جيڪڏھن توھان ھي پڙھي رھيا آھيو، توھان بلاشبہ اڳ ۾ ئي پنھنجي سفر کي گہرے سکيا ڏانھن شروع ڪري ڇڏيو آھي. جيڪڏهن توهان هن موضوع تي نوان آهيو، ڊيپ لرننگ هڪ اضافو آهي جيڪو استعمال ڪري ٿو منفرد دماغ جهڙو ڍانچو جنهن کي مصنوعي نيورل نيٽ ورڪ سڏيو وڃي ٿو انسان جهڙو ڪمپيوٽر ٺاهڻ لاءِ جيڪي حقيقي دنيا جي مسئلن کي حل ڪن ٿا.
انهن ڊيزائنن جي ترقيءَ ۾ مدد ڪرڻ لاءِ، گوگل، فيس بڪ، ۽ اوبر وانگر ٽيڪنيڪي ماهرن Python ڊيپ لرننگ ماحول لاءِ مختلف فريم ورڪ ٺاهيا آهن، ان کي سمجهڻ، ٺاهڻ، ۽ مختلف نيورل نيٽ ورڪن کي تربيت ڏيڻ آسان بڻائي ڇڏيو آهي.
هڪ ڊيپ لرننگ فريم ورڪ سافٽ ويئر جو هڪ ٽڪرو آهي جنهن کي تعليمي ماهر ۽ ڊيٽا سائنسدان ڊيپ لرننگ ماڊل ٺاهڻ ۽ تربيت ڏيڻ لاءِ استعمال ڪندا آهن.
انهن فريم ورڪ جو مقصد اهو آهي ته ماڻهن لاءِ اهو ممڪن بڻائڻ آهي ته اهي انهن جي ماڊل کي تربيت ڏيڻ کان سواءِ انهن جي پويان ٽيڪنالاجي کي سمجهڻ جي تمام گهڻي سکيانيورل نيٽ ورڪ، ۽ مشين لرننگ.
هڪ اعليٰ سطحي پروگرامنگ انٽرفيس ذريعي، اهي فريم ورڪ ماڊلز جي تعمير، تربيت ۽ تصديق لاءِ بلڊنگ بلاڪ مهيا ڪن ٿا.
اسان ڏسنداسين TensorFlow، Keras، Apache MXNet، Microsoft CNTK، ۽ DeepLearing4j PyTorch جي متبادل طور، جيڪو وڏي پيماني تي استعمال ٿيندو آهي. گہرے سکيا وارو فريم ورڪ.
Pytorch ڇا آهي؟
پائي ٽيچ Torch Python لائبريري سان ٺهيل هڪ مفت، اوپن سورس مشين لرننگ لائبريري آهي.
اهو Facebook جي AI ريسرچ گروپ پاران ٺاهيو ويو ۽ جنوري 2016 ۾ هڪ مفت ۽ اوپن سورس لائبريري جي طور تي شايع ڪيو ويو جنهن ۾ ڪمپيوٽر ويزن، ڊيپ لرننگ، ۽ قدرتي ٻولي پروسيسنگ ۾ ايپليڪيشنون شامل آهن.
ان ۾ هڪ لازمي ۽ پائٿونڪ پروگرامنگ ٻولي آهي جيڪا ڪوڊ کي ماڊل جي طور تي سپورٽ ڪري ٿي، ڊيبگنگ کي آسان بڻائي ٿي، ۽ ٻين مشهور سائنسي ڪمپيوٽنگ لائبريرين سان هم آهنگ آهي، اهو سڀ ڪجهه ڪارائتو رهڻ دوران ۽ هارڊويئر ايڪسيلريٽر جهڙوڪ GPUs کي چالو ڪندي.
PyTorch استعمال جي قابليت ۽ مڪمل ڪارڪردگي جي غور تي ڌيان ڏيڻ جي مهرباني، گہرے سکيا جي محققن جي وچ ۾ مقبوليت ۾ وڌي وئي آهي.
