ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ ਲਈ ਨਵੇਂ ਹੋ, ਤਾਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇੱਕ ਐਡ-ਆਨ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਦਿਮਾਗ-ਵਰਗੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੇ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਗੂਗਲ, ਫੇਸਬੁੱਕ, ਅਤੇ ਉਬੇਰ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੇ ਪਾਇਥਨ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਭਿੰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਟੀਚਾ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਪਿੱਛੇ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੇ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ।
ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੁਆਰਾ, ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਸੀਂ PyTorch ਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਜੋਂ TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, ਅਤੇ DeepLearing4j ਨੂੰ ਦੇਖਾਂਗੇ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਫਰੇਮਵਰਕ.
ਪਾਈਟੋਰਚ ਕੀ ਹੈ?
ਪਾਈਟੋਰਚ ਟਾਰਚ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨਾਲ ਬਣੀ ਇੱਕ ਮੁਫਤ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ।
ਇਹ Facebook ਦੇ AI ਖੋਜ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਜਨਵਰੀ 2016 ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਅਤੇ ਪਾਇਥੋਨਿਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ, ਇਹ ਸਭ ਕੁਸ਼ਲ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ GPUs ਵਰਗੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
PyTorch ਦੀ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ, ਟੈਂਸਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ Numpy ਐਰੇ ਦੇ ਸਮਾਨ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ.
ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਸੈਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਲਚਕਤਾ, ਗਤੀ, ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸੌਖ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪਾਈਟੋਰਚ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
- PyTorch Python-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ, ਜਾਂ "pythonic" ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਜੋਂ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨਾਲ ਡੂੰਘੇ ਏਕੀਕਰਣ ਲਈ ਹੈ।
- ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ - PyTorch ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਦੇ ਸਮਾਨ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਸਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਸਿੱਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।
- PyTorch ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਈ CPU ਜਾਂ ਉੱਤੇ ਵੰਡ ਸਕਦਾ ਹੈ GPU ਡਾਟਾ ਸਮਾਨਤਾ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੋਰ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਮਾਨ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਾਈਟੋਰਚ ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਡੀਬੱਗਿੰਗ: ਪਾਈਥਨ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਟੂਲਜ਼ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪਾਈਥਨ ਦੇ pdb ਅਤੇ ipdb ਟੂਲ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਾਈਟੋਰਚ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- PyTorch ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਰਨਟਾਈਮ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- PyTorch ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਾਰਚਟੈਕਸਟ, ਟਾਰਚਵਿਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਟਾਰਚੌਡੀਓ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ NLP, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ।
ਪਾਈਟੋਰਚ ਸੀਮਾਵਾਂ
- ਸੀਮਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇੰਟਰਫੇਸ: ਜਦੋਂ ਕਿ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਗ੍ਰਾਫ (ਟੈਨਸਰਬੋਰਡ) ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਪਾਈਟੋਰਚ ਵਿੱਚ ਇਸ ਸਮੇਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਨਾਲ ਬਾਹਰੋਂ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ.
