Se você está lendo isso, sem dúvida já começou sua viagem ao aprendizado profundo. Se você é novo neste tópico, o aprendizado profundo é um complemento que usa estruturas semelhantes ao cérebro chamadas redes neurais artificiais para construir computadores semelhantes aos humanos que abordam problemas do mundo real.
Para ajudar no desenvolvimento desses projetos, gigantes da tecnologia como Google, Facebook e Uber desenvolveram uma variedade de estruturas para o ambiente de aprendizado profundo do Python, tornando mais simples entender, criar e treinar diversas redes neurais.
Uma estrutura de aprendizado profundo é um software que acadêmicos e cientistas de dados usam para criar e treinar modelos de aprendizado profundo.
O objetivo desses frameworks é possibilitar que os indivíduos treinem seus modelos sem ter que entender as técnicas por trás. deep learning, redes neurais e aprendizado de máquina.
Por meio de uma interface de programação de alto nível, essas estruturas fornecem blocos de construção para construir, treinar e verificar modelos.
Veremos TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK e DeepLearing4j como alternativas ao PyTorch, que é um estrutura de aprendizagem profunda.
O que é Pytorch?
PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina gratuita e de código aberto criada com a biblioteca Torch Python.
Foi criado pelo grupo AI Research do Facebook e publicado como uma biblioteca gratuita e de código aberto em janeiro de 2016 com aplicativos em visão computacional, aprendizado profundo e processamento de linguagem natural.
Ele tem uma linguagem de programação imperativa e Pythonic que suporta código como modelo, facilita a depuração e é compatível com outras bibliotecas de computação científica populares, enquanto permanece eficiente e habilita aceleradores de hardware como GPUs.
O PyTorch cresceu em popularidade entre os pesquisadores de aprendizado profundo graças ao seu foco na usabilidade e considerações completas de desempenho.
Ele contém uma estrutura de dados básica, Tensor, que é uma matriz multidimensional semelhante às matrizes Numpy, que permite aos programadores projetar facilmente um complicado rede neural.
Está se tornando mais popular nos setores atuais e na comunidade acadêmica devido à sua flexibilidade, velocidade e facilidade de implementação, tornando-se uma das ferramentas de aprendizado profundo mais populares.
Principais recursos do Pytorch
- O PyTorch é centrado em Python, ou “pythonic”, pois se destina a uma integração profunda com a programação Python, em vez de servir como uma interface para uma biblioteca desenvolvida em outra linguagem.
- Simples de aprender – o PyTorch segue a mesma estrutura da programação tradicional e foi meticulosamente documentado, com a comunidade de desenvolvedores sempre tentando aprimorá-lo. Portanto, é simples de aprender tanto para programadores quanto para não programadores.
- O PyTorch pode dividir o trabalho computacional em várias CPUs ou GPU núcleos usando capacidade de paralelismo de dados. Embora um paralelismo semelhante possa ser obtido com outras técnicas de aprendizado de máquina, o PyTorch torna isso muito mais fácil.
- Depuração: Uma das inúmeras ferramentas de depuração do Python amplamente acessíveis (por exemplo, as ferramentas pdb e ipdb do Python) podem ser usadas para depurar o PyTorch.
- O PyTorch suporta gráficos computacionais dinâmicos, o que implica que o comportamento da rede pode ser alterado dinamicamente durante o tempo de execução.
- PyTorch vem com vários módulos especialmente criados, como torchtext, torchvision e torchaudio, que pode ser usado para lidar com diversos campos de aprendizado profundo, como PNL, visão computacional e processamento de voz.
Limitações do Pytorch
- Interfaces limitadas de monitoramento e visualização: enquanto o TensorFlow inclui uma poderosa ferramenta de visualização para gerar o gráfico do modelo (TensorBoard), o PyTorch atualmente não possui esse recurso. Como resultado, os desenvolvedores podem se conectar ao TensorBoard externamente ou utilizar um dos inúmeros Python existentes ferramentas de visualização de dados.
- PyTorch não é de ponta a ponta aprendizado de máquina plataforma de desenvolvimento; ele implanta aplicativos em servidores, estações de trabalho e dispositivos móveis.
Por todas essas razões, buscar as melhores alternativas ao Pytorch seria uma decisão sábia.
Alternativas Pytorch mais populares
Aqui está a lista das melhores alternativas ao Pytorch.
