Если вы читаете это, вы, несомненно, уже начали свое путешествие вглубь обучения. Если вы новичок в этой теме, глубокое обучение — это надстройка, которая использует уникальные мозгоподобные структуры, называемые искусственными нейронными сетями, для создания человекоподобных компьютеров, которые решают реальные проблемы.
Чтобы помочь в разработке этих проектов, технические гиганты, такие как Google, Facebook и Uber, разработали множество фреймворков для среды глубокого обучения Python, упрощающих понимание, создание и обучение различных нейронных сетей.
Фреймворк глубокого обучения — это часть программного обеспечения, которое ученые и специалисты по данным используют для создания и обучения моделей глубокого обучения.
Цель этих фреймворков — дать людям возможность обучать свои модели без необходимости разбираться в методах, лежащих в их основе. глубокое обучение, нейронные сети и машинное обучение.
Благодаря интерфейсу программирования высокого уровня эти платформы предоставляют строительные блоки для построения, обучения и проверки моделей.
Мы рассмотрим TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK и DeepLearing4j как альтернативы широко используемому PyTorch. фреймворк глубокого обучения.
Что такое Питорч?
PyTorch — это бесплатная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, созданная с помощью библиотеки Torch Python.
Он был создан группой Facebook AI Research и опубликован как бесплатная библиотека с открытым исходным кодом в январе 2016 года с приложениями для компьютерного зрения, глубокого обучения и обработки естественного языка.
Он имеет императивный язык программирования Pythonic, который поддерживает код как модель, облегчает отладку и совместим с другими популярными библиотеками научных вычислений, сохраняя при этом эффективность и поддерживая аппаратные ускорители, такие как графические процессоры.
Популярность PyTorch среди исследователей глубокого обучения возросла благодаря тому, что он уделяет особое внимание удобству использования и тщательному анализу производительности.
Он содержит базовую структуру данных, тензор, который представляет собой многомерный массив, похожий на массивы Numpy, что позволяет программистам легко проектировать сложные нейронной сети.
Он становится все более популярным в современных секторах и в академическом сообществе благодаря своей гибкости, скорости и простоте реализации, что делает его одним из самых популярных инструментов глубокого обучения.
Ключевые особенности PyTorch
- PyTorch ориентирован на Python или «pythonic», поскольку он предназначен для глубокой интеграции с программированием на Python, а не для использования в качестве интерфейса для библиотеки, разработанной на другом языке.
- Простота в освоении — PyTorch следует той же структуре, что и традиционное программирование, и тщательно задокументирован, а сообщество разработчиков постоянно пытается его усовершенствовать. Поэтому его легко освоить как программистам, так и непрограммистам.
- PyTorch может разделить вычислительную работу между несколькими процессорами или GPU / ГРАФИЧЕСКИЙ ПРОЦЕССОР ядер, использующих возможность параллелизма данных. Хотя аналогичный параллелизм можно реализовать с помощью других методов машинного обучения, PyTorch делает это намного проще.
- Отладка. Для отладки PyTorch можно использовать один из многочисленных широко доступных инструментов отладки Python (например, инструменты Python pdb и ipdb).
- PyTorch поддерживает динамические вычислительные графы, что означает, что поведение сети может динамически изменяться во время выполнения.
- PyTorch поставляется с различными специально созданными модулями, такими как torchtext, torchvision и torchaudio, который можно использовать для работы с различными областями глубокого обучения, такими как НЛП, компьютерное зрение и обработка голоса.
Ограничения Pytorch
- Ограниченные интерфейсы мониторинга и визуализации: несмотря на то, что TensorFlow включает в себя мощный инструмент визуализации для создания графа модели (TensorBoard), в PyTorch в настоящее время эта функция отсутствует. В результате разработчики могут подключаться к TensorBoard извне или использовать один из многочисленных существующих Python. инструменты визуализации данных.
- PyTorch не является сквозным обучение с помощью машины платформа разработки; он развертывает приложения на серверах, рабочих станциях и мобильных устройствах.
По всем этим причинам поиск лучших альтернатив Pytorch был бы мудрым решением.
Самые популярные альтернативы Pytorch
Вот список лучших альтернатив Pytorch.
1. Тензорный поток
TensorFlow — это платформа с открытым исходным кодом, ориентированная на глубокое обучение, созданная Google. Он также поддерживает стандартный обучение с помощью машины. TensorFlow был разработан с расчетом на большие числовые вычисления, а не на глубокое обучение.
