Če to berete, ste nedvomno že začeli svoje potovanje v globoko učenje. Če ste novi pri tej temi, je globoko učenje dodatek, ki uporablja edinstvene možganom podobne strukture, imenovane umetne nevronske mreže, za izdelavo človeku podobnih računalnikov, ki se spopadajo z resničnimi vprašanji.
Za pomoč pri razvoju teh modelov so tehnološki velikani, kot so Google, Facebook in Uber, razvili različne okvire za okolje globokega učenja Python, ki olajšajo razumevanje, ustvarjanje in usposabljanje različnih nevronskih mrež.
Okvir globokega učenja je del programske opreme, ki jo akademiki in podatkovni znanstveniki uporabljajo za ustvarjanje in usposabljanje modelov globokega učenja.
Cilj teh okvirov je omogočiti posameznikom, da trenirajo svoje modele, ne da bi jim bilo treba razumeti tehnike, ki stojijo za njim. globoko učenje, nevronske mreže in strojno učenje.
Preko programskega vmesnika na visoki ravni ti okvirji zagotavljajo gradnike za konstruiranje, usposabljanje in preverjanje modelov.
TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK in DeepLearing4j bomo pogledali kot alternative PyTorchu, ki se pogosto uporablja. okvir globokega učenja.
Kaj je Pytorch?
PyTorch je brezplačna odprtokodna knjižnica strojnega učenja, zgrajena s knjižnico Torch Python.
Ustvarila ga je Facebookova skupina za raziskave umetne inteligence in januarja 2016 objavila kot brezplačno in odprtokodno knjižnico z aplikacijami za računalniški vid, globoko učenje in obdelavo naravnega jezika.
Ima nujen programski jezik Pythonic, ki podpira kodo kot model, olajša odpravljanje napak in je združljiv z drugimi popularnimi znanstvenimi računalniškimi knjižnicami, hkrati pa ostaja učinkovit in omogoča strojne pospeševalnike, kot so grafični procesorji.
PyTorch je postal priljubljen med raziskovalci globokega učenja zaradi osredotočenosti na uporabnost in temeljite premisleke o zmogljivosti.
Vsebuje osnovno podatkovno strukturo Tensor, ki je večdimenzionalna matrika, podobna nizom Numpy, ki programerjem omogoča enostavno oblikovanje zapletenega nevronska mreža.
Zaradi svoje prilagodljivosti, hitrosti in enostavne implementacije postaja vse bolj priljubljen v trenutnih sektorjih in v akademski skupnosti, zaradi česar je eno najbolj priljubljenih orodij za globoko učenje.
Ključne lastnosti Pytorcha
- PyTorch je osredotočen na Python ali "pythonic", saj je namenjen globoki integraciji s programiranjem Python in ne služi kot vmesnik za knjižnico, razvito v drugem jeziku.
- Enostaven za učenje – PyTorch sledi isti strukturi kot tradicionalno programiranje in je bil natančno dokumentiran, skupnost razvijalcev pa ga vedno poskuša izboljšati. Zato je preprost za učenje tako za programerje kot za ne-programerje.
- PyTorch lahko razdeli računalniško delo na več CPE oz GPU jedra, ki uporabljajo zmogljivost paralelizma podatkov. Čeprav je podoben paralelizem mogoče doseči z drugimi tehnikami strojnega učenja, PyTorch to naredi veliko lažje.
- Odpravljanje napak: Eno od številnih široko dostopnih orodij za odpravljanje napak Python (na primer Pythonovi orodji pdb in ipdb) se lahko uporablja za odpravljanje napak v PyTorchu.
- PyTorch podpira dinamične računalniške grafe, kar pomeni, da se lahko obnašanje omrežja med izvajanjem dinamično spreminja.
- PyTorch prihaja z različnimi posebej ustvarjenimi moduli, kot npr torchtext, torchvision in torchaudio, ki se lahko uporablja za obravnavanje različnih področij globokega učenja, kot so NLP, računalniški vid in obdelava glasu.
Omejitve Pytorch
- Omejeni vmesniki za spremljanje in vizualizacijo: Medtem ko TensorFlow vključuje zmogljivo orodje za vizualizacijo za generiranje grafa modela (TensorBoard), PyTorch trenutno nima te funkcije. Posledično se lahko razvijalci povežejo s TensorBoard zunaj ali uporabijo enega od številnih obstoječih Python orodja za vizualizacijo podatkov.
- PyTorch ni od konca do konca strojno učenje razvojna platforma; uvaja aplikacije na strežnike, delovne postaje in mobilne naprave.
Zaradi vseh teh razlogov bi bila iskanje najboljših alternativ Pytorchu pametna odločitev.
