Ако ово читате, несумњиво сте већ започели свој пут у дубоко учење. Ако сте нови у овој теми, дубоко учење је додатак који користи јединствене структуре налик мозгу зване вештачке неуронске мреже за конструисање рачунара налик човеку који се баве проблемима из стварног света.
Да би помогли у развоју ових дизајна, технолошки великани попут Гоогле-а, Фацебоок-а и Убера развили су различите оквире за Питхон окружење за дубоко учење, чинећи га лакшим за разумевање, креирање и обуку различитих неуронских мрежа.
Оквир за дубоко учење је део софтвера који академици и научници података користе за креирање и обуку модела дубоког учења.
Циљ ових оквира је да омогуће појединцима да тренирају своје моделе без потребе да разумеју технике иза дубоко учење, неуронске мреже и машинско учење.
Кроз програмски интерфејс високог нивоа, ови оквири обезбеђују градивне блокове за конструисање, обуку и верификацију модела.
Погледаћемо ТенсорФлов, Керас, Апацхе МКСНет, Мицрософт ЦНТК и ДеепЛеаринг4ј као алтернативе за ПиТорцх, који је широко коришћен оквир дубоког учења.
Шта је Питорцх?
ПиТорцх је бесплатна библиотека отвореног кода за машинско учење направљена са Торцх Питхон библиотеком.
Направила га је Фацебоок-ова група за истраживање вештачке интелигенције и објављена као бесплатна библиотека отвореног кода у јануару 2016. са апликацијама у компјутерском виду, дубоком учењу и обради природног језика.
Има императив и Питхониц програмски језик који подржава код као модел, олакшава отклањање грешака и компатибилан је са другим популарним научним рачунарским библиотекама, а све то остаје ефикасан и омогућава хардверске акцелераторе као што су ГПУ.
ПиТорцх је постао популаран међу истраживачима дубоког учења захваљујући фокусу на употребљивост и темељна разматрања перформанси.
Садржи основну структуру података, Тенсор, који је вишедимензионални низ сличан Нумпи низовима, што омогућава програмерима да лако дизајнирају компликоване неуронска мрежа.
Постаје све популарнији у тренутним секторима и у академској заједници због своје флексибилности, брзине и лакоће имплементације, што га чини једним од најпопуларнијих алата за дубоко учење.
Кључне карактеристике Питорцха
- ПиТорцх је оријентисан на Питхон, или „питхониц“, по томе што је намењен дубокој интеграцији са Питхон програмирањем, а не да служи као интерфејс за библиотеку развијену на другом језику.
- Једноставан за учење – ПиТорцх прати исту структуру као традиционално програмирање и помно је документован, а заједница програмера увек покушава да га побољша. Стога је једноставан за учење и за програмере и за не-програмере.
- ПиТорцх може да подели рачунарски рад на неколико ЦПУ-а или ГПУ језгра користећи могућност паралелизма података. Иако се сличан паралелизам може постићи другим техникама машинског учења, ПиТорцх то чини много лакшим.
- Отклањање грешака: Један од бројних широко доступних Питхон алата за отклањање грешака (на пример, Питхон-ови пдб и ипдб алати) се може користити за отклањање грешака у ПиТорцх-у.
- ПиТорцх подржава динамичке рачунарске графиконе, што имплицира да се понашање мреже може динамички мењати током рада.
- ПиТорцх долази са разним специјално креираним модулима, као што су торцхтект, торцхвисион и торцхаудио, који се може користити за бављење различитим областима дубоког учења, као што су НЛП, компјутерски вид и обрада гласа.
Питорцх Лимитатионс
- Ограничени интерфејси за праћење и визуелизацију: Док ТенсорФлов укључује моћан алат за визуелизацију за генерисање графа модела (ТенсорБоард), ПиТорцх тренутно нема ову функцију. Као резултат тога, програмери могу да се повежу на ТенсорБоард екстерно или да користе један од бројних постојећих Питхон-а алати за визуелизацију података.
- ПиТорцх није енд-то-енд Машина учење развојна платформа; примењује апликације на серверима, радним станицама и мобилним уређајима.
Из свих ових разлога, тражење најбољих алтернатива за Питорцх била би мудра одлука.
Најпопуларније Питорцх алтернативе
Ево листе најбољих алтернатива за Питорцх.
1. Тенсорфлов
ТенсорФлов је оквир отвореног кода фокусиран на дубоко учење који је креирао Гоогле. Такође подржава стандард Машина учење. ТенсорФлов је дизајниран имајући на уму велике нумеричке прорачуне, а не дубоко учење.
