Nëse po e lexoni këtë, padyshim që tashmë keni filluar udhëtimin tuaj drejt mësimit të thellë. Nëse jeni i ri në këtë temë, mësimi i thellë është një shtesë që përdor struktura unike të ngjashme me trurin, të quajtura rrjete nervore artificiale për të ndërtuar kompjuterë të ngjashëm me njeriun që trajtojnë çështjet e botës reale.
Për të ndihmuar në zhvillimin e këtyre modeleve, gjigantët e teknologjisë si Google, Facebook dhe Uber kanë zhvilluar një sërë kornizash për mjedisin e mësimit të thellë Python, duke e bërë më të thjeshtë për të kuptuar, krijuar dhe trajnuar rrjete të ndryshme nervore.
Një kornizë e të mësuarit të thellë është një pjesë softuerike që akademikët dhe shkencëtarët e të dhënave përdorin për të krijuar dhe trajnuar modele të të mësuarit të thellë.
Qëllimi i këtyre kornizave është të mundësojë që individët të trajnojnë modelet e tyre pa pasur nevojë të kuptojnë teknikat pas të mësuarit e thellë, rrjetet nervore dhe mësimi i makinerive.
Nëpërmjet një ndërfaqe programimi të nivelit të lartë, këto korniza ofrojnë blloqe ndërtimi për ndërtimin, trajnimin dhe verifikimin e modeleve.
Ne do të shikojmë TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK dhe DeepLearing4j si alternativa ndaj PyTorch, i cili përdoret gjerësisht kornizën e të mësuarit të thellë.
Çfarë është Pytorch?
PyTorch është një bibliotekë e mësimit të makinerive pa pagesë, me burim të hapur, e ndërtuar me bibliotekën Torch Python.
Ajo u krijua nga grupi AI Research i Facebook dhe u publikua si një bibliotekë falas dhe me burim të hapur në janar 2016 me aplikacione në vizionin kompjuterik, mësimin e thellë dhe përpunimin e gjuhës natyrore.
Ajo ka një gjuhë programimi imperative dhe Pythonic që mbështet kodin si model, lehtëson korrigjimin dhe është në përputhje me bibliotekat e tjera të njohura kompjuterike shkencore, të gjitha duke qëndruar efikase dhe duke mundësuar përshpejtues harduerësh si GPU.
PyTorch është rritur në popullaritet midis studiuesve të të mësuarit të thellë falë fokusit të tij në përdorshmërinë dhe konsideratave të plota të performancës.
Ai përmban një strukturë bazë të të dhënave, Tensor, i cili është një grup shumëdimensional i ngjashëm me vargjet Numpy, i cili lejon programuesit të dizajnojnë lehtësisht një grup të komplikuar Rrjeti nervoz.
Ai po bëhet më i popullarizuar në sektorët aktualë dhe në komunitetin akademik për shkak të fleksibilitetit, shpejtësisë dhe lehtësisë së zbatimit, duke e bërë atë një nga mjetet më të njohura të të mësuarit të thellë.
Karakteristikat kryesore të Pytorch
- PyTorch është Python-centric, ose "pythonic", në atë që është menduar për integrim të thellë me programimin Python në vend që të shërbejë si një ndërfaqe për një bibliotekë të zhvilluar në një gjuhë tjetër.
- E thjeshtë për t'u mësuar – PyTorch ndjek të njëjtën strukturë si programimi tradicional dhe është dokumentuar me përpikëri, me komunitetin e zhvilluesve që përpiqet gjithmonë ta përmirësojë atë. Prandaj është e thjeshtë për t'u mësuar si për programuesit ashtu edhe për joprogramuesit.
- PyTorch mund të ndajë punën llogaritëse në disa CPU ose GPU bërthamat duke përdorur aftësinë e paralelizmit të të dhënave. Megjithëse paralelizëm i ngjashëm mund të arrihet me teknika të tjera të mësimit të makinerive, PyTorch e bën shumë më të lehtë.
- Korrigjimi: Një nga mjetet e shumta të korrigjimit të Python me akses gjerësisht (për shembull, veglat pdb dhe ipdb të Python) mund të përdoret për të korrigjuar PyTorch.
- PyTorch mbështet grafikët dinamikë llogaritës, gjë që nënkupton se sjellja e rrjetit mund të ndryshohet në mënyrë dinamike gjatë kohës së funksionimit.