Najbolj priljubljene Pytorch alternative
Tukaj je seznam najboljših alternativ za Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow je odprtokodni okvir, osredotočen na globoko učenje, ki ga je ustvaril Google. Podpira tudi standard strojno učenje. TensorFlow je bil zasnovan z mislijo na velike numerične izračune in ne na globoko učenje.
Poleg tega se je izkazalo, da je zelo dragoceno tudi za razvoj globokega učenja, zato ga je Google dal na voljo brezplačno. TensorFlow vzame podatke v obliki večdimenzionalnih nizov z večjimi dimenzijami, znanimi kot tenzorji. Ko se ukvarjate z ogromnimi količinami podatkov, so v pomoč večdimenzionalni nizi.
TensorFlow temelji na grafih tokov podatkov na robu vozlišča. Ker ima metoda izvajanja obliko grafov, je veliko lažje izvajati kodo TensorFlow v skupini računalnikov, medtem ko uporabljate grafične procesorje.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust in Scala so med jeziki, za katere je skupnost TensorFlow ustvarila podporo. TensorFlow ponuja prednost velikega števila dostopnih točk.
Poleg jezikov ima TensorFlow še veliko orodij, ki se povezujejo z njim ali so zgrajena na njem.
prednosti
- Je uporabniku prijazen. Če poznate Python, ga bo enostavno prebrati.
- Podpora skupnosti. TensorFlow praktično vsak dan izboljšujejo Googlovi in strokovni razvijalci drugih organizacij.
- TensorFlow Lite se lahko uporablja za izvajanje modelov TensorFlow na mobilnih napravah.
- Tensorboard je orodje za spremljanje in vizualizacijo podatkov. Če želite gledati svoje modele globokega učenja v akciji, je to odlično orodje za uporabo.
- Tensorflow.js vam omogoča uporabo JavaScripta za izvajanje modelov globokega učenja v realnem času v brskalniku.
Slabosti
- TensorFlow ima edinstveno strukturo, ki otežuje odkrivanje in odpravljanje napak.
- Podpore za OpenCL ni.
- TensorFlow uporabnikom operacijskega sistema Windows ne ponuja veliko zmogljivosti. Odpira številne zmogljivosti za uporabnike Linuxa. Vendar pa lahko uporabniki sistema Windows še vedno prenesejo TensorFlow s pozivom anaconda ali paketom pip.
- TensorFlow zaostaja v smislu ponujanja simbolnih zank za nedoločena zaporedja. Ima posebno uporabo za določena zaporedja, zaradi česar je uporaben sistem. Posledično se obravnava kot API nizke ravni.
2. Keras
Keras je knjižnica globokega učenja, ki temelji na Pythonu, kar jo razlikuje od drugih okvirov globokega učenja.
To je programski jezik na visoki ravni, ki definira a nevronska mreža Definicija API-ja. Uporablja se lahko kot uporabniški vmesnik in za izboljšanje zmogljivosti ogrodij globokega učenja, na katerih deluje.
Je minimalističen okvir, ki je lahek in enostaven za uporabo. Zaradi teh razlogov je Keras del jedrnega API-ja TensorFlow. Keras sprednji del omogoča hitro izdelavo prototipov modelov nevronskih omrežij v raziskavah.
API je enostaven za razumevanje in uporabo, z dodatnim bonusom, ki omogoča enostaven prenos modelov med ogrodji.
prednosti
- Keras API je preprost za uporabo. API je dobro zasnovan, objektno usmerjen in prilagodljiv, kar ima za posledico prijetnejšo uporabniško izkušnjo.
- Vgrajena je podpora za porazdeljeno usposabljanje in vzporednost z več GPU.
- Keras je izvorni modul Python, ki omogoča preprost dostop do celotnega okolja podatkovne znanosti Python. Modele Keras je na primer mogoče uporabiti z uporabo API-ja Python scikit-learn.
- Keras vključuje vnaprej usposobljene uteži za več modelov globokega učenja. Te modele lahko uporabimo neposredno za predvidevanje ali ekstrakcijo značilnosti.
Slabosti
- Redno dobivati težave z zaledjem na nizki ravni je lahko zelo nadležno. Te težave se pojavijo, ko poskušamo opraviti naloge, za katere Keras ni bil namenjen.
- V primerjavi z njegovimi ozadji je lahko na GPU-jih počasen in računanje traja dlje. Zaradi tega bomo morda morali zmanjšati hitrost zaradi prijaznosti do uporabnika.
- V primerjavi z drugimi paketi, kot je sci-kit-learn, Kerasove zmogljivosti za predhodno obdelavo podatkov niso tako privlačne.
3. Apache MX Net
Še en ugleden Okvir za globoko učenje je MXNet. MXNet, ki ga je ustvarila fundacija Apache Software Foundation, podpira različne jezike, vključno z JavaScript, Python in C++.
