Jeśli to czytasz, bez wątpienia rozpocząłeś już swoją podróż do głębokiego uczenia się. Jeśli jesteś nowy w tym temacie, głębokie uczenie się jest dodatkiem, który wykorzystuje unikalne struktury przypominające mózg, zwane sztucznymi sieciami neuronowymi, do konstruowania komputerów podobnych do ludzi, które rozwiązują rzeczywiste problemy.
Aby pomóc w rozwoju tych projektów, giganci technologiczni, tacy jak Google, Facebook i Uber, opracowali różnorodne frameworki dla środowiska głębokiego uczenia Pythona, ułatwiając zrozumienie, tworzenie i trenowanie różnorodnych sieci neuronowych.
Platforma głębokiego uczenia się to oprogramowanie używane przez naukowców i naukowców zajmujących się danymi do tworzenia i trenowania modeli głębokiego uczenia się.
Celem tych ram jest umożliwienie jednostkom trenowania swoich modeli bez konieczności rozumienia technik głęboka nauka, sieci neuronowe i uczenie maszynowe.
Dzięki interfejsowi programistycznemu wysokiego poziomu, ramy te dostarczają bloków konstrukcyjnych do konstruowania, uczenia i weryfikowania modeli.
Przyjrzymy się TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK i DeepLearing4j jako alternatywom dla PyTorch, który jest szeroko stosowanym głębokiego uczenia się.
Co to jest Pytorch?
PyTorch to bezpłatna biblioteka uczenia maszynowego o otwartym kodzie źródłowym, zbudowana przy użyciu biblioteki Torch Python.
Został stworzony przez grupę AI Research na Facebooku i opublikowany jako bezpłatna biblioteka typu open source w styczniu 2016 r. z aplikacjami do widzenia komputerowego, głębokiego uczenia się i przetwarzania języka naturalnego.
Ma imperatywny i Pythonic język programowania, który obsługuje kod jako model, ułatwia debugowanie i jest kompatybilny z innymi popularnymi naukowymi bibliotekami obliczeniowymi, a jednocześnie pozostaje wydajny i umożliwia akceleratory sprzętowe, takie jak GPU.
Popularność PyTorch wśród badaczy głębokiego uczenia się wzrosła dzięki skupieniu się na użyteczności i dokładnym rozważeniu wydajności.
Zawiera podstawową strukturę danych Tensor, która jest wielowymiarową tablicą podobną do tablic Numpy, która umożliwia programistom łatwe projektowanie skomplikowanych sieci neuronowe.
Staje się coraz bardziej popularny w obecnych sektorach i społeczności akademickiej ze względu na swoją elastyczność, szybkość i łatwość wdrożenia, co czyni go jednym z najpopularniejszych narzędzi głębokiego uczenia się.
Kluczowe funkcje Pytorcha
- PyTorch jest zorientowany na Pythona lub „pythonic”, ponieważ jest przeznaczony do głębokiej integracji z programowaniem w Pythonie, a nie służy jako interfejs do biblioteki opracowanej w innym języku.
- Prosty do nauczenia – PyTorch ma taką samą strukturę jak tradycyjne programowanie i został skrupulatnie udokumentowany, a społeczność programistów zawsze stara się go ulepszać. Dlatego jest łatwy do nauczenia się zarówno dla programistów, jak i nie-programistów.
- PyTorch może dzielić pracę obliczeniową na kilka procesorów lub GPU rdzeni wykorzystujących funkcję równoległości danych. Chociaż podobną równoległość można osiągnąć za pomocą innych technik uczenia maszynowego, PyTorch znacznie to ułatwia.
- Debugowanie: Do debugowania PyTorch można użyć jednego z wielu powszechnie dostępnych narzędzi do debugowania w języku Python (na przykład narzędzi pdb i ipdb w języku Python).
- PyTorch obsługuje dynamiczne wykresy obliczeniowe, co oznacza, że zachowanie sieci może być dynamicznie zmieniane w czasie wykonywania.