- PyTorch vjen me module të ndryshme të krijuara posaçërisht, si p.sh pishtar teksti, pishtarak, dhe torchaudio, që mund të përdoret për t'u marrë me fusha të ndryshme të të mësuarit të thellë, si NLP, vizioni kompjuterik dhe përpunimi i zërit.
Kufizimet e Pytorch
- Ndërfaqet e kufizuara të monitorimit dhe vizualizimit: Ndërsa TensorFlow përfshin një mjet të fuqishëm vizualizimi për gjenerimin e grafikut të modelit (TensorBoard), PyTorch aktualisht i mungon kjo veçori. Si rezultat, zhvilluesit mund të lidhen me TensorBoard nga jashtë ose të përdorin një nga Python të shumtë ekzistues mjetet e vizualizimit të të dhënave.
- PyTorch nuk është një nga fundi në fund Mësimi makinë platforma e zhvillimit; ai vendos aplikacione në serverë, stacione pune dhe pajisje celulare.
Për të gjitha këto arsye, kërkimi i alternativave më të mira për Pytorch do të ishte një vendim i mençur.
Alternativat më të njohura të Pytorch
Këtu është lista e alternativave më të mira për Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow është një kuadër me burim të hapur i fokusuar në mësimin e thellë i krijuar nga Google. Ai gjithashtu mbështet standardin Mësimi makinë. TensorFlow u projektua me llogaritje të mëdha numerike në mendje, në vend të mësimit të thellë.
Për më tepër, ai u tregua mjaft i vlefshëm edhe për zhvillimin e të mësuarit të thellë, kështu që Google e bëri atë të disponueshëm falas. TensorFlow merr të dhëna në formën e vargjeve shumëdimensionale me dimensione më të mëdha, të njohura si tensorë. Kur kemi të bëjmë me vëllime të mëdha të dhënash, grupet shumëdimensionale vijnë në ndihmë.
TensorFlow bazohet në grafikët e rrjedhës së të dhënave në skajet e nyjeve. Për shkak se metoda e ekzekutimit merr formën e grafikëve, është shumë më e lehtë të ekzekutohet kodi TensorFlow mbi një grup kompjuterash gjatë përdorimit të GPU-ve.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust dhe Scala janë ndër gjuhët për të cilat komuniteti i TensorFlow ka krijuar mbështetje. TensorFlow ofron përfitimin e të pasurit një numër të madh pikash aksesi.
Përveç gjuhëve, TensorFlow ka një gamë të madhe mjetesh që lidhen me të ose janë ndërtuar mbi të.
Përparësitë
- Është miqësore për përdoruesit. Nëse jeni njohur me Python, do të jetë e thjeshtë për t'u marrë.
- Mbështetje nga komuniteti. TensorFlow përmirësohet praktikisht çdo ditë nga Google dhe zhvilluesit ekspertë të organizatave të tjera.
- TensorFlow Lite mund të përdoret për të ekzekutuar modelet TensorFlow në pajisjet celulare.
- Tensorboard është një mjet për monitorimin dhe vizualizimi i të dhënave. Nëse dëshironi të shikoni në veprim modelet tuaja të të mësuarit të thellë, ky është një mjet i shkëlqyer për t'u përdorur.
- Tensorflow.js ju lejon të përdorni JavaScript për të ekzekutuar modele të mësimit të thellë në kohë reale në shfletues.
Disavantazhet
- TensorFlow ka një strukturë unike, duke e bërë më të vështirë zbulimin dhe korrigjimin e gabimeve.
- Nuk ka mbështetje OpenCL.
- TensorFlow nuk ofron shumë aftësi për përdoruesit e sistemit operativ Windows. Ai zhbllokon një bollëk aftësish për përdoruesit e Linux. Sidoqoftë, përdoruesit e Windows mund të shkarkojnë ende TensorFlow duke përdorur kërkesën anaconda ose paketën pip.
- TensorFlow mbetet prapa për sa i përket ofrimit të sytheve simbolike për sekuenca të pacaktuara. Ka një përdorim specifik për sekuenca të veçanta, duke e bërë atë një sistem të përdorshëm. Si rezultat, ajo konsiderohet si një API e nivelit të ulët.
