også. Deeplearning4j er et fantastisk alternativ for Java-baserte dyplæringsløsninger fordi den også støtter GPUer.
Når det kommer til Eclipse Deeplearning4j dyplæringsrammeverk, inkluderer noen av de fremtredende funksjonene parallell trening via iterative reduksjoner, tilpasning av mikrotjenestearkitektur og distribuerte CPUer og GPUer.
Fordeler
- Den har utmerket dokumentasjon og samfunnshjelp.
- Apache Spark-integrasjonen er enkel.
- Den er skalerbar og i stand til å håndtere enorme mengder data.
Ulemper
- Sammenlignet med Tensorflow og PyTorch er den mindre populær.
- Java er det eneste tilgjengelige programmeringsspråket.
konklusjonen
Å velge det beste rammeverket for dyp læring er en vanskelig oppgave. Mer så siden det er så mange av dem, vokser listen ettersom etterspørselen etter kunstig intelligens forskning og maskinlæringsapplikasjoner vokser. Hvert rammeverk har sitt eget sett med fordeler og ulemper.
Flere hensyn må tas, inkludert sikkerhet, skalerbarhet og ytelse. I bedriftsbaserte systemer blir pålitelighet enda viktigere.
Hvis du nettopp har startet, er Tensorflow et godt sted å starte. Velg CNTK hvis du utvikler et Windows-basert kommersielt produkt. Hvis du foretrekker Java, bruk DL4J.
Legg igjen en kommentar