Кроме того, он оказался весьма ценным для разработки глубокого обучения, поэтому Google сделал его доступным бесплатно. TensorFlow принимает данные в виде многомерных массивов с большими размерностями, известных как тензоры. При работе с огромными объемами данных на помощь приходят многомерные массивы.
TensorFlow основан на графах потоков данных узлов. Поскольку метод выполнения принимает форму графиков, гораздо проще выполнять код TensorFlow на кластере компьютеров при использовании графических процессоров.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust и Scala входят в число языков, для которых сообщество TensorFlow создало поддержку. TensorFlow предлагает преимущество наличия большого количества точек доступа.
Помимо языков, TensorFlow имеет широкий спектр инструментов, которые связаны с ним или построены на его основе.
Преимущества
- Это удобно. Если вы знакомы с Python, разобраться будет несложно.
- Поддержка со стороны сообщества. TensorFlow совершенствуется практически каждый день опытными разработчиками Google и других организаций.
- TensorFlow Lite можно использовать для выполнения моделей TensorFlow на мобильных устройствах.
- Tensorboard — это инструмент для мониторинга и визуализация данных. Если вы хотите увидеть свои модели глубокого обучения в действии, это отличный инструмент для использования.
- Tensorflow.js позволяет использовать JavaScript для запуска моделей глубокого обучения в реальном времени в браузере.
Недостатки бонуса без депозита
- TensorFlow имеет уникальную структуру, что затрудняет обнаружение и отладку ошибок.
- Нет поддержки OpenCL.
- TensorFlow не предоставляет многих возможностей для пользователей операционной системы Windows. Он открывает множество возможностей для пользователей Linux. Однако пользователи Windows по-прежнему могут загружать TensorFlow, используя приглашение anaconda или пакет pip.
- TensorFlow отстает с точки зрения предложения символических циклов для неопределенных последовательностей. Он имеет специфическое использование для определенных последовательностей, что делает его пригодной для использования системой. В результате он считается низкоуровневым API.
2. Керас
Keras — это библиотека глубокого обучения на основе Python, которая отличает ее от других фреймворков глубокого обучения.
Это язык программирования высокого уровня, определяющий нейронной сети Определение API. Его можно использовать как в качестве пользовательского интерфейса, так и для улучшения возможностей сред глубокого обучения, на которых он работает.
Это минималистичный фреймворк, легкий и простой в использовании. По этим причинам Keras является частью основного API TensorFlow. Внешний интерфейс Keras позволяет быстро создавать прототипы моделей нейронных сетей в исследованиях.
API прост для понимания и использования, а дополнительный бонус позволяет легко переносить модели между платформами.
Преимущества
- Keras API прост в использовании. API хорошо спроектирован, объектно-ориентирован и легко адаптируется, что делает работу пользователя более приятной.
- Встроенная поддержка распределенного обучения и параллелизма с несколькими GPU.
- Keras — это собственный модуль Python, который обеспечивает простой доступ к полной среде обработки данных Python. Например, модели Keras можно использовать с помощью Python scikit-learn API.
- Keras включает предварительно обученные веса для нескольких моделей глубокого обучения. Мы можем использовать эти модели напрямую, чтобы делать прогнозы или извлекать признаки.
Недостатки бонуса без депозита
- Регулярные низкоуровневые проблемы с серверной частью могут быть невероятно раздражающими. Эти проблемы возникают, когда мы пытаемся выполнить задачи, для которых Керас не предназначен.
- По сравнению с его бэкендами, он может быть медленным на графических процессорах и может занимать больше времени для вычислений. В результате нам, возможно, придется пойти на компромисс со скоростью ради удобства пользователя.
- По сравнению с другими пакетами, такими как sci-kit-learn, возможности предварительной обработки данных Keras не так привлекательны.
3. Апач MXNet
Еще один видный Фреймворк глубокого обучения это MXNet. MXNet, созданный Apache Software Foundation, поддерживает различные языки, включая JavaScript, Python и C++.
Amazon Web Services также поддерживает MXNet при разработке моделей глубокого обучения. Он чрезвычайно масштабируем, что позволяет быстро обучать модели, и он совместим с различными компьютерными языками.