- PyTorch jest dostarczany z różnymi specjalnie stworzonymi modułami, takimi jak Torchtext, Torchvision i Torchaudio, które można wykorzystać do radzenia sobie z różnymi dziedzinami głębokiego uczenia się, takimi jak NLP, wizja komputerowa i przetwarzanie głosu.
Ograniczenia Pytorcha
- Ograniczone interfejsy monitorowania i wizualizacji: Podczas gdy TensorFlow zawiera potężne narzędzie do wizualizacji do generowania wykresu modelu (TensorBoard), PyTorch obecnie nie ma tej funkcji. W rezultacie programiści mogą łączyć się z TensorBoard zewnętrznie lub korzystać z jednego z wielu istniejących Python narzędzia do wizualizacji danych.
- PyTorch nie jest rozwiązaniem kompleksowym uczenie maszynowe platforma programistyczna; wdraża aplikacje na serwerach, stacjach roboczych i urządzeniach mobilnych.
Z tych wszystkich powodów poszukiwanie najlepszych alternatyw dla Pytorcha byłoby mądrą decyzją.
Najpopularniejsze alternatywy Pytorcha
Oto lista najlepszych alternatyw dla Pytorcha.
1. Przepływ tensorowy
TensorFlow to zorientowana na głębokie uczenie platforma typu open source stworzona przez Google. Obsługuje również standardowe uczenie maszynowe. TensorFlow został zaprojektowany z myślą o dużych obliczeniach numerycznych, a nie o głębokim uczeniu się.
Co więcej, okazało się to dość cenne również dla rozwoju głębokiego uczenia się, więc Google udostępnił je za darmo. TensorFlow pobiera dane w postaci wielowymiarowych tablic o większych wymiarach, zwanych tensorami. W przypadku ogromnych ilości danych pomocne są tablice wielowymiarowe.
TensorFlow jest oparty na grafach przepływu danych na krawędzi węzła. Ponieważ metoda wykonania ma postać wykresów, znacznie łatwiej jest wykonać kod TensorFlow na klastrze komputerów przy użyciu procesorów graficznych.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust i Scala należą do języków wspieranych przez społeczność TensorFlow. Zaletą TensorFlow jest posiadanie dużej liczby punktów dostępu.
Oprócz języków TensorFlow ma szeroką gamę narzędzi, które łączą się z nim lub są na nim zbudowane.
Zalety
- Jest przyjazny dla użytkownika. Jeśli znasz Pythona, będzie to łatwe.
- Wsparcie ze strony społeczności. TensorFlow jest ulepszany praktycznie każdego dnia przez ekspertów Google i innych organizacji.
- TensorFlow Lite może być używany do wykonywania modeli TensorFlow na urządzeniach mobilnych.
- Tensorboard to narzędzie do monitorowania i wizualizacja danych. Jeśli chcesz oglądać swoje modele głębokiego uczenia się w akcji, jest to doskonałe narzędzie do użycia.
- Tensorflow.js umożliwia używanie JavaScript do uruchamiania modeli głębokiego uczenia w czasie rzeczywistym w przeglądarce.
Niedogodności
- TensorFlow ma unikalną strukturę, która utrudnia wykrywanie i debugowanie błędów.
- Nie ma obsługi OpenCL.
- TensorFlow nie zapewnia wielu możliwości użytkownikom systemu operacyjnego Windows. Odblokowuje mnóstwo możliwości dla użytkowników Linuksa. Jednak użytkownicy systemu Windows mogą nadal pobierać TensorFlow za pomocą polecenia anaconda lub pakietu pip.
- TensorFlow pozostaje w tyle pod względem oferowania pętli symbolicznych dla nieokreślonych sekwencji. Ma specyficzne zastosowanie dla określonych sekwencji, co czyni go użytecznym systemem. W rezultacie jest określany jako interfejs API niskiego poziomu.