اهو هڪ بنيادي ڊيٽا جي جوڙجڪ تي مشتمل آهي، Tensor، جيڪو Numpy arrays سان ملندڙ هڪ گھڻ-dimensional صف آهي، جيڪو پروگرامرز کي آساني سان هڪ پيچيده ڊزائين ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. نظرياتي نيٽورڪ.
اهو موجوده شعبن ۾ وڌيڪ مقبول ٿي رهيو آهي ۽ تعليمي ڪميونٽي ۾ ان جي لچڪ، رفتار، ۽ آسانيء سان عمل درآمد جي ڪري، ان کي تمام گهڻو مشهور گہرے سکيا وارو اوزار بڻائي ٿو.
Pytorch اهم خاصيتون
- PyTorch Python-Centric، يا "pythonic" آهي، ان ۾ ان جو مطلب آهي پٿون پروگرامنگ سان گہرے انضمام جي بجاءِ ڪنهن ٻئي ٻوليءَ ۾ ٺاهيل لائبريري ۾ انٽرفيس جي طور تي.
- سکڻ لاءِ سادو - PyTorch ساڳئي ڍانچي جي پيروي ڪري ٿو جيئن روايتي پروگرامنگ ۽ احتياط سان دستاويز ڪيو ويو آهي، ڊولپر ڪميونٽي سان هميشه ان کي وڌائڻ جي ڪوشش ڪندي. تنهن ڪري اهو سکڻ آسان آهي پروگرامر ۽ غير پروگرامر ٻنهي لاءِ.
- PyTorch ڪمپيوٽر جي ڪم کي ڪيترن ئي سي پي يو تي ورهائي سگھي ٿو يا GPU ڊيٽا متوازي صلاحيت استعمال ڪندي ڪور. جيتوڻيڪ ساڳي متوازي کي ٻين مشين سکيا جي ٽيڪنالاجي سان پورو ڪري سگهجي ٿو، PyTorch ان کي تمام آسان بڻائي ٿو.
- ڊيبگنگ: پيٿون ڊيبگنگ اوزارن مان ھڪڙو وڏي پيماني تي دستياب آھي (مثال طور، پٿون جو pdb ۽ ipdb اوزار) استعمال ڪري سگھجي ٿو PyTorch کي ڊيبگ ڪرڻ لاءِ.
- PyTorch متحرڪ ڪمپيوٽيشنل گرافس کي سپورٽ ڪري ٿو، جنهن جو مطلب آهي ته نيٽ ورڪ جو رويو رن ٽائم دوران متحرڪ طور تبديل ٿي سگهي ٿو.
- PyTorch مختلف خاص ٺاهيل ماڊلز سان گڏ اچي ٿو، جهڙوڪ torchtext, torchvision, and torchaudio، جيڪو استعمال ڪري سگھجي ٿو مختلف شعبن سان ڊيل ڪرڻ لاءِ ڊيپ سکيا، جهڙوڪ NLP، ڪمپيوٽر وژن، ۽ وائس پروسيسنگ.
Pytorch حدون
- محدود مانيٽرنگ ۽ ويزولائيزيشن انٽرفيس: جڏهن ته TensorFlow ۾ ماڊل گراف (TensorBoard) پيدا ڪرڻ لاءِ هڪ طاقتور بصري اوزار شامل آهي، PyTorch هن وقت هن خصوصيت جو فقدان آهي. نتيجي طور، ڊولپرز ٻاهرين طور تي TensorBoard سان ڳنڍي سگهن ٿا يا ڪيترن ئي موجود Python مان هڪ کي استعمال ڪري سگهن ٿا. ڊيٽا جي تصويري اوزار.
- PyTorch هڪ آخر کان آخر نه آهي مشين جي سکيا ترقي جي پليٽ فارم؛ اهو سرورز، ڪم اسٽيشنن، ۽ موبائل ڊوائيسز تي ايپليڪيشنن کي ترتيب ڏئي ٿو.
انهن سڀني سببن جي ڪري، ڳولڻ لاء بهترين متبادل Pytorch هڪ حڪمت وارو فيصلو هوندو.
سڀ کان وڌيڪ مشهور Pytorch متبادل
هتي Pytorch لاء بهترين متبادل جي فهرست آهي.