1. Fluxo tensor
TensorFlow é uma estrutura de código aberto com foco em aprendizado profundo criada pelo Google. Também suporta padrão aprendizado de máquina. O TensorFlow foi projetado com grandes cálculos numéricos em mente, em vez de aprendizado profundo.
Além disso, provou ser bastante valioso para o desenvolvimento de aprendizado profundo, então o Google o disponibilizou gratuitamente. O TensorFlow recebe dados na forma de arrays multidimensionais com dimensões maiores, conhecidos como tensores. Ao lidar com enormes volumes de dados, os arrays multidimensionais são úteis.
O TensorFlow é baseado em gráficos de fluxo de dados de borda de nó. Como o método de execução assume a forma de gráficos, é muito mais fácil executar o código do TensorFlow em um cluster de computadores usando GPUs.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust e Scala estão entre as linguagens para as quais a comunidade do TensorFlow criou suporte. O TensorFlow oferece o benefício de ter um grande número de pontos de acesso.
Além dos idiomas, o TensorFlow possui uma grande variedade de ferramentas que se conectam a ele ou são construídas sobre ele.
Vantagens
- É fácil de usar. Se você estiver familiarizado com o Python, será simples de aprender.
- Apoio da comunidade. O TensorFlow é aprimorado praticamente todos os dias pelos desenvolvedores especializados do Google e de outras organizações.
- O TensorFlow Lite pode ser usado para executar modelos do TensorFlow em dispositivos móveis.
- Tensorboard é uma ferramenta para monitoramento e visualização de dados. Se você quiser ver seus modelos de aprendizado profundo em ação, esta é uma excelente ferramenta para usar.
- O Tensorflow.js permite que você use JavaScript para executar modelos de aprendizado profundo em tempo real no navegador.
Desvantagens
- O TensorFlow tem uma estrutura exclusiva, dificultando a descoberta e depuração de erros.
- Não há suporte para OpenCL.
- O TensorFlow não oferece muitos recursos para usuários do sistema operacional Windows. Ele desbloqueia uma infinidade de recursos para usuários do Linux. No entanto, os usuários do Windows ainda podem baixar o TensorFlow usando o prompt do anaconda ou o pacote pip.
- O TensorFlow fica para trás em termos de oferecer loops simbólicos para sequências indefinidas. Tem um uso específico para sequências particulares, tornando-se um sistema utilizável. Como resultado, é referido como uma API de baixo nível.
2. Queras
Keras é uma biblioteca de aprendizagem profunda baseada em Python, que a distingue de outras estruturas de aprendizagem profunda.
É uma linguagem de programação de alto nível que define um rede neural Definição de API. Ele pode ser usado como uma interface de usuário e para melhorar os recursos das estruturas de aprendizado profundo em que é executado.
É um framework minimalista que é leve e fácil de usar. Por esses motivos, o Keras faz parte da API principal do TensorFlow. Um front-end Keras permite a prototipagem rápida de modelos de rede neural em pesquisa.
A API é simples de entender e usar, com o bônus adicional de permitir que os modelos sejam facilmente transferidos entre os frameworks.
Vantagens
- A API Keras é simples de usar. A API é bem projetada, orientada a objetos e adaptável, resultando em uma experiência de usuário mais agradável.
- O suporte para treinamento distribuído e paralelismo multi-GPU é integrado.
- Keras é um módulo nativo do Python que fornece acesso simples ao ambiente completo de ciência de dados do Python. Os modelos Keras, por exemplo, podem ser usados usando a API Python scikit-learn.
- Keras inclui pesos pré-treinados para vários modelos de aprendizado profundo. Podemos usar esses modelos diretamente para fazer previsões ou extrair recursos.
Desvantagens
- Pode ser incrivelmente irritante obter problemas de back-end de baixo nível regularmente. Esses problemas surgem quando tentamos realizar tarefas que o Keras não deveria realizar.
- Quando comparado com seus back-ends, pode ser lento em GPUs e levar mais tempo para computar. Como resultado, podemos ter que comprometer a velocidade para facilitar o uso.
- Quando comparado a outros pacotes, como o sci-kit-learn, os recursos de pré-processamento de dados do Keras não são tão atraentes.
3. Apache MX Net
Outro destaque Estrutura de aprendizado profundo é MXNet. O MXNet, que foi criado pela Apache Software Foundation, suporta uma variedade de linguagens, incluindo JavaScript, Python e C++.
A Amazon Web Services também oferece suporte ao MXNet no desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo. É extremamente escalável, permitindo treinamento rápido de modelos, e é compatível com uma variedade de linguagens de computador.