2. Keras
Keras është një bibliotekë e mësimit të thellë e bazuar në Python, e cila e dallon atë nga kornizat e tjera të mësimit të thellë.
Është një gjuhë programimi e nivelit të lartë që përcakton a Rrjeti nervoz Përkufizimi i API. Mund të përdoret si si ndërfaqe përdoruesi ashtu edhe për të përmirësuar aftësitë e kornizave të të mësuarit të thellë në të cilat funksionon.
Është një kornizë minimaliste që është e lehtë dhe e lehtë për t'u përdorur. Për këto arsye, Keras është pjesë e API-së thelbësore të TensorFlow. Një pjesë e përparme Keras lejon prototipimin e shpejtë të modeleve të rrjeteve nervore në kërkime.
API është i thjeshtë për t'u kuptuar dhe përdorur, me bonusin e shtuar që lejon që modelet të transferohen lehtësisht midis kornizave.
Përparësitë
- Keras API është i thjeshtë për t'u përdorur. API është i dizajnuar mirë, i orientuar nga objekti dhe i adaptueshëm, duke rezultuar në një përvojë më të këndshme të përdoruesit.
- Mbështetja për trajnimin e shpërndarë dhe paralelizmin me shumë GPU është i integruar.
- Keras është një modul origjinal Python që ofron qasje të thjeshtë në mjedisin e plotë të shkencës së të dhënave Python. Modelet Keras, për shembull, mund të përdoren duke përdorur Python scikit-learn API.
- Keras përfshin pesha të trajnuara paraprakisht për disa modele të të mësuarit të thellë. Ne mund t'i përdorim këto modele drejtpërdrejt për të bërë parashikime ose për të nxjerrë veçori.
Disavantazhet
- Mund të jetë tepër e bezdisshme për të marrë rregullisht çështje të nivelit të ulët backend. Këto probleme lindin kur ne përpiqemi të bëjmë detyra që Keras nuk kishte për qëllim t'i përmbushte.
- Kur krahasohet me backend-et e tij, mund të jetë i ngadaltë në GPU dhe të marrë më shumë kohë për t'u llogaritur. Si rezultat, mund të na duhet të komprometojmë shpejtësinë për lehtësinë e përdoruesit.
- Kur krahasohen me paketat e tjera të tilla si sci-kit-learn, aftësitë e parapërpunimit të të dhënave Keras nuk janë aq tërheqëse.
3. Apache MX Net
Një tjetër i shquar Kuadri i të mësuarit të thellë është MXNet. MXNet, i cili u krijua nga Apache Software Foundation, mbështet një sërë gjuhësh, duke përfshirë JavaScript, Python dhe C++.
Shërbimet Ueb Amazon gjithashtu mbështet MXNet në zhvillimin e modeleve të të mësuarit të thellë. Është jashtëzakonisht i shkallëzueshëm, duke lejuar trajnimin e shpejtë të modeleve dhe është i pajtueshëm me një sërë gjuhësh kompjuterike.
Për të optimizuar shpejtësinë dhe produktivitetin, MXNet ju lejon të përzieni gjuhë programimi simbolike dhe imperative. Ai bazohet në një planifikues dinamik varësie që paralelizon aktivitetet simbolike dhe imperative në kohë reale.
Për më tepër, një shtresë e optimizimit të grafikut e bën ekzekutimin simbolik të shpejtë dhe kujtesën ekonomike. MXNet është një bibliotekë portative dhe e lehtë.
Mundësohet nga GPU-të NVIDIA PascalTM dhe i shkallëzuar në disa GPU dhe nyje, duke ju lejuar të trajnoni modelet më shpejt.
Përparësitë
- Mbështet GPU dhe ka një modalitet multi-GPU.
- Efektive, e shkallëzuar dhe e shpejtë.
- Të gjitha platformat kryesore janë në bord.
- Shërbimi i modelit është i thjeshtë dhe API është i shpejtë.
- Scala, R, Python, C++ dhe JavaScript janë ndër gjuhët e programimit të mbështetura.
Disavantazhet
- MXNet ka një më të vogël burim të hapur komunitet sesa TensorFlow.
- Përmirësimet, rregullimet e gabimeve dhe përmirësimet e tjera kërkojnë më shumë kohë për t'u zbatuar për shkak të mungesës së mbështetjes së konsiderueshme të komunitetit.