Штавише, показао се веома вредним и за развој дубоког учења, па га је Гоогле учинио доступним бесплатно. ТенсорФлов узима податке у облику вишедимензионалних низова са већим димензијама, познатим као тензори. Када се ради са огромним количинама података, вишедимензионални низови долазе од помоћи.
ТенсорФлов је заснован на графовима тока података на ивици чвора. Пошто метода извршења има облик графикона, много је лакше извршити ТенсорФлов код преко кластера рачунара док се користе ГПУ-ови.
Ц#, Хаскелл, Јулиа, Р, Руби, Руст и Сцала су међу језицима за које је ТенсорФлов заједница створила подршку. ТенсорФлов нуди предност поседовања великог броја приступних тачака.
Поред језика, ТенсорФлов има велики спектар алата који се повезују са њим или су изграђени на њему.
Предности
- Лако је за коришћење. Ако сте упознати са Питхон-ом, биће лако преузети.
- Подршка заједнице. ТенсорФлов се практично свакодневно побољшава од стране Гоогле-а и стручњака других организација.
- ТенсорФлов Лите се може користити за извршавање ТенсорФлов модела на мобилним уређајима.
- Тенсорбоард је алат за праћење и визуелизација података. Ако желите да гледате своје моделе дубоког учења у акцији, ово је одличан алат за коришћење.
- Тенсорфлов.јс вам омогућава да користите ЈаваСцрипт за покретање модела дубоког учења у реалном времену у прегледачу.
Мане
- ТенсорФлов има јединствену структуру, што отежава откривање и отклањање грешака.
- Не постоји подршка за ОпенЦЛ.
- ТенсорФлов не пружа много могућности за кориснике оперативног система Виндовс. Откључава мноштво могућности за Линук кориснике. Међутим, корисници Виндовс-а и даље могу да преузму ТенсорФлов користећи анацонда промпт или пип пакет.
- ТенсорФлов заостаје у погледу понуде симболичких петљи за неодређене секвенце. Има специфичну употребу за одређене секвенце, што га чини употребљивим системом. Као резултат тога, он се сматра АПИ ниског нивоа.
2. Керас
Керас је библиотека дубоког учења заснована на Питхон-у, што је разликује од других оквира дубоког учења.
То је програмски језик високог нивоа који дефинише а неуронска мрежа АПИ дефиниција. Може се користити и као кориснички интерфејс и за побољшање могућности оквира дубоког учења на којима ради.
То је минималистички оквир који је лаган и лак за употребу. Из ових разлога, Керас је део ТенсорФлов-овог основног АПИ-ја. Предњи део Керас-а омогућава брзу израду прототипова модела неуронске мреже у истраживању.
АПИ је једноставан за разумевање и коришћење, са додатним бонусом који омогућава лак пренос модела између оквира.
Предности
- Керас АПИ је једноставан за коришћење. АПИ је добро дизајниран, објектно оријентисан и прилагодљив, што резултира угоднијим корисничким искуством.
- Уграђена је подршка за дистрибуирану обуку и мулти-ГПУ паралелизам.
- Керас је Питхон изворни модул који пружа једноставан приступ комплетном Питхон окружењу за науку о подацима. Керас модели, на пример, могу се користити помоћу Питхон сцикит-леарн АПИ-ја.
- Керас укључује унапред обучене тегове за неколико модела дубоког учења. Ове моделе можемо директно користити за предвиђање или издвајање карактеристика.
Мане
- Може бити невероватно неугодно да редовно добијате проблеме са позадином ниског нивоа. Ови проблеми настају када покушамо да урадимо задатке које Керас није требало да изврши.
- У поређењу са његовим позадинским уређајима, може бити спор на ГПУ-овима и треба дуже да се рачуна. Као резултат тога, можда ћемо морати да угрозимо брзину ради лакшег коришћења.
- У поређењу са другим пакетима као што је сци-кит-леарн, Керас могућности за претходну обраду података нису тако привлачне.
3. Апацхе МКСНет
Још један истакнути Оквир за дубоко учење је МКСНет. МКСНет, који је креирала Апацхе Софтваре Фоундатион, подржава различите језике, укључујући ЈаваСцрипт, Питхон и Ц++.
Амазон Веб Сервицес такође подржава МКСНет у развоју модела дубоког учења. Изузетно је скалабилан, омогућава брзу обуку модела и компатибилан је са различитим рачунарским језицима.
