Dacă citiți asta, fără îndoială că ați început deja călătoria în învățarea profundă. Dacă sunteți nou în acest subiect, învățarea profundă este un add-on care utilizează structuri unice asemănătoare creierului numite rețele neuronale artificiale pentru a construi computere asemănătoare oamenilor care abordează problemele din lumea reală.
Pentru a ajuta la dezvoltarea acestor design-uri, giganții tehnologici precum Google, Facebook și Uber au dezvoltat o varietate de cadre pentru mediul de învățare profundă Python, făcându-l mai ușor de înțeles, creat și antrenat diverse rețele neuronale.
Un cadru de învățare profundă este o bucată de software pe care academicienii și oamenii de știință de date o folosesc pentru a crea și a antrena modele de învățare profundă.
Scopul acestor cadre este de a face posibil ca indivizii să-și antreneze modelele fără a fi nevoiți să înțeleagă tehnicile din spate învățare profundă, rețele neuronale și învățarea automată.
Printr-o interfață de programare la nivel înalt, aceste cadre oferă elemente de bază pentru construirea, instruirea și verificarea modelelor.
Ne vom uita la TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK și DeepLearing4j ca alternative la PyTorch, care este utilizat pe scară largă cadru de învățare profundă.
Ce este Pytorch?
PyTorch este o bibliotecă de învățare automată gratuită, open-source, construită cu biblioteca Torch Python.
A fost creat de grupul Facebook AI Research și publicat ca bibliotecă gratuită și open-source în ianuarie 2016, cu aplicații în viziunea computerizată, învățarea profundă și procesarea limbajului natural.
Are un limbaj de programare imperativ și Pythonic care acceptă codul ca model, facilitează depanarea și este compatibil cu alte biblioteci de calcul științifice populare, totodată rămânând eficient și permițând acceleratoare hardware precum GPU-urile.
PyTorch a crescut în popularitate în rândul cercetătorilor de învățare profundă, datorită concentrării sale pe uzabilitate și considerații amănunțite de performanță.
Conține o structură de date de bază, Tensor, care este o matrice multidimensională similară matricelor Numpy, care permite programatorilor să proiecteze cu ușurință o matrice complicată. rețele neuronale.
Devine din ce în ce mai popular în sectoarele actuale și în comunitatea academică datorită flexibilității, vitezei și ușurinței de implementare, făcându-l unul dintre cele mai populare instrumente de învățare profundă.
Caracteristici cheie Pytorch
- PyTorch este centrat pe Python, sau „pythonic”, în sensul că este destinat integrării profunde cu programarea Python, mai degrabă decât să servească drept interfață pentru o bibliotecă dezvoltată într-un alt limbaj.
- Simplu de învățat – PyTorch urmează aceeași structură ca programarea tradițională și a fost documentat meticulos, comunitatea de dezvoltatori încercând mereu să o îmbunătățească. Prin urmare, este ușor de învățat atât pentru programatori, cât și pentru non-programatori.
- PyTorch poate împărți munca de calcul pe mai multe CPU sau GPU nuclee folosind capacitatea de paralelism de date. Deși un paralelism similar poate fi realizat cu alte tehnici de învățare automată, PyTorch face mult mai ușor.
- Depanare: Unul dintre numeroasele instrumente de depanare Python accesibile pe scară largă (de exemplu, instrumentele Python pdb și ipdb) poate fi folosit pentru a depana PyTorch.
- PyTorch acceptă grafice de calcul dinamice, ceea ce implică faptul că comportamentul rețelei poate fi modificat dinamic în timpul rulării.
- PyTorch vine cu diverse module special create, cum ar fi torchtext, torchvision și torchaudio, care poate fi folosit pentru a face față diverselor domenii ale învățării profunde, cum ar fi NLP, viziunea computerizată și procesarea vocii.
Pytorch Limitări
- Interfețe limitate de monitorizare și vizualizare: în timp ce TensorFlow include un instrument puternic de vizualizare pentru generarea graficului modelului (TensorBoard), PyTorch nu are în prezent această caracteristică. Ca rezultat, dezvoltatorii se pot conecta la TensorBoard extern sau pot utiliza unul dintre numeroasele Python existente. instrumente de vizualizare a datelor.
- PyTorch nu este un end-to-end masina de învățare platforma de dezvoltare; implementează aplicații pe servere, stații de lucru și dispozitive mobile.
Din toate aceste motive, căutarea celor mai bune alternative la Pytorch ar fi o decizie înțeleaptă.
Cele mai populare alternative Pytorch
Iată lista celor mai bune alternative la Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow este un cadru open-source, axat pe învățarea profundă, creat de Google. De asemenea, acceptă standard masina de învățare. TensorFlow a fost conceput cu calcule numerice mari în minte, mai degrabă decât învățarea profundă.
