Ak toto čítate, nepochybne ste už začali svoj výlet do hlbokého učenia. Ak ste v tejto téme nováčikom, hlboké učenie je doplnok, ktorý využíva jedinečné štruktúry podobné mozgu nazývané umelé neurónové siete na vytváranie počítačov podobných ľuďom, ktoré riešia problémy skutočného sveta.
Na pomoc pri vývoji týchto návrhov vyvinuli technologické giganty ako Google, Facebook a Uber rôzne rámce pre prostredie hlbokého učenia Python, vďaka čomu je jednoduchšie pochopiť, vytvárať a trénovať rôzne neurónové siete.
Rámec hlbokého učenia je softvér, ktorý akademici a dátoví vedci používajú na vytváranie a trénovanie modelov hlbokého učenia.
Cieľom týchto rámcov je umožniť jednotlivcom trénovať svoje modely bez toho, aby museli rozumieť technikám, ktoré sú za nimi hlboké vzdelávanie, neurónové siete a strojové učenie.
Prostredníctvom vysokoúrovňového programovacieho rozhrania tieto rámce poskytujú stavebné bloky na vytváranie, školenie a overovanie modelov.
Pozrieme sa na TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK a DeepLearing4j ako alternatívy k PyTorch, ktorý je široko používaný rámec hlbokého učenia.
Čo je Pytorch?
PyTorch je bezplatná knižnica strojového učenia s otvoreným zdrojovým kódom vytvorená pomocou knižnice Torch Python.
Bola vytvorená skupinou AI Research na Facebooku a publikovaná ako bezplatná a open-source knižnica v januári 2016 s aplikáciami v oblasti počítačového videnia, hlbokého učenia a spracovania prirodzeného jazyka.
Má imperatívny a Pythonic programovací jazyk, ktorý podporuje kód ako model, uľahčuje ladenie a je kompatibilný s inými populárnymi vedeckými počítačovými knižnicami, pričom zostáva efektívny a umožňuje hardvérové akcelerátory, ako sú GPU.
PyTorch vzrástol v popularite medzi výskumníkmi v oblasti hlbokého vzdelávania vďaka svojmu zameraniu na použiteľnosť a dôkladné zváženie výkonu.
Obsahuje základnú dátovú štruktúru Tensor, čo je viacrozmerné pole podobné poliam Numpy, ktoré umožňuje programátorom jednoducho navrhnúť komplikované neurónové sieť.
V súčasných sektoroch a v akademickej komunite sa stáva čoraz populárnejším vďaka svojej flexibilite, rýchlosti a jednoduchosti implementácie, čo z neho robí jeden z najpopulárnejších nástrojov hlbokého učenia.
Kľúčové vlastnosti Pytorch
- PyTorch je zameraný na Python alebo „pythonic“ v tom, že je určený na hlbokú integráciu s programovaním Python, a nie ako rozhranie pre knižnicu vyvinutú v inom jazyku.
- Jednoduché naučenie – PyTorch má rovnakú štruktúru ako tradičné programovanie a bol dôkladne zdokumentovaný, pričom komunita vývojárov sa ho vždy snaží vylepšiť. Je preto jednoduché sa naučiť pre programátorov aj neprogramátorov.
- PyTorch dokáže rozdeliť výpočtovú prácu na viacero CPU resp GPU jadrá využívajúce schopnosť dátového paralelizmu. Hoci podobný paralelizmus možno dosiahnuť aj inými technikami strojového učenia, PyTorch to značne uľahčuje.
- Ladenie: Na ladenie PyTorch možno použiť jeden z mnohých široko dostupných nástrojov na ladenie Pythonu (napríklad nástroje Python pdb a ipdb).
- PyTorch podporuje dynamické výpočtové grafy, čo znamená, že správanie siete je možné počas behu dynamicky meniť.
- PyTorch prichádza s rôznymi špeciálne vytvorenými modulmi, ako napr torchtext, torchvision a torchaudio, ktoré možno použiť na riešenie rôznych oblastí hlbokého učenia, ako je NLP, počítačové videnie a spracovanie hlasu.
Obmedzenia Pytorch
- Obmedzené monitorovacie a vizualizačné rozhrania: Zatiaľ čo TensorFlow obsahuje výkonný vizualizačný nástroj na generovanie modelového grafu (TensorBoard), PyTorch v súčasnosti túto funkciu nemá. Výsledkom je, že vývojári sa môžu pripojiť k TensorBoard externe alebo využiť jeden z mnohých existujúcich Python nástroje na vizualizáciu údajov.
- PyTorch nie je end-to-end strojové učenie vývojová platforma; nasadzuje aplikácie na servery, pracovné stanice a mobilné zariadenia.
Zo všetkých týchto dôvodov by hľadanie najlepších alternatív k Pytorchovi bolo múdrym rozhodnutím.
Najpopulárnejšie alternatívy Pytorch
Tu je zoznam najlepších alternatív k Pytorchovi.