- MxNet, megjithëse përdoret gjerësisht nga firma të shumta në industrinë e IT, nuk është aq i njohur sa Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) është një kornizë komercialisht e qëndrueshme me burim të hapur për të mësuarit e thellë të shpërndarë. Zakonisht përdoret për të krijuar rrjetet nervore, por mund të përdoret gjithashtu për mësimin e makinerive dhe llogaritjen kognitive.
Ai mbështet një sërë gjuhësh dhe është i thjeshtë për t'u përdorur në cloud. Për shkak të këtyre cilësive, CNTK është një përshtatje e përshtatshme për një sërë aplikacionesh të AI. Megjithëse mund të përdorim C++ për të thirrur funksionet e tij, opsioni më i shpeshtë është përdorimi i një programi Python.
Kur funksionon në disa kompjuterë, Microsoft Cognitive Toolkit njihet se jep performancë dhe shkallëzim më të mirë sesa mjetet si Theano ose TensorFlow.
Paketa e veglave njohëse të Microsoft mbështet modelet nervore RNN dhe CNN, duke e bërë atë të përshtatshëm për detyrat e imazhit, shkrimit të dorës dhe njohjes së të folurit.
Përparësitë
- E thjeshtë për t'u integruar me Apache Spark, një motor analitik të të dhënave.
- Shkallueshmëria e CNTK-së e ka bërë atë një zgjedhje popullore në shumë biznese. Ka disa komponentë të optimizuar.
- Ofron performancë të qëndrueshme dhe të mirë.
- Punon mirë me Azure Cloud, që të dyja mbështeten nga Microsoft.
- Përdorimi dhe menaxhimi i burimeve janë efikas.
Disavantazhet
- Në krahasim me Tensorflow, ka më pak mbështetje të komunitetit.
- Një kurbë e pjerrët e të mësuarit.
- I mungon një tabelë vizualizimi, si dhe mbështetja e ARM.
5. DeepLearning4j
Nëse Java është gjuha juaj kryesore e programimit, DeepLearning4j është një kornizë e mirë për t'u përdorur. Është një bibliotekë e shpërndarë e të mësuarit të thellë që është e nivelit komercial dhe me burim të hapur.
Mbështeten të gjitha llojet kryesore të modeleve të rrjeteve nervore, të tilla si RNN dhe CNN. Deeplearning4j është një bibliotekë Java dhe Scala për mësim të thellë.
Ajo funksionon mirë edhe me Hadoop dhe Apache Spark. Deeplearning4j është një alternativë e mrekullueshme për zgjidhjet e të mësuarit të thellë të bazuara në Java, sepse ai gjithashtu mbështet GPU.
Kur bëhet fjalë për kornizën e mësimit të thellë Eclipse Deeplearning4j, disa nga veçoritë e spikatura përfshijnë trajnime paralele nëpërmjet reduktimeve përsëritëse, përshtatjes së arkitekturës së mikro-shërbimit dhe CPU-ve dhe GPU-ve të shpërndara.
Përparësitë
- Ka dokumentacion të shkëlqyer dhe ndihmë nga komuniteti.
- Integrimi i Apache Spark është i thjeshtë.
- Është i shkallëzueshëm dhe i aftë për të trajtuar vëllime të mëdha të dhënash.
Disavantazhet
- Në krahasim me Tensorflow dhe PyTorch, është më pak i popullarizuar.
- Java është e vetmja gjuhë programimi e disponueshme.
Përfundim
Zgjedhja e kornizës më të mirë të të mësuarit të thellë është një ndërmarrje e vështirë. Aq më tepër duke qenë se ka kaq shumë prej tyre, lista po rritet me kërkesën për të inteligjencës artificiale aplikimet e kërkimit dhe të mësimit të makinerive rriten. Çdo kornizë ka grupin e vet të avantazheve dhe anëve të këqija.
Duhet të merren disa konsiderata, duke përfshirë sigurinë, shkallëzueshmërinë dhe performancën. Në sistemet e nivelit të ndërmarrjes, besueshmëria bëhet edhe më e rëndësishme.
Nëse sapo po filloni, Tensorflow është një vend i mirë për të filluar. Zgjidhni CNTK nëse jeni duke zhvilluar një produkt komercial të bazuar në Windows. Nëse preferoni Java, përdorni DL4J.
Lini një Përgjigju