În plus, s-a dovedit a fi destul de valoros și pentru dezvoltarea învățării profunde, așa că Google l-a făcut disponibil gratuit. TensorFlow preia date sub formă de matrice multidimensionale cu dimensiuni mai mari, cunoscute sub numele de tensori. Când aveți de-a face cu volume enorme de date, matricele multidimensionale sunt utile.
TensorFlow se bazează pe grafice de flux de date de la marginea nodurilor. Deoarece metoda de execuție ia forma unor grafice, este mult mai ușor să executați codul TensorFlow pe un cluster de computere în timp ce utilizați GPU-uri.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust și Scala sunt printre limbile pentru care comunitatea TensorFlow a creat suport. TensorFlow oferă avantajul de a avea un număr mare de puncte de acces.
În afară de limbi, TensorFlow are o gamă largă de instrumente care se conectează cu acesta sau sunt construite pe deasupra.
Avantaje
- Este ușor de utilizat. Dacă sunteți familiarizat cu Python, va fi ușor de preluat.
- Sprijin din partea comunitatii. TensorFlow este îmbunătățit practic în fiecare zi de către Google și dezvoltatorii experți ai altor organizații.
- TensorFlow Lite poate fi folosit pentru a executa modele TensorFlow pe dispozitive mobile.
- Tensorboard este un instrument de monitorizare și vizualizarea datelor. Dacă doriți să vă urmăriți modelele de deep learning în acțiune, acesta este un instrument excelent de utilizat.
- Tensorflow.js vă permite să utilizați JavaScript pentru a rula modele de deep learning în timp real în browser.
Dezavantaje
- TensorFlow are o structură unică, ceea ce face mai dificilă descoperirea și depanarea erorilor.
- Nu există suport pentru OpenCL.
- TensorFlow nu oferă multe capabilități pentru utilizatorii sistemului de operare Windows. Deblochează o multitudine de capabilități pentru utilizatorii Linux. Cu toate acestea, utilizatorii Windows pot încă descărca TensorFlow folosind promptul anaconda sau pachetul pip.
- TensorFlow rămâne în urmă în ceea ce privește oferirea de bucle simbolice pentru secvențe nedefinite. Are o utilizare specifică pentru anumite secvențe, făcându-l un sistem utilizabil. Ca rezultat, este considerată un API de nivel scăzut.
2. Keras
Keras este o bibliotecă de deep learning bazată pe Python, care o diferențiază de alte cadre de deep learning.
Este un limbaj de programare de nivel înalt care definește a rețele neuronale Definiția API. Poate fi folosit atât ca interfață cu utilizatorul, cât și pentru a îmbunătăți capacitățile cadrelor de învățare profundă pe care rulează.
Este un cadru minimalist care este ușor și ușor de utilizat. Din aceste motive, Keras face parte din API-ul de bază al TensorFlow. Un front end Keras permite prototiparea rapidă a modelelor de rețele neuronale în cercetare.
API-ul este ușor de înțeles și utilizat, cu bonusul suplimentar de a permite transferul cu ușurință a modelelor între cadre.
Avantaje
- API-ul Keras este simplu de utilizat. API-ul este bine conceput, orientat pe obiecte și adaptabil, rezultând o experiență de utilizator mai plăcută.
- Suportul pentru instruire distribuită și paralelism multi-GPU este încorporat.
- Keras este un modul nativ Python care oferă acces simplu la mediul complet de știință a datelor Python. Modelele Keras, de exemplu, pot fi utilizate folosind API-ul Python scikit-learn.
- Keras include greutăți pre-antrenate pentru mai multe modele de învățare profundă. Putem folosi aceste modele direct pentru a face predicții sau a extrage caracteristici.
Dezavantaje
- Poate fi incredibil de enervant să ai probleme de backend de nivel scăzut în mod regulat. Aceste probleme apar atunci când încercăm să facem sarcini pe care Keras nu era menit să le îndeplinească.
- În comparație cu backend-urile sale, s-ar putea să fie lent pe GPU-uri și să dureze mai mult pentru a calcula. Ca rezultat, ar putea fi nevoiți să compromitem viteza pentru ușurință în utilizare.
- În comparație cu alte pachete, cum ar fi sci-kit-learn, capabilitățile Keras de preprocesare a datelor nu sunt la fel de atrăgătoare.
3. Apache MX Net
Un alt proeminent Cadru de învățare profundă este MXNet. MXNet, care a fost creat de Apache Software Foundation, acceptă o varietate de limbaje, inclusiv JavaScript, Python și C++.
Amazon Web Services sprijină și MXNet în dezvoltarea modelelor de deep learning. Este extrem de scalabil, permițând pregătirea rapidă a modelului și este compatibil cu o varietate de limbaje de computer.