2. Kerasa
Keras to oparta na języku Python biblioteka głębokiego uczenia się, która odróżnia ją od innych platform głębokiego uczenia się.
Jest to język programowania wysokiego poziomu, który definiuje m.in sieci neuronowe Definicja interfejsu API. Może być używany zarówno jako interfejs użytkownika, jak i do ulepszania możliwości platform głębokiego uczenia się, na których działa.
Jest to minimalistyczny framework, który jest lekki i łatwy w użyciu. Z tych powodów Keras jest częścią podstawowego interfejsu API TensorFlow. Interfejs Keras pozwala na szybkie prototypowanie modeli sieci neuronowych w badaniach.
Interfejs API jest łatwy do uchwycenia i użycia, z dodatkową zaletą umożliwiającą łatwe przenoszenie modeli między frameworkami.
Zalety
- Interfejs API Keras jest prosty w użyciu. Interfejs API jest dobrze zaprojektowany, zorientowany obiektowo i elastyczny, co zapewnia przyjemniejsze wrażenia użytkownika.
- Wbudowana obsługa rozproszonego szkolenia i równoległości wielu procesorów graficznych.
- Keras to natywny moduł Pythona, który zapewnia prosty dostęp do pełnego środowiska nauki o danych Pythona. Na przykład modeli Keras można używać przy użyciu interfejsu API scikit-learn w języku Python.
- Keras zawiera wstępnie wytrenowane wagi dla kilku modeli głębokiego uczenia się. Możemy użyć tych modeli bezpośrednio do przewidywania lub wyodrębniania cech.
Niedogodności
- Regularne problemy z backendem niskiego poziomu mogą być niezwykle irytujące. Problemy te pojawiają się, gdy próbujemy wykonać zadania, których Keras nie miał wykonywać.
- W porównaniu z backendami może działać wolno na procesorach graficznych i wymagać więcej czasu na obliczenia. W rezultacie być może będziemy musieli pójść na kompromis w kwestii szybkości, aby zapewnić przyjazność dla użytkownika.
- W porównaniu z innymi pakietami, takimi jak sci-kit-learn, możliwości wstępnego przetwarzania danych Keras nie są tak atrakcyjne.
3. Apache MX Net
Inny wybitny Framework głębokiego uczenia jest MXNet. MXNet, który został stworzony przez Apache Software Foundation, obsługuje różne języki, w tym JavaScript, Python i C++.
Amazon Web Services wspiera również MXNet w rozwoju modeli głębokiego uczenia się. Jest niezwykle skalowalny, co pozwala na szybkie szkolenie modeli i jest kompatybilny z różnymi językami komputerowymi.
Aby zoptymalizować szybkość i produktywność, MXNet umożliwia łączenie symbolicznych i imperatywnych języków programowania. Opiera się na dynamicznym harmonogramie zależności, który równolegle wykonuje działania symboliczne i imperatywne w czasie rzeczywistym.
Ponadto warstwa optymalizacji wykresów sprawia, że wykonywanie symboli jest szybkie, a pamięć oszczędna. MXNet to przenośna i lekka biblioteka.
Jest zasilany przez procesory graficzne NVIDIA PascalTM i skalowalny na kilka procesorów graficznych i węzłów, co pozwala na szybsze trenowanie modeli.
Zalety
- Obsługuje GPU i ma tryb multi-GPU.
- Wydajne, skalowalne i błyskawiczne.
- Wszystkie główne platformy są na pokładzie.
- Udostępnianie modeli jest proste, a interfejs API szybki.
- Obsługiwane języki programowania to Scala, R, Python, C++ i JavaScript.
Niedogodności
- MXNet ma mniejszy open source społeczność niż TensorFlow.
- Wdrażanie ulepszeń, poprawek błędów i innych ulepszeń zajmuje więcej czasu z powodu braku znaczącego wsparcia ze strony społeczności.
- MxNet, choć szeroko stosowany przez wiele firm z branży IT, nie jest tak dobrze znany jak Tensorflow.