- PyTorch ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਕਾਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ; ਇਹ ਸਰਵਰਾਂ, ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ, ਪਾਈਟੋਰਚ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਫੈਸਲਾ ਹੋਵੇਗਾ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪਾਈਟੋਰਚ ਵਿਕਲਪ
ਇੱਥੇ ਪਾਈਟੋਰਚ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਹੈ।
1. ਟੈਂਸਰਫਲੋ
TensorFlow ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ-ਕੇਂਦਰਿਤ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ। ਇਹ ਸਟੈਂਡਰਡ ਨੂੰ ਵੀ ਸਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ. TensorFlow ਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਕੀਮਤੀ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ, ਇਸਲਈ ਗੂਗਲ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਇਆ। ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਯਾਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਟੈਂਸਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਟੇ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ, ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਨੋਡ-ਐਜ ਡੇਟਾ ਫਲੋ ਗ੍ਰਾਫਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦਾ ਰੂਪ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, GPUs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਕਲੱਸਟਰ 'ਤੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ।
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, ਅਤੇ Scala ਉਹਨਾਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਲਈ TensorFlow ਦੇ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੇ ਸਮਰਥਨ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। TensorFlow ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚ ਪੁਆਇੰਟ ਹੋਣ ਦਾ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, TensorFlow ਕੋਲ ਟੂਲਸ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਫਾਇਦੇ
- ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਚੁੱਕਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇਗਾ।
- ਭਾਈਚਾਰੇ ਤੋਂ ਸਹਿਯੋਗ ਮਿਲੇਗਾ। TensorFlow ਨੂੰ Google ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਹਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਹਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- TensorFlow Lite ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ TensorFlow ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਟੈਨਸਰਬੋਰਡ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ. ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਾਧਨ ਹੈ।
- Tensorflow.js ਤੁਹਾਨੂੰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ JavaScript ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- TensorFlow ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਬਣਤਰ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣਾ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਕੋਈ OpenCL ਸਹਿਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- TensorFlow ਵਿੰਡੋਜ਼ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੀਨਕਸ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿੰਡੋਜ਼ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਜੇ ਵੀ ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜਾਂ ਪਾਈਪ ਪੈਕੇਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- TensorFlow ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕ੍ਰਮਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਕ ਲੂਪ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਕ੍ਰਮਾਂ ਲਈ ਇਸਦੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਸਨੂੰ ਘੱਟ-ਪੱਧਰੀ API ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
2. ਕੇਰਸ
ਕੇਰਸ ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ API ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਹ ਚੱਲਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਊਨਤਮ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਹਲਕਾ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ, Keras TensorFlow ਦੇ ਕੋਰ API ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕੇਰਾਸ ਫਰੰਟ ਐਂਡ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਏਪੀਆਈ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਿੱਧਾ ਹੈ, ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਦੇ ਵਾਧੂ ਬੋਨਸ ਦੇ ਨਾਲ।
ਫਾਇਦੇ
- Keras API ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹੈ। API ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਆਬਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਤਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਜੀਪੀਯੂ ਸਮਾਨਤਾ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਹੈ।
- ਕੇਰਾਸ ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਮੂਲ ਮੋਡੀਊਲ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੇ ਪਾਈਥਨ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਾਤਾਵਰਨ ਤੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। Keras ਮਾਡਲ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Python scikit-learn API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਕੇਰਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਵਜ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਨਿਯਮਤ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਘੱਟ-ਪੱਧਰੀ ਬੈਕਐਂਡ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕੇਰਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਸੀ।
- ਜਦੋਂ ਇਸਦੇ ਬੈਕਐਂਡ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ GPUs 'ਤੇ ਸੁਸਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਸਾਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮਿੱਤਰਤਾ ਲਈ ਗਤੀ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਪੈਕੇਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ sci-kit-learn ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, Keras ਡੇਟਾ-ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਓਨੀਆਂ ਆਕਰਸ਼ਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
3. ਅਪਾਚੇ ਐਮਐਕਸਨੇਟ
ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ MXNet ਹੈ। MXNet, ਜੋ ਕਿ ਅਪਾਚੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਾਵਾ ਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਪਾਈਥਨ, ਅਤੇ C++ ਸਮੇਤ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸੇਵਾਵਾਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ MXNet ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਵੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਾਪਯੋਗ ਹੈ, ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਗਤੀ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, MXNet ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਨਿਰਭਰਤਾ ਸ਼ਡਿਊਲਰ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪਰਤ ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਆਰਥਿਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। MXNet ਇੱਕ ਪੋਰਟੇਬਲ ਅਤੇ ਲਾਈਟਵੇਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ।
ਇਹ NVIDIA PascalTM GPUs ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ GPUs ਅਤੇ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਫਾਇਦੇ
- GPU ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਲਟੀ-GPU ਮੋਡ ਹੈ।
- ਕੁਸ਼ਲ, ਸਕੇਲੇਬਲ, ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ-ਤੇਜ਼।
- ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਹਨ.