Pentru a optimiza viteza și productivitatea, MXNet vă permite să combinați limbaje de programare simbolice și imperative. Se bazează pe un planificator dinamic de dependență care paralelizează activitățile simbolice și imperative în timp real.
În plus, un strat de optimizare a graficului face execuția simbolică rapidă și economisește memoria. MXNet este o bibliotecă portabilă și ușoară.
Este alimentat de GPU-uri NVIDIA PascalTM și scalabil pe mai multe GPU-uri și noduri, permițându-vă să antrenați modele mai rapid.
Avantaje
- Suporta GPU-uri și are un mod multi-GPU.
- Eficient, scalabil și fulgerător.
- Toate platformele majore sunt la bord.
- Servirea modelelor este simplă, iar API-ul este rapid.
- Scala, R, Python, C++ și JavaScript sunt printre limbajele de programare acceptate.
Dezavantaje
- MXNet are un mai mic open-source comunitate decât TensorFlow.
- Îmbunătățirile, remedierea erorilor și alte îmbunătățiri durează mai mult pentru a fi implementate din cauza lipsei de suport semnificativ al comunității.
- MxNet, deși este angajat pe scară largă de numeroase firme din industria IT, nu este la fel de cunoscut ca Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) este un cadru open-source viabil din punct de vedere comercial pentru deep learning distribuit. În general, este folosit pentru a crea rețele neuronale, dar poate fi folosit și pentru învățarea automată și calculul cognitiv.
Acceptă o varietate de limbi și este ușor de utilizat pe cloud. Datorită acestor calități, CNTK este potrivit pentru o varietate de aplicații AI. Deși putem folosi C++ pentru a-i invoca funcțiile, cea mai frecventă opțiune este utilizarea unui program Python.
Când rulează pe mai multe computere, Microsoft Cognitive Toolkit este recunoscut pentru a oferi performanțe și scalabilitate mai bune decât seturile de instrumente precum Theano sau TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit acceptă atât modelele neuronale RNN, cât și CNN, făcându-l potrivit pentru sarcini de imagine, scriere de mână și recunoaștere a vorbirii.
Avantaje
- Simplu de integrat cu Apache Spark, un motor de analiză a datelor.
- Scalabilitatea CNTK a făcut-o o alegere populară în multe afaceri. Există mai multe componente optimizate.
- Oferă performanță stabilă și bună.
- Funcționează bine cu Azure Cloud, ambele fiind acceptate de Microsoft.
- Utilizarea și gestionarea resurselor sunt eficiente.
Dezavantaje
- În comparație cu Tensorflow, există mai puțin suport comunitar.
- O curbă abruptă de învățare.
- Îi lipsește o placă de vizualizare, precum și suportul ARM.
5. DeepLearning4j
Dacă Java este limbajul dvs. principal de programare, DeepLearning4j este un cadru bun de utilizat. Este o bibliotecă de învățare profundă distribuită, de calitate comercială și open-source.
Sunt acceptate toate tipurile principale de rețele neuronale, cum ar fi RNN și CNN. Deeplearning4j este o bibliotecă Java și Scala pentru învățare profundă.
Funcționează bine și cu Hadoop și Apache Spark. Deeplearning4j este o alternativă minunată pentru soluțiile de deep learning bazate pe Java, deoarece acceptă și GPU-uri.
Când vine vorba de cadrul de învățare profundă Eclipse Deeplearning4j, unele dintre caracteristicile remarcabile includ antrenamentul paralel prin reduceri iterative, adaptarea arhitecturii micro-servicii și CPU-uri și GPU-uri distribuite.
Avantaje
- Are documentație excelentă și ajutor comunitar.
- Integrarea Apache Spark este simplă.
- Este scalabil și capabil să gestioneze volume enorme de date.
Dezavantaje
- În comparație cu Tensorflow și PyTorch, este mai puțin popular.
- Java este singurul limbaj de programare disponibil.
Concluzie
Alegerea celui mai bun cadru de învățare profundă este o întreprindere dificilă. Cu atât mai mult cu cât sunt atât de multe, lista crește pe măsură ce cererea pentru inteligență artificială aplicațiile de cercetare și învățare automată cresc. Fiecare cadru are propriul său set de avantaje și dezavantaje.
Trebuie luate mai multe considerații, inclusiv securitatea, scalabilitatea și performanța. În sistemele de nivel enterprise, fiabilitatea devine și mai importantă.
Dacă abia sunteți la început, Tensorflow este un loc bun pentru a începe. Alegeți CNTK dacă dezvoltați un produs comercial bazat pe Windows. Dacă preferați Java, utilizați DL4J.
Lasă un comentariu