Amazon Web Services podpira tudi MXNet pri razvoju modelov globokega učenja. Je izjemno razširljiv, omogoča hitro usposabljanje modela in je združljiv z različnimi računalniškimi jeziki.
Za optimizacijo hitrosti in produktivnosti vam MXNet omogoča mešanje simbolnih in imperativnih programskih jezikov. Temelji na dinamičnem načrtovalniku odvisnosti, ki vzporedno povezuje simbolne in imperativne dejavnosti v realnem času.
Poleg tega plast za optimizacijo grafov omogoča hitro izvajanje simbolov in ekonomično pomnilnik. MXNet je prenosna in lahka knjižnica.
Poganjajo ga grafični procesorji NVIDIA PascalTM in je razširljiv na več grafičnih procesorjev in vozlišč, kar vam omogoča hitrejše usposabljanje modelov.
prednosti
- Podpira grafične procesorje in ima način z več grafičnimi procesorji.
- Učinkovito, razširljivo in bliskovito hitro.
- Vse glavne platforme so na krovu.
- Serviranje modela je preprosto, API pa hiter.
- Med podprtimi programskimi jeziki so Scala, R, Python, C++ in JavaScript.
Slabosti
- MXNet ima manjši open source skupnosti kot TensorFlow.
- Izboljšave, popravki napak in druge izboljšave se izvajajo dlje zaradi pomanjkanja pomembne podpore skupnosti.
- MxNet, čeprav ga široko uporabljajo številna podjetja v IT industriji, ni tako znan kot Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) je komercialno izvedljivo odprtokodno ogrodje za porazdeljeno globoko učenje. Na splošno se uporablja za ustvarjanje nevronske mreže, lahko pa se uporablja tudi za strojno učenje in kognitivno računalništvo.
Podpira različne jezike in je preprosta za uporabo v oblaku. Zaradi teh lastnosti je CNTK primeren za različne aplikacije AI. Čeprav lahko uporabljamo C++ za priklic njegovih funkcij, je najpogostejša možnost uporaba programa Python.
Ko deluje na več računalnikih, je priznano, da Microsoft Cognitive Toolkit zagotavlja boljšo zmogljivost in razširljivost kot kompleti orodij, kot sta Theano ali TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit podpira nevronske modele RNN in CNN, zaradi česar je primeren za naloge prepoznavanja slik, rokopisa in govora.
prednosti
- Preprosta za integracijo z Apache Spark, motorjem za analizo podatkov.
- Zaradi razširljivosti CNTK je postal priljubljena izbira v številnih podjetjih. Obstaja več optimiziranih komponent.
- Ponuja stabilno in dobro delovanje.
- Lepo deluje z Azure Cloud, oba podpira Microsoft.
- Uporaba in upravljanje virov sta učinkovita.
Slabosti
- V primerjavi s Tensorflow je manj podpore skupnosti.
- Strma krivulja učenja.
- Manjka mu vizualna plošča in podpora za ARM.
5. DeepLearning4j
Če je Java vaš primarni programski jezik, je DeepLearning4j dober okvir za uporabo. To je distribuirana knjižnica z globokim učenjem, ki je komercialnega razreda in je odprtokodna.
Podprte so vse glavne vrste modelov nevronskih omrežij, kot so RNN in CNN. Deeplearning4j je knjižnica Java in Scala za poglobljeno učenje.
Lepo deluje tudi s Hadoop in Apache Spark. Deeplearning4j je čudovita alternativa za rešitve globokega učenja, ki temeljijo na Javi, ker podpira tudi GPU.
Ko gre za okvir globokega učenja Eclipse Deeplearning4j, nekatere izstopajoče funkcije vključujejo vzporedno usposabljanje z iterativnim zmanjševanjem, prilagajanje arhitekture mikro storitev ter porazdeljene CPE in GPU.
prednosti
- Ima odlično dokumentacijo in pomoč skupnosti.
- Integracija Apache Spark je preprosta.
- Je razširljiv in sposoben obdelati ogromne količine podatkov.
Slabosti
- V primerjavi s Tensorflow in PyTorch je manj priljubljen.
- Java je edini programski jezik, ki je na voljo.
zaključek
Izbira najboljšega okvira globokega učenja je težko podvig. Še več, ker jih je toliko, se seznam povečuje kot povpraševanje po njih Umetna inteligenca aplikacije za raziskave in strojno učenje rastejo. Vsak okvir ima svoje prednosti in slabosti.
Upoštevati je treba več premislekov, vključno z varnostjo, razširljivostjo in zmogljivostjo. V sistemih poslovnega razreda postane zanesljivost še pomembnejša.
Če šele začenjate, je Tensorflow dober kraj za začetek. Izberite CNTK, če razvijate komercialni izdelek, ki temelji na sistemu Windows. Če imate raje Java, uporabite DL4J.
Pustite Odgovori