- ਮਾਡਲ ਸਰਵਿੰਗ ਸਧਾਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ API ਤੇਜ਼ ਹੈ।
- Scala, R, Python, C++, ਅਤੇ JavaScript ਸਮਰਥਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਨ।
ਨੁਕਸਾਨ
- MXNet ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਹੈ ਓਪਨ ਸੋਰਸ TensorFlow ਨਾਲੋਂ ਭਾਈਚਾਰਾ।
- ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭਾਈਚਾਰਕ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਕਮੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੁਧਾਰ, ਬੱਗ ਫਿਕਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।
- MxNet, ਹਾਲਾਂਕਿ IT ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ਹੂਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
4. Microsoft CNTK
ਮਾਈਕਰੋਸੌਫਟ ਕੋਗਨੀਟਿਵ ਟੂਲਕਿੱਟ (ਸੀ.ਐੱਨ.ਟੀ.ਕੇ.) ਵਿਤਰਿਤ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ, ਪਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, CNTK ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਫਿੱਟ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ C++ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਮ ਵਿਕਲਪ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਕਈ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲਣ ਵੇਲੇ, ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਕੋਗਨਿਟਿਵ ਟੂਲਕਿੱਟ ਨੂੰ ਥਿਆਨੋ ਜਾਂ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਰਗੀਆਂ ਟੂਲਕਿੱਟਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਦੇਣ ਲਈ ਮਾਨਤਾ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਕੋਗਨਿਟਿਵ ਟੂਲਕਿੱਟ RNN ਅਤੇ CNN ਨਿਊਰਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ, ਹੱਥ ਲਿਖਤ, ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਫਾਇਦੇ
- Apache Spark, ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੰਜਣ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ।
- CNTK ਦੀ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਕਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਭਾਗ ਹਨ.
- ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ.
- Azure Cloud ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦੋਵੇਂ Microsoft ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ।
- ਸਰੋਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੁਸ਼ਲ ਹਨ.
ਨੁਕਸਾਨ
- ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਸਮਰਥਨ ਘੱਟ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਖੜ੍ਹੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਵਕਰ।
- ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬੋਰਡ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ARM ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ।
5. DeepLearning4j
ਜੇਕਰ ਜਾਵਾ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ, ਤਾਂ DeepLearning4j ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਢਾਂਚਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੰਡੀ ਗਈ ਡੂੰਘੀ-ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਵਪਾਰਕ-ਗਰੇਡ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਹੈ।
ਸਾਰੇ ਮੁੱਖ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ RNN ਅਤੇ CNN, ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ। Deeplearning4j ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ Java ਅਤੇ Scala ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ।
ਇਹ ਹਡੂਪ ਅਤੇ ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। Deeplearning4j Java-ਅਧਾਰਿਤ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ GPU ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇਹ Eclipse Deeplearning4j ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੁਝ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਓ ਕਟੌਤੀਆਂ, ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਸਰਵਿਸ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਨੁਕੂਲਨ, ਅਤੇ ਵੰਡੇ CPUs ਅਤੇ GPUs ਦੁਆਰਾ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਫਾਇਦੇ
- ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਮਦਦ ਹੈ।
- ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ ਏਕੀਕਰਣ ਸਧਾਰਨ ਹੈ।
- ਇਹ ਮਾਪਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।
ਨੁਕਸਾਨ
- Tensorflow ਅਤੇ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਘੱਟ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੈ।
- Java ਹੀ ਉਪਲਬਧ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਵਧੀਆ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਸੂਚੀ ਦੀ ਮੰਗ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਖੋਜ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਆਪਣੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਆਪਣੇ ਸੈੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸੁਰੱਖਿਆ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮੇਤ ਕਈ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗਰੇਡ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਹੋਰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣੇ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ Tensorflow ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਥਾਂ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਿੰਡੋਜ਼-ਅਧਾਰਿਤ ਵਪਾਰਕ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਤਾਂ CNTK ਚੁਣੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਜਾਵਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ DL4J ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