1. Tensorflow
TensorFlow je open source framework zameraný na hlboké učenie, ktorý vytvorila spoločnosť Google. Podporuje aj štandard strojové učenie. TensorFlow bol navrhnutý s ohľadom na veľké numerické výpočty, nie na hlboké učenie.
Okrem toho sa ukázalo, že je to dosť cenné aj pre rozvoj hlbokého učenia, takže ho Google sprístupnil zadarmo. TensorFlow získava údaje vo forme viacrozmerných polí s väčšími rozmermi, známych ako tenzory. Pri práci s obrovským objemom údajov sú užitočné viacrozmerné polia.
TensorFlow je založený na grafoch toku údajov na okraji uzla. Pretože metóda vykonávania má formu grafov, je oveľa jednoduchšie spustiť kód TensorFlow cez klaster počítačov pri použití GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust a Scala patria medzi jazyky, pre ktoré komunita TensorFlow vytvorila podporu. TensorFlow ponúka výhodu veľkého počtu prístupových bodov.
Okrem jazykov má TensorFlow veľkú škálu nástrojov, ktoré sa s ním spájajú alebo sú na ňom postavené.
výhody
- Je to užívateľsky prívetivé. Ak poznáte Python, bude ľahké ho vyzdvihnúť.
- Podpora od komunity. TensorFlow vylepšuje prakticky každý deň Google a expertní vývojári iných organizácií.
- TensorFlow Lite je možné použiť na spúšťanie modelov TensorFlow na mobilných zariadeniach.
- Tensorboard je nástroj na monitorovanie a vizualizácia údajov. Ak chcete sledovať svoje modely hlbokého učenia v akcii, je to vynikajúci nástroj na použitie.
- Tensorflow.js vám umožňuje používať JavaScript na spustenie modelov hlbokého učenia v reálnom čase v prehliadači.
Nevýhody
- TensorFlow má jedinečnú štruktúru, takže je ťažšie odhaliť a ladiť chyby.
- Neexistuje žiadna podpora OpenCL.
- TensorFlow neposkytuje používateľom operačného systému Windows veľa možností. Používateľom Linuxu sprístupňuje množstvo možností. Používatelia systému Windows si však stále môžu stiahnuť TensorFlow pomocou výzvy anaconda alebo balíka pip.
- TensorFlow zaostáva, pokiaľ ide o ponúkanie symbolických slučiek pre neurčité sekvencie. Má špecifické použitie pre konkrétne sekvencie, čo z neho robí použiteľný systém. V dôsledku toho sa považuje za nízkoúrovňové API.
2. Keras
KERAS je knižnica hlbokého učenia založená na jazyku Python, čo ju odlišuje od iných rámcov hlbokého učenia.
Je to vysokoúrovňový programovací jazyk, ktorý definuje a neurónové sieť Definícia API. Dá sa použiť ako používateľské rozhranie a tiež na zlepšenie schopností rámcov hlbokého učenia, na ktorých beží.
Ide o minimalistický rámec, ktorý je ľahký a ľahko sa používa. Z týchto dôvodov je Keras súčasťou základného API TensorFlow. Frontend Keras umožňuje rýchle prototypovanie modelov neurónových sietí vo výskume.
Rozhranie API je jednoduché na uchopenie a použitie, s pridaným bonusom, ktorý umožňuje jednoduchý prenos modelov medzi rámcami.
výhody
- Použitie Keras API je jednoduché. Rozhranie API je dobre navrhnuté, objektovo orientované a prispôsobiteľné, výsledkom čoho je príjemnejšia používateľská skúsenosť.
- Zabudovaná je podpora distribuovaného tréningu a paralelizmu viacerých GPU.
- Keras je natívny modul Pythonu, ktorý poskytuje jednoduchý prístup ku kompletnému prostrediu vedy o údajoch Pythonu. Napríklad modely Keras možno použiť pomocou Python scikit-learn API.
- Keras obsahuje predtrénované závažia pre niekoľko modelov hlbokého učenia. Tieto modely môžeme použiť priamo na vytváranie predpovedí alebo extrahovanie funkcií.
Nevýhody
- Môže byť neuveriteľne nepríjemné pravidelne dostávať problémy s backendom na nízkej úrovni. Tieto problémy vznikajú, keď sa pokúšame robiť úlohy, ktoré Keras nemal splniť.
- V porovnaní s jeho backendmi môže byť na GPU pomalý a jeho výpočet môže trvať dlhšie. V dôsledku toho možno budeme musieť znížiť rýchlosť kvôli užívateľskej prívetivosti.
- V porovnaní s inými balíkmi, ako je sci-kit-learn, nie sú možnosti predbežného spracovania údajov Keras také príťažlivé.
3. Apache MX Net
Ďalší prominent Rámec hlbokého učenia je MXNet. MXNet, ktorý vytvorila nadácia Apache Software Foundation, podporuje rôzne jazyky vrátane JavaScriptu, Pythonu a C++.
