ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ, ਗੈਰ-ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ "ਪਰਤਾਂ" ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ 2021 ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਚੁਣਨਾ ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।
1. TensorFlow
ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, TensorFlow ਅਕਸਰ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਪਹਿਲਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ, ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ Google ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਇਸਦੀ ਰਚਨਾ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਕੰਪਨੀ - ਸਗੋਂ ਹੋਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਿਵੇਂ Dropbox, eBay, Airbnb, Nvidia, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
TensorFlow ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉੱਚ ਅਤੇ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਦੇ API ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਪਾਈਥਨ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ, ਟੈਨਸੋਫਲੋ ਦੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ C++, Java, Julia, ਅਤੇ JavaScript ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਐਕਸੈਸ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, TensorFlow ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ API ਦੇ ਨਾਲ ਕਈ ਏਕੀਕਰਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਗਣਨਾ ਲਈ "ਸਟੈਟਿਕ ਗ੍ਰਾਫ਼" 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸਮੇਂ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਨ, ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ TensorBoard ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ "ਦੇਖ" ਸਕਦੇ ਹੋ, TensorFlow ਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਖੁੱਲਾ ਸਰੋਤ
- ਲਚਕੀਲਾਪਨ
- ਤੇਜ਼ ਡੀਬੱਗਿੰਗ
2. ਪਾਈਟੋਰਚ
PyTorch ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ Facebook ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਬਣਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫੇਸਬੁੱਕ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੇਲਸਫੋਰਸ ਅਤੇ ਉਦਾਸਿਟੀ।
ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਪਾਈਟੋਰਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੌਖਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਤਜਰਬਾ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ, ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਟੌਰਚ ਲਈ ਸਰਲ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਏਕੀਕਰਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸਿੱਖਣ, ਵਰਤਣ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਦੋਵਾਂ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ - ਪਾਈਥਨ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਅਤੇ ਪਾਈਟੋਰਚ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਤੋਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਮਰਥਨ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਆਸਾਨ
- GPU ਅਤੇ CPU ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ APIs ਦਾ ਰਿਚ ਸੈੱਟ
3. ਅਪਾਚੇ ਐਮਐਕਸਨੇਟ
ਇਸਦੀ ਉੱਚ ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਤੇਜ਼ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ, ਅਤੇ ਉੱਨਤ GPU ਸਹਾਇਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਅਪਾਚੇ ਦੁਆਰਾ ਵੱਡੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।
MXNet ਵਿੱਚ ਗਲੂਓਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਸਾਰੇ ਹੁਨਰ ਪੱਧਰਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ, ਕਿਨਾਰੇ ਵਾਲੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ, ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਾਂ 'ਤੇ। ਗਲੂਓਨ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਆਵਰਤੀ LSTM ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ।
MXNet ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Java, R, JavaScript, Scala ਅਤੇ Go। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਦੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਘੱਟ ਹੈ, MXNet ਕੋਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਵੱਡੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੇ ਇਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ AWS 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਚੁਣਿਆ ਹੈ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- 8 ਭਾਸ਼ਾ ਬੰਧਨ
- ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ, ਮਲਟੀ-ਸੀਪੀਯੂ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਜੀਪੀਯੂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ
- ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਮੋਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
4. ਮਾਈਕਰੋਸੋਫਟ ਕਾਗਨਟਿਵ ਟੂਲਕਿੱਟ
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ Azure (Microsoft ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ) 'ਤੇ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ Microsoft Cognitive Toolkit ਤੁਹਾਡੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਚੁਣਨ ਲਈ ਢਾਂਚਾ ਹੈ। ਇਹ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਈਥਨ, C++, C#, Java, ਹੋਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ "ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੋਚਣ" ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਤੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਚੁਣ ਕੇ - Skype, Xbox, ਅਤੇ Cortana ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਵਾਲਾ - ਤੁਸੀਂ Azure ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਏਕੀਕਰਣ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ TensorFlow ਜਾਂ PyTorch ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੇ ਭਾਈਚਾਰੇ ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ ਵਿੱਚ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਵੀਡੀਓ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ:
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ
- ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਟੀਮ ਤੋਂ ਸਮਰਥਨ
- ਸਿੱਧਾ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ
5. ਕੇਰਸ
ਪਾਈਟੋਰਚ ਵਾਂਗ, ਕੇਰਾਸ ਡੇਟਾ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਪਾਈਥਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। keras API ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਦੇ APIs ਜਿਵੇਂ ਕਿ TensorFlow, Theano, ਅਤੇ Microsoft Cognitive Toolkit ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕੇਰਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕੁਝ ਫਾਇਦੇ ਹਨ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇਸਦੀ ਸਾਦਗੀ - ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤਾ ਢਾਂਚਾ ਹੋਣਾ; ਇਸਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ ਦੀ ਗਤੀ; ਪਾਈਥਨ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਮਰਥਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ।
ਕੇਰਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੇਅਰਾਂ, ਉਦੇਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ। ਇਸਦਾ ਕੋਡ GitHub 'ਤੇ ਹੋਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਫੋਰਮ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਲੈਕ ਸਹਾਇਤਾ ਚੈਨਲ ਹਨ। ਸਟੈਂਡਰਡ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ, ਕੇਰਸ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ ਅਤੇ ਰੀਕਰੈਂਟ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਸ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੇਰਸ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਆਈਓਐਸ ਅਤੇ ਐਂਡਰੌਇਡ, ਜਾਵਾ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ, ਜਾਂ ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਲਈ। ਇਹ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (GPU) ਅਤੇ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (TPU) ਦੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵੰਡੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਵੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਾਡਲ
- ਮਲਟੀਪਲ ਬੈਕਐਂਡ ਸਹਾਇਤਾ
- ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਈਚਾਰਕ ਸਹਾਇਤਾ
6. ਐਪਲ ਕੋਰ ML
ਕੋਰ ML ਨੂੰ ਐਪਲ ਦੁਆਰਾ ਇਸਦੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ - IOS, Mac OS, ਅਤੇ iPad OS ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸਦਾ API ਘੱਟ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, CPU ਅਤੇ GPU ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਚੰਗੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਣਾਏ ਗਏ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਇੰਟਰਨੈਟ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਚੱਲਦੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ "ਮੈਮੋਰੀ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ" ਅਤੇ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੋਰ ML ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਬਿਲਕੁਲ ਇਕ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਬਣਾ ਕੇ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ iphones/ipads 'ਤੇ ਚੱਲਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕੋਰ ML ਇੱਕ ਕੰਪਾਈਲਰ ਵਰਗਾ ਹੈ ਜੋ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਦਰਸਾਏ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ iOS ਐਪ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕੋਰ ML ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪਰਿਵਰਤਨ ਐਪ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਹੂਲਤ coremltools python ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕੋਰ ML ਆਸਾਨ ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ. ਇਹ 30 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖਾਂ, ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਅਤੇ ਲੀਨੀਅਰ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਭ ਘੱਟ-ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਟਲ ਅਤੇ ਐਕਸਲੇਰੇਟ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣੇ ਹੋਏ ਹਨ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ
- ਸਥਾਨਕ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸਰਵੋਤਮ ਵਰਤੋਂ, ਇੰਟਰਨੈਟ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ
- ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
7. ਓ.ਐੱਨ.ਐਨ.ਐਕਸ
ਸਾਡੀ ਸੂਚੀ 'ਤੇ ਆਖਰੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ONNX ਹੈ. ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਅਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਤੋਂ ਉਭਰਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਟੂਲਸ, ਰਨਟਾਈਮ ਅਤੇ ਕੰਪਾਈਲਰ ਵਿਚਕਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ONNX ਇੱਕ ਆਮ ਫਾਈਲ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਲਟੀਪਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੇਠਲੇ-ਪੱਧਰ ਦੇ API ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾੱਫਟ ਕੋਗਨਿਟਿਵ ਟੂਲਕਿੱਟ, MXNet, ਕੈਫੇ ਅਤੇ (ਕਨਵਰਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਅਤੇ ਕੋਰ ਐਮ.ਐਲ. ONNX ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸਿਧਾਂਤ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਟੈਕ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
LF AI ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ, ਲੀਨਕਸ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਪ-ਸੰਗਠਨ, ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਹੈ ਜੋ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI), ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML), ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ (DL) ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ। ਇਸਨੇ 14 ਨਵੰਬਰ 2019 ਨੂੰ ਇੱਕ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਜੋਂ ONNX ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ। LF AI ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਦੀ ਛੱਤਰੀ ਹੇਠ ONNX ਦੇ ਇਸ ਕਦਮ ਨੂੰ ONNX ਨੂੰ ਵਿਕਰੇਤਾ-ਨਿਰਪੱਖ ਓਪਨ-ਫਾਰਮੈਟ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ।
ONNX ਮਾਡਲ ਚਿੜੀਆਘਰ ONNX ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਲਈ ਹਨ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ। ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਲਿਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਿੰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੂਲ ਵਿਗਿਆਨਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਹਵਾਲੇ।
ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ
- ਫਰੇਮਵਰਕ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ
- ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ
ਸਿੱਟਾ
ਇਹ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਹੈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ. ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਕਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹਨ, ਮੁਫਤ ਜਾਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ। ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਣੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਈ ਆਪਣੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ।
TensorFlow ਅਤੇ Keras ਵਰਗੇ ਜਨਰਲ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹਨ। ਪਰ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ OS ਜਾਂ ਡਿਵਾਈਸ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਰ ML ਅਤੇ Microsoft Cognitive Toolkit ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਐਂਡਰੌਇਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਅਤੇ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਹੋਰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਇਸ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਕਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਬਾਅਦ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ Google ਜਾਂ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