Да бисте оптимизовали брзину и продуктивност, МКСНет вам омогућава да комбинујете симболичке и императивне програмске језике. Заснован је на динамичком планеру зависности који паралелизује симболичке и императивне активности у реалном времену.
Поврх тога, слој за оптимизацију графа чини симболичко извршење брзим, а меморију економичном. МКСНет је преносива и лагана библиотека.
Покрећу га НВИДИА ПасцалТМ ГПУ-ови и скалабилан је на неколико ГПУ-а и чворова, омогућавајући вам да брже тренирате моделе.
Предности
- Подржава ГПУ и има мулти-ГПУ режим.
- Ефикасан, скалабилан и муњевито брз.
- Све главне платформе су на броду.
- Послуживање модела је једноставно, а АПИ брз.
- Сцала, Р, Питхон, Ц++ и ЈаваСцрипт су међу подржаним програмским језицима.
Мане
- МКСНет има мањи Опен Соурце заједнице него ТенсорФлов.
- Имплементација побољшања, исправки грешака и других побољшања траје дуже због недостатка значајне подршке заједнице.
- МкНет, иако га широко користе бројне компаније у ИТ индустрији, није толико познат као Тенсорфлов.
4. Мицрософт ЦНТК
Мицрософт Цогнитиве Тоолкит (ЦНТК) је комерцијално одржив оквир отвореног кода за дистрибуирано дубоко учење. Обично се користи за стварање неуронске мреже, али се такође може користити за машинско учење и когнитивно рачунарство.
Подржава различите језике и једноставан је за употребу у облаку. Због ових квалитета, ЦНТК је погодан за разне АИ апликације. Иако можемо да користимо Ц++ за позивање његових функција, најчешћа опција је коришћење Питхон програма.
Када се покреће на неколико рачунара, препознато је да Мицрософт Цогнитиве Тоолкит даје боље перформансе и скалабилност од скупова алата као што су Тхеано или ТенсорФлов.
Мицрософт Цогнитиве Тоолкит подржава и РНН и ЦНН неуронске моделе, што га чини погодним за задатке препознавања слика, рукописа и говора.
Предности
- Једноставна за интеграцију са Апацхе Спарк, мотором за анализу података.
- Скалабилност ЦНТК-а учинила га је популарним избором у многим предузећима. Постоји неколико оптимизованих компоненти.
- Нуди стабилне и добре перформансе.
- Лепо ради са Азуре Цлоуд-ом, који Мицрософт подржава оба.
- Коришћење ресурса и управљање њима су ефикасни.
Мане
- У поређењу са Тенсорфлов-ом, мања је подршка заједнице.
- Стрма крива учења.
- Недостаје му плоча за визуелизацију, као ни подршка за АРМ.
5. ДеепЛеарнинг4ј
Ако је Јава ваш примарни програмски језик, ДеепЛеарнинг4ј је добар оквир за коришћење. То је дистрибуирана библиотека са дубоким учењем која је комерцијалног нивоа и отвореног кода.
Подржани су сви главни типови дизајна неуронских мрежа, као што су РНН и ЦНН. Дееплеарнинг4ј је Јава и Сцала библиотека за дубоко учење.
Такође добро функционише са Хадооп-ом и Апацхе Спарк-ом. Дееплеарнинг4ј је дивна алтернатива за решења дубоког учења заснована на Јави јер такође подржава ГПУ.
Када је у питању Ецлипсе Дееплеарнинг4ј оквир за дубоко учење, неке од истакнутих карактеристика укључују паралелну обуку путем итеративних редукција, прилагођавање архитектуре микро сервиса и дистрибуиране ЦПУ и ГПУ-ове.
Предности
- Има одличну документацију и помоћ заједнице.
- Апацхе Спарк интеграција је једноставна.
- Скалабилан је и способан да рукује огромним количинама података.
Мане
- У поређењу са Тенсорфлов и ПиТорцх-ом, мање је популаран.
- Јава је једини доступан програмски језик.
Zakljucak
Избор најбољег оквира за дубоко учење је тежак подухват. Штавише, пошто их има толико, листа расте како потражња за њима вештачка интелигенција истраживања и апликације за машинско учење расте. Сваки оквир има свој скуп предности и недостатака.
Мора се узети у обзир неколико разматрања, укључујући безбедност, скалабилност и перформансе. У системима за предузећа, поузданост постаје још важнија.
Ако тек почињете, Тенсорфлов је добро место за почетак. Изаберите ЦНТК ако развијате комерцијални производ заснован на Виндовс-у. Ако више волите Јава, користите ДЛ4Ј.
Ostavite komentar