Для оптимизации скорости и производительности MXNet позволяет сочетать символьные и императивные языки программирования. Он основан на планировщике динамических зависимостей, который распараллеливает символические и императивные действия в режиме реального времени.
Вдобавок ко всему, уровень оптимизации графа ускоряет символическое выполнение и экономит память. MXNet — это портативная и легкая библиотека.
Он работает на графических процессорах NVIDIA PascalTM и масштабируется на несколько графических процессоров и узлов, что позволяет быстрее обучать модели.
Преимущества
- Поддерживает графические процессоры и имеет режим нескольких графических процессоров.
- Эффективный, масштабируемый и молниеносный.
- Поддерживаются все основные платформы.
- Обслуживание модели простое, а API быстрый.
- Scala, R, Python, C++ и JavaScript входят в число поддерживаемых языков программирования.
Недостатки бонуса без депозита
- MXNet имеет меньший с открытым исходным кодом сообщества, чем TensorFlow.
- Внедрение улучшений, исправлений ошибок и других улучшений занимает больше времени из-за отсутствия значительной поддержки сообщества.
- MxNet, хотя и широко используется многими фирмами в ИТ-индустрии, не так известен, как Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Когнитивный инструментарий Майкрософт (CNTK) — это коммерчески жизнеспособная платформа с открытым исходным кодом для распределенного глубокого обучения. Обычно используется для создания нейронные сети, но также может использоваться для машинного обучения и когнитивных вычислений.
Он поддерживает множество языков и прост в использовании в облаке. Благодаря этим качествам CNTK подходит для различных приложений ИИ. Хотя мы можем использовать C++ для вызова его функций, наиболее частым вариантом является использование программы Python.
Считается, что при работе на нескольких компьютерах Microsoft Cognitive Toolkit обеспечивает лучшую производительность и масштабируемость, чем такие наборы инструментов, как Theano или TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit поддерживает нейронные модели как RNN, так и CNN, что делает его подходящим для задач распознавания изображений, рукописного ввода и речи.
Преимущества
- Простота интеграции с Apache Spark, механизмом анализа данных.
- Масштабируемость CNTK сделала его популярным выбором во многих компаниях. Есть несколько оптимизированных компонентов.
- Предлагает стабильную и хорошую производительность.
- Прекрасно работает с Azure Cloud, оба из которых поддерживаются Microsoft.
- Использование ресурсов и управление ими являются эффективными.
Недостатки бонуса без депозита
- По сравнению с Tensorflow поддержка сообщества меньше.
- Крутая кривая обучения.
- В нем отсутствует плата визуализации, а также поддержка ARM.
5. Глубокое обучение4j
Если Java — ваш основной язык программирования, DeepLearning4j — хорошая платформа для использования. Это распределенная библиотека для глубокого обучения коммерческого уровня с открытым исходным кодом.
Поддерживаются все основные типы конструкций нейронных сетей, такие как RNN и CNN. Deeplearning4j — это библиотека Java и Scala для глубокого обучения.
Он также прекрасно работает с Hadoop и Apache Spark. Deeplearning4j — прекрасная альтернатива решениям для глубокого обучения на основе Java, поскольку она также поддерживает графические процессоры.
Когда дело доходит до среды глубокого обучения Eclipse Deeplearning4j, некоторые из выдающихся функций включают параллельное обучение с помощью итеративных сокращений, адаптацию микросервисной архитектуры и распределенные процессоры и графические процессоры.
Преимущества
- Он имеет отличную документацию и помощь сообщества.
- Интеграция Apache Spark проста.
- Он масштабируется и способен обрабатывать огромные объемы данных.
Недостатки бонуса без депозита
- По сравнению с Tensorflow и PyTorch он менее популярен.
- Java — единственный доступный язык программирования.
Заключение
Выбор лучшего фреймворка для глубокого обучения — сложная задача. Тем более, что их так много, список растет по мере спроса на искусственный интеллект приложений для исследований и машинного обучения растет. Каждый фреймворк имеет свой набор плюсов и минусов.
Необходимо учитывать несколько соображений, включая безопасность, масштабируемость и производительность. В системах корпоративного уровня надежность становится еще более важной.
Если вы только начинаете, Tensorflow — хорошее место для начала. Выберите CNTK, если вы разрабатываете коммерческий продукт на базе Windows. Если вы предпочитаете Java, используйте DL4J.
Оставьте комментарий