Para otimizar a velocidade e a produtividade, o MXNet permite combinar linguagens de programação simbólicas e imperativas. É baseado em um escalonador de dependência dinâmica que paraleliza atividades simbólicas e imperativas em tempo real.
Além disso, uma camada de otimização de grafos torna a execução simbólica rápida e econômica de memória. MXNet é uma biblioteca portátil e leve.
Ele é alimentado por GPUs NVIDIA PascalTM e escalável em várias GPUs e nós, permitindo que você treine modelos mais rapidamente.
Vantagens
- Suporta GPUs e possui um modo multi-GPU.
- Eficiente, escalável e extremamente rápido.
- Todas as principais plataformas estão a bordo.
- A veiculação do modelo é simples e a API é rápida.
- Scala, R, Python, C++ e JavaScript estão entre as linguagens de programação suportadas.
Desvantagens
- MXNet tem um menor open source comunidade do que o TensorFlow.
- Melhorias, correções de bugs e outras melhorias levam mais tempo para serem implementadas devido à falta de suporte significativo da comunidade.
- O MxNet, embora amplamente empregado por várias empresas do setor de TI, não é tão conhecido quanto o Tensorflow.
4.Microsoft CNTK
Kit de ferramentas cognitivas da Microsoft (CNTK) é uma estrutura de código aberto comercialmente viável para aprendizado profundo distribuído. Geralmente é usado para criar redes neurais, mas também pode ser usado para aprendizado de máquina e computação cognitiva.
Ele suporta uma variedade de idiomas e é simples de usar na nuvem. Devido a essas qualidades, o CNTK é adequado para uma variedade de aplicações de IA. Embora possamos usar C++ para invocar suas funções, a opção mais frequente é utilizar um programa Python.
Ao ser executado em vários computadores, o Microsoft Cognitive Toolkit é reconhecido por oferecer melhor desempenho e escalabilidade do que kits de ferramentas como Theano ou TensorFlow.
O Microsoft Cognitive Toolkit oferece suporte a modelos neurais RNN e CNN, tornando-o adequado para tarefas de reconhecimento de imagem, manuscrito e fala.
Vantagens
- Simples de integrar com o Apache Spark, um mecanismo de análise de dados.
- A escalabilidade do CNTK o tornou uma escolha popular em muitas empresas. Existem vários componentes otimizados.
- Oferece desempenho estável e bom.
- Funciona bem com o Azure Cloud, ambos com suporte da Microsoft.
- A utilização e o gerenciamento de recursos são eficientes.
Desvantagens
- Em comparação com o Tensorflow, há menos suporte da comunidade.
- Uma curva de aprendizado íngreme.
- Falta uma placa de visualização, bem como suporte ARM.
5. DeepLearning4j
Se Java é sua linguagem de programação principal, DeepLearning4j é uma boa estrutura para usar. É uma biblioteca de aprendizagem profunda distribuída de nível comercial e de código aberto.
Todos os principais tipos de projetos de redes neurais, como RNNs e CNNs, são suportados. Deeplearning4j é uma biblioteca Java e Scala para aprendizado profundo.
Funciona bem com Hadoop e Apache Spark também. O Deeplearning4j é uma alternativa maravilhosa para soluções de aprendizado profundo baseadas em Java porque também suporta GPUs.
Quando se trata da estrutura de aprendizado profundo Eclipse Deeplearning4j, alguns dos recursos de destaque incluem treinamento paralelo por meio de reduções iterativas, adaptação de arquitetura de microsserviço e CPUs e GPUs distribuídas.
Vantagens
- Possui excelente documentação e ajuda da comunidade.
- A integração do Apache Spark é simples.
- É escalável e capaz de lidar com enormes volumes de dados.
Desvantagens
- Em comparação com o Tensorflow e o PyTorch, é menos popular.
- Java é a única linguagem de programação disponível.
Conclusão
Escolher a melhor estrutura de aprendizado profundo é uma tarefa difícil. Mais ainda, uma vez que há tantos deles, a lista está crescendo à medida que a demanda por inteligência artificial aplicativos de pesquisa e aprendizado de máquina cresce. Cada estrutura tem seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens.
Várias considerações devem ser feitas, incluindo segurança, escalabilidade e desempenho. Em sistemas de nível empresarial, a confiabilidade se torna ainda mais importante.
Se você está apenas começando, o Tensorflow é um bom lugar para começar. Escolha CNTK se estiver desenvolvendo um produto comercial baseado no Windows. Se preferir Java, use DL4J.
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