Amazon Web Services tiež podporuje MXNet pri vývoji modelov hlbokého učenia. Je mimoriadne škálovateľný, umožňuje rýchle modelovanie a je kompatibilný s rôznymi počítačovými jazykmi.
Na optimalizáciu rýchlosti a produktivity vám MXNet umožňuje kombinovať symbolické a imperatívne programovacie jazyky. Je založený na dynamickom plánovači závislostí, ktorý paralelizuje symbolické a imperatívne aktivity v reálnom čase.
Navyše, vrstva optimalizácie grafu umožňuje rýchle spustenie symbolov a úsporu pamäte. MXNet je prenosná a ľahká knižnica.
Je poháňaný GPU NVIDIA PascalTM a je škálovateľný cez niekoľko GPU a uzlov, čo vám umožní rýchlejšie trénovať modely.
výhody
- Podporuje GPU a má režim viacerých GPU.
- Efektívne, škálovateľné a bleskovo rýchle.
- Všetky hlavné platformy sú na palube.
- Poskytovanie modelov je jednoduché a API rýchle.
- Medzi podporované programovacie jazyky patria Scala, R, Python, C++ a JavaScript.
Nevýhody
- MXNet má menšie open source komunita ako TensorFlow.
- Implementácia vylepšení, opráv chýb a iných vylepšení trvá dlhšie z dôvodu nedostatku významnej podpory komunity.
- MxNet, hoci je široko využívaný mnohými firmami v IT priemysle, nie je taký známy ako Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) je komerčne životaschopný open-source rámec pre distribuované hlboké vzdelávanie. Vo všeobecnosti sa používa na vytváranie neurálne siete, ale dá sa použiť aj na strojové učenie a kognitívne výpočty.
Podporuje rôzne jazyky a jednoducho sa používa v cloude. Vďaka týmto vlastnostiam je CNTK vhodný pre rôzne aplikácie AI. Hoci môžeme použiť C++ na vyvolanie jeho funkcií, najčastejšou možnosťou je použitie programu Python.
Pri spustení na niekoľkých počítačoch sa uznáva, že Microsoft Cognitive Toolkit poskytuje lepší výkon a škálovateľnosť ako sady nástrojov ako Theano alebo TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit podporuje neurónové modely RNN aj CNN, vďaka čomu je vhodný pre úlohy rozpoznávania obrázkov, rukopisu a reči.
výhody
- Jednoduchá integrácia s Apache Spark, nástrojom na analýzu údajov.
- Škálovateľnosť CNTK z neho urobila populárnu voľbu v mnohých podnikoch. Existuje niekoľko optimalizovaných komponentov.
- Ponúka stabilný a dobrý výkon.
- Funguje dobre s Azure Cloud, z ktorých oba sú podporované spoločnosťou Microsoft.
- Využitie a riadenie zdrojov sú efektívne.
Nevýhody
- V porovnaní s Tensorflow je tu menšia podpora komunity.
- Strmá krivka učenia.
- Chýba mu vizualizačná doska, ako aj podpora ARM.
5. DeepLearning4j
Ak je Java vaším primárnym programovacím jazykom, DeepLearning4j je dobrý rámec na použitie. Je to distribuovaná knižnica na hlboké učenie, ktorá je na komerčnej úrovni a má otvorený zdrojový kód.
Podporované sú všetky hlavné typy návrhov neurónových sietí, ako sú RNN a CNN. Deeplearning4j je knižnica Java a Scala pre hlboké vzdelávanie.
Funguje to dobre aj s Hadoop a Apache Spark. Deeplearning4j je skvelou alternatívou pre riešenia hlbokého učenia založené na jazyku Java, pretože podporuje aj GPU.
Pokiaľ ide o rámec hlbokého učenia Eclipse Deeplearning4j, niektoré z vynikajúcich funkcií zahŕňajú paralelné školenie prostredníctvom iteračných redukcií, prispôsobenie architektúry mikro služieb a distribuované CPU a GPU.
výhody
- Má vynikajúcu dokumentáciu a komunitnú pomoc.
- Integrácia Apache Spark je jednoduchá.
- Je škálovateľný a schopný spracovať obrovské objemy údajov.
Nevýhody
- V porovnaní s Tensorflow a PyTorch je menej populárny.
- Java je jediný dostupný programovací jazyk.
záver
Výber najlepšieho rámca hlbokého vzdelávania je náročný podnik. O to viac, keďže ich je tak veľa, zoznam rastie ako dopyt po nich umelá inteligencia výskum a aplikácie strojového učenia rastie. Každý rámec má svoj vlastný súbor kladov a záporov.
Je potrebné vziať do úvahy niekoľko aspektov vrátane zabezpečenia, škálovateľnosti a výkonu. V podnikových systémoch sa spoľahlivosť stáva ešte dôležitejšou.
Ak práve začínate, Tensorflow je dobré miesto, kde začať. Ak vyvíjate komerčný produkt založený na systéme Windows, vyberte CNTK. Ak dávate prednosť Jave, použite DL4J.
Nechaj odpoveď