4.Microsoft CNTK
Zestaw narzędzi poznawczych firmy Microsoft (CNTK) to komercyjnie opłacalna platforma typu open source do rozproszonego głębokiego uczenia się. Jest powszechnie używany do tworzenia sieci neuronowe, ale może być również używany do uczenia maszynowego i obliczeń kognitywnych.
Obsługuje wiele języków i jest prosty w użyciu w chmurze. Dzięki tym cechom CNTK nadaje się do różnych zastosowań sztucznej inteligencji. Chociaż możemy używać C++ do wywoływania jego funkcji, najczęstszą opcją jest użycie programu w Pythonie.
Podczas pracy na kilku komputerach zestaw narzędzi Microsoft Cognitive Toolkit zapewnia lepszą wydajność i skalowalność niż zestawy narzędzi, takie jak Theano lub TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit obsługuje zarówno modele neuronowe RNN, jak i CNN, dzięki czemu nadaje się do zadań rozpoznawania obrazu, pisma ręcznego i mowy.
Zalety
- Prosta integracja z Apache Spark, silnikiem analizy danych.
- Skalowalność CNTK sprawiła, że jest to popularny wybór w wielu firmach. Istnieje kilka zoptymalizowanych komponentów.
- Oferuje stabilną i dobrą wydajność.
- Dobrze współpracuje z usługą Azure Cloud, z których obie są obsługiwane przez firmę Microsoft.
- Wykorzystanie zasobów i zarządzanie nimi są wydajne.
Niedogodności
- W porównaniu z Tensorflow wsparcie społeczności jest mniejsze.
- Stroma krzywa uczenia się.
- Brakuje w nim płytki wizualizacyjnej oraz obsługi ARM.
5. Głębokie uczenie się4j
Jeśli Java jest Twoim podstawowym językiem programowania, DeepLearning4j jest dobrym frameworkiem do wykorzystania. Jest to rozproszona biblioteka do głębokiego uczenia się, która jest klasy komercyjnej i ma otwarte oprogramowanie.
Obsługiwane są wszystkie główne typy projektów sieci neuronowych, takie jak RNN i CNN. Deeplearning4j to biblioteka Java i Scala do głębokiego uczenia.
Działa również dobrze z Hadoop i Apache Spark. Deeplearning4j to wspaniała alternatywa dla rozwiązań do głębokiego uczenia opartych na Javie, ponieważ obsługuje również procesory graficzne.
Jeśli chodzi o platformę głębokiego uczenia Eclipse Deeplearning4j, niektóre z wyróżniających się funkcji obejmują szkolenie równoległe poprzez iteracyjne redukcje, adaptację architektury mikrousług oraz rozproszone procesory i karty graficzne.
Zalety
- Ma doskonałą dokumentację i pomoc społeczności.
- Integracja Apache Spark jest prosta.
- Jest skalowalny i zdolny do obsługi ogromnych ilości danych.
Niedogodności
- W porównaniu do Tensorflow i PyTorch jest mniej popularny.
- Jedynym dostępnym językiem programowania jest Java.
Wnioski
Wybór najlepszego frameworka do głębokiego uczenia się jest trudnym przedsięwzięciem. Tym bardziej, że jest ich tak wiele, że lista rośnie wraz z popytem sztuczna inteligencja rośnie liczba aplikacji badawczych i uczenia maszynowego. Każdy framework ma swój własny zestaw zalet i wad.
Należy wziąć pod uwagę kilka kwestii, w tym bezpieczeństwo, skalowalność i wydajność. W systemach klasy korporacyjnej niezawodność staje się jeszcze ważniejsza.
Jeśli dopiero zaczynasz, Tensorflow jest dobrym miejscem do rozpoczęcia. Wybierz CNTK, jeśli opracowujesz komercyjny produkt oparty na systemie Windows. Jeśli wolisz Javę, użyj DL4J.
Dodaj komentarz