1. ٽينسر فلو
TensorFlow هڪ گہرے سکيا تي ڌيان ڏيڻ وارو، اوپن سورس فريم ورڪ آهي گوگل پاران ٺاهيل. اهو پڻ معيار جي حمايت ڪري ٿو مشين جي سکيا. TensorFlow کي وڏي انگن اکرن کي ذهن ۾ رکي، وڏي سکيا جي بجاءِ ڊزائين ڪيو ويو.
ان کان علاوه، اهو ثابت ٿيو ته اهو تمام گهڻو قيمتي آهي گہرے سکيا جي ترقي لاء، تنهنڪري گوگل ان کي مفت ۾ دستياب ڪيو. TensorFlow ڊيٽا کڻي ٿو گھڻ-dimensional arrays جي صورت ۾ وڏن طول و عرض سان، ٽينسر طور سڃاتو وڃي ٿو. جڏهن ڊيٽا جي وڏي مقدار سان معاملو ڪيو وڃي، گھڻائي-dimensional arrays مددگار ۾ اچن ٿيون.
TensorFlow نوڊ-ايج ڊيٽا جي وهڪري جي گراف تي ٻڌل آهي. ڇاڪاڻ ته عملدرآمد جو طريقو گراف جي صورت ۾ وٺندو آهي، اهو تمام آسان آهي TensorFlow ڪوڊ کي ڪمپيوٽرن جي ڪلستر تي هلائڻ دوران GPUs استعمال ڪندي.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, and Scala انهن ٻولين مان آهن جن لاءِ TensorFlow جي ڪميونٽي سپورٽ ٺاهي آهي. TensorFlow پيش ڪري ٿو فائدو حاصل ڪرڻ جو وڏو تعداد رسائي پوائنٽس.
ٻولين کان علاوه، TensorFlow وٽ اوزارن جو ھڪڙو وڏو سلسلو آھي جيڪي ان سان ڳنڍيندا آھن يا ان جي چوٽي تي ٺهيل آھن.
فائدن
- اهو استعمال ڪندڙ-دوست آهي. جيڪڏهن توهان Python سان واقف آهيو، اهو کڻڻ آسان ٿيندو.
- ڪميونٽي کان حمايت. TensorFlow عملي طور تي هر روز گوگل ۽ ٻين تنظيمن جي ماهر ڊولپرز پاران بهتر ڪيو ويندو آهي.
- TensorFlow Lite استعمال ڪري سگھجي ٿو TensorFlow ماڊلز کي موبائل ڊوائيسز تي هلائڻ لاءِ.
- Tensorboard مانيٽرنگ لاء هڪ اوزار آهي ۽ ڊيٽا کي ڏسڻ. جيڪڏھن توھان چاھيو ٿا توھان جا گہرا سکيا جا ماڊل عمل ۾، اھو استعمال ڪرڻ لاءِ ھڪڙو بهترين اوزار آھي.
- Tensorflow.js توهان کي اجازت ڏئي ٿي JavaScript استعمال ڪرڻ لاءِ ريئل ٽائيم ڊيپ لرننگ ماڊل هلائڻ لاءِ برائوزر ۾.
وڌڻ
- TensorFlow هڪ منفرد ڍانچي آهي، ان کي ڳولڻ ۽ غلطي کي ڊيب ڪرڻ ڏکيو بڻائي ٿو.
- ڪابه OpenCL سپورٽ ناهي.
- TensorFlow ونڊوز آپريٽنگ سسٽم جي استعمال ڪندڙن لاءِ ڪيتريون ئي صلاحيتون مهيا نٿو ڪري. اهو لينڪس استعمال ڪندڙن لاءِ صلاحيتن جي گھڻائي کي لاڪ ڪري ٿو. جڏهن ته، ونڊوز استعمال ڪندڙ اڃا به ڊائون لوڊ ڪري سگهن ٿا TensorFlow استعمال ڪندي anaconda prompt يا pip package.
- TensorFlow غيرمعمولي ترتيبن لاءِ علامتي لوپ پيش ڪرڻ جي لحاظ کان پوئتي پوي ٿو. اهو خاص ترتيبن لاءِ هڪ خاص استعمال آهي، ان کي هڪ قابل استعمال نظام بڻائي ٿو. نتيجي طور، اهو حوالو ڏنو ويو آهي هڪ گهٽ-سطح API طور.
