Haeba u bala sena, ntle le pelaelo u se u qalile leeto la hau la ho ithuta ka botebo. Haeba u sa le mocha tabeng ena, ho ithuta ho tebileng ke tlatsetso e sebelisang meaho e ikhethang e kang boko e bitsoang marang-rang a maiketsetso a neural ho etsa lik'homphieutha tse kang tsa batho tse sebetsanang le