2. ڪيراس
ڪيرا هڪ Python جي بنياد تي ڊيپ لرننگ لائبريري آهي، جيڪا ان کي ٻين ڊيپ لرننگ فريم ورڪ کان ڌار ڪري ٿي.
اها هڪ اعليٰ سطحي پروگرامنگ ٻولي آهي جيڪا وضاحت ڪري ٿي a نظرياتي نيٽورڪ API تعريف. اهو ٻئي استعمال ڪري سگهجي ٿو يوزر انٽرفيس جي طور تي ۽ گہرے سکيا واري فريم ورڪ جي صلاحيتن کي بهتر ڪرڻ لاءِ جنهن تي اهو هلندو آهي.
اھو ھڪڙو گھٽ ۾ گھٽ فريم ورڪ آھي جيڪو ھلڪو وزن ۽ استعمال ڪرڻ آسان آھي. انهن سببن لاء، Keras TensorFlow جي بنيادي API جو حصو آهي. هڪ Keras اڳيون پڇاڙيء ۾ تحقيق ۾ نيورل نيٽ ورڪ ماڊل جي تيز پروٽوٽائپنگ جي اجازت ڏئي ٿي.
API سمجھڻ ۽ استعمال ڪرڻ لاءِ سڌو آھي، ماڊلز کي آساني سان فريم ورڪ جي وچ ۾ منتقل ڪرڻ جي اجازت ڏيڻ جي اضافي بونس سان.
فائدن
- Keras API استعمال ڪرڻ آسان آهي. API چڱي طرح ٺهيل، اعتراض تي مبني، ۽ موافقت لائق آهي، جنهن جي نتيجي ۾ هڪ وڌيڪ لطف اندوز صارف تجربو آهي.
- ورهايل ٽريننگ لاءِ سپورٽ ۽ گھڻ-GPU متوازي تعمير ٿيل آھي.
- Keras هڪ Python اصلي ماڊل آهي جيڪو مڪمل پٿون ڊيٽا سائنس ماحول تائين آسان رسائي فراهم ڪري ٿو. Keras ماڊل، مثال طور، استعمال ڪري سگھجن ٿا Python scikit-learn API.
- Keras ڪيترن ئي گہرے سکيا ماڊلز لاء اڳ-تربيت ٿيل وزن شامل آهن. اسان اھي ماڊل استعمال ڪري سگھون ٿا سڌو سنئون اڳڪٿيون ڪرڻ يا خاصيتون ڪڍڻ لاءِ.
وڌڻ
- اهو ٿي سگهي ٿو ناقابل يقين حد تائين پريشان ڪندڙ گهٽ سطح جي پس منظر واري مسئلن کي باقاعده بنياد تي. اهي مسئلا تڏهن پيدا ٿين ٿا جڏهن اسان ڪم ڪرڻ جي ڪوشش ڪريون ٿا ته ڪيراس جو مقصد پورو ڪرڻ نه هو.
- جڏهن ان جي پسمنظر جي مقابلي ۾، اهو ٿي سگهي ٿو GPUs تي سست ۽ حساب ڪرڻ لاء گهڻي وقت وٺي. نتيجي طور، اسان کي صارف دوستي لاء رفتار سمجھوتو ڪرڻو پوندو.
- جڏهن ٻين پيڪيجز جي مقابلي ۾ جيئن ته اسڪئي-ڪٽ-لارن، ڪيراس ڊيٽا-پري پروسيسنگ صلاحيتون ايتريون اپيلون نه آهن.
3. اپوڪي ايم ايڪس اينٽ
ٻيو ممتاز گہرے سکيا وارو فريم ورڪ MXNet آهي. MXNet، جيڪو Apache Software Foundation پاران ٺاهيو ويو، مختلف ٻولين کي سپورٽ ڪري ٿو، بشمول JavaScript، Python، ۽ C++.
Amazon ويب سروسز پڻ سپورٽ ڪري ٿي MXNet کي ڊيپ لرننگ ماڊلز جي ترقي ۾. اهو انتهائي اسپيبلبل آهي، جلدي ماڊل ٽريننگ جي اجازت ڏئي ٿو، ۽ اهو ڪمپيوٽر جي مختلف ٻولين سان مطابقت رکي ٿو.
رفتار ۽ پيداوار کي بهتر ڪرڻ لاءِ، MXNet توهان کي علامتي ۽ لازمي پروگرامنگ ٻولين کي گڏ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. اهو هڪ متحرڪ انحصار شيڊولر تي ٻڌل آهي جيڪو حقيقي وقت ۾ علامتي ۽ لازمي سرگرمين کي متوازي ڪري ٿو.
انهي جي چوٽي تي، هڪ گراف اصلاحي پرت علامتي عمل کي تيز ۽ ياداشت کي اقتصادي بڻائي ٿو. MXNet هڪ پورٽبل ۽ هلڪو وزن لائبريري آهي.
اهو NVIDIA PascalTM GPUs پاران طاقتور آهي ۽ ڪيترن ئي GPUs ۽ نوڊس تي اسپيبلبل آهي، توهان کي ماڊل کي وڌيڪ جلدي ٽريننگ ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
فائدن
- GPUs کي سپورٽ ڪري ٿو ۽ ھڪڙو گھڻائي-GPU موڊ آھي.
- موثر، اسپيبلبل، ۽ روشني-تيز.
- سڀ اهم پليٽ فارم بورڊ تي آهن.
- ماڊل خدمت ڪرڻ سادو آهي، ۽ API تيز آهي.
- اسڪالا، آر، پٿون، سي ++، ۽ جاوا اسڪرپٽ پروگرامنگ ٻولين مان آهن جن جي حمايت ڪئي وئي آهي.
وڌڻ
- MXNet هڪ ننڍو آهي کليل ذريعو TensorFlow کان وڌيڪ ڪميونٽي.
- بهتري، بگ فڪسس، ۽ ٻيون سڌارا لاڳو ٿيڻ ۾ وڌيڪ وقت لڳن ٿا ڇاڪاڻ ته اهم ڪميونٽي سپورٽ جي کوٽ جي ڪري.
- MxNet، جيتوڻيڪ IT صنعت ۾ ڪيترن ئي ڪمپنين پاران وڏي پيماني تي ملازمت ڪئي وئي آهي، Tensorflow جي نالي سان مشهور ناهي.
4. Microsoft CNTK
Microsoft سنجيدگي واري ٽول ڪٽ (CNTK) ورهايل گہرے سکيا لاءِ تجارتي طور تي قابل عمل اوپن سورس فريم ورڪ آهي. اهو عام طور تي ٺاهڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي نظرياتي نيٽ ورڪ، پر پڻ استعمال ٿي سگھي ٿو مشين سکيا ۽ سنجيدگي واري ڪمپيوٽنگ لاءِ.
اهو مختلف ٻولين کي سپورٽ ڪري ٿو ۽ بادل تي استعمال ڪرڻ آسان آهي. انهن خاصيتن جي ڪري، CNTK مختلف قسم جي AI ايپليڪيشنن لاءِ مناسب آهي. جيتوڻيڪ اسان استعمال ڪري سگھون ٿا C++ ان جي افعال کي سڏڻ لاءِ، سڀ کان وڌيڪ اختيار آھي پائٿون پروگرام کي استعمال ڪرڻ.
ڪيترن ئي ڪمپيوٽرن تي ھلڻ مھل، Microsoft Cognitive Toolkit سڃاتل آھي ته جيئن ٽول ڪِٽس کان بھتر ڪارڪردگي ۽ اسڪاليبلٽي ڏئي ٿي، جھڙوڪ Theano يا TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit ٻنهي RNN ۽ CNN نيورل ماڊلز کي سپورٽ ڪري ٿي، ان کي تصوير، هٿ لکڻ، ۽ تقرير جي سڃاڻپ جي ڪمن لاءِ موزون بڻائي ٿي.
فائدن
- Apache Spark سان ضم ٿيڻ لاءِ سادو، هڪ ڊيٽا اينالائيٽڪس انجڻ.
- CNTK جي اسڪاليبلٽي ان کي ڪيترن ئي ڪاروبار ۾ هڪ مشهور پسند ڪيو آهي. اتي ڪيترائي اصلاحي اجزاء آھن.
- پيش ڪري ٿو مستحڪم ۽ سٺي ڪارڪردگي.
- Azure Cloud سان چڱي طرح ڪم ڪري ٿو، جن مان ٻئي Microsoft جي حمايت ڪن ٿا.
- وسيلن جي استعمال ۽ انتظام موثر آهن.
وڌڻ
- Tensorflow جي مقابلي ۾، اتي گهٽ ڪميونٽي جي مدد آهي.
- هڪ تيز سکيا وارو وکر.
- اهو هڪ بصري بورڊ جي کوٽ آهي ۽ انهي سان گڏ ARM سپورٽ.
5. DeepLearning4j
جيڪڏهن جاوا توهان جي بنيادي پروگرامنگ ٻولي آهي، DeepLearning4j استعمال ڪرڻ لاء هڪ سٺو فريم ورڪ آهي. اها هڪ ورهايل ڊيپ لرننگ لائبريري آهي جيڪا ڪمرشل-گريڊ ۽ اوپن سورس آهي.
سڀني مکيه قسمن جي نيورل نيٽ ورڪ ڊزائينز، جهڙوڪ RNNs ۽ CNNs، سپورٽ آهن. Deeplearning4j گہرے سکيا لاءِ جاوا ۽ اسڪالا لائبريري آھي.
اهو سٺو ڪم ڪري ٿو Hadoop ۽ Apache Spark سان گڏ. Deeplearning4j جاوا تي ٻڌل ڊيپ لرننگ حلن لاءِ هڪ شاندار متبادل آهي ڇاڪاڻ ته اهو پڻ GPUs کي سپورٽ ڪري ٿو.
جڏھن اھو اچي ٿو Eclipse Deeplearning4j ڊيپ لرننگ فريم ورڪ، ڪجھ خاص خصوصيتن ۾ شامل آھن متوازي ٽريننگ ذريعي ورھايل گھٽتائي، مائڪرو سروس آرڪيٽيڪچر موافقت، ۽ تقسيم ڪيل سي پي يوز ۽ GPUs.
فائدن
- اھو بھترين دستاويز ۽ ڪميونٽي مدد آھي.
- Apache Spark انضمام سادو آهي.
- اهو اسڪيلبل آهي ۽ ڊيٽا جي وڏي مقدار کي هٿي ڏيڻ جي قابل آهي.
وڌڻ
- Tensorflow ۽ PyTorch جي مقابلي ۾، اهو گهٽ مشهور آهي.
- جاوا واحد پروگرامنگ ٻولي موجود آھي.
ٿڪل
بهترين گہرے سکيا وارو فريم ورڪ چونڊڻ هڪ ڏکيو ڪم آهي. وڌيڪ ته جيئن انهن مان تمام گهڻا آهن، فهرست وڌي رهي آهي جيئن گهرج مصنوعي انٽيلي جنس ريسرچ ۽ مشين لرننگ ايپليڪيشنون وڌن ٿيون. هر فريم ورڪ جي پنهنجي فائدن ۽ گهٽتائي جو هڪ سيٽ آهي.
سيڪيورٽي، اسپيبلبلٽي، ۽ ڪارڪردگي سميت ڪيترائي خيال ڪيا وڃن. انٽرپرائز-گريڊ سسٽم ۾، انحصار اڃا به وڌيڪ اهم ٿي ويندو آهي.
جيڪڏهن توهان صرف شروع ڪري رهيا آهيو، Tensorflow شروع ڪرڻ لاء هڪ سٺي جڳهه آهي. CNTK چونڊيو جيڪڏھن توھان ترقي ڪري رھيا آھيو ونڊوز تي ٻڌل تجارتي پراڊڪٽ. جيڪڏھن توھان جاوا کي ترجيح ڏيو، استعمال ڪريو DL4J.
جواب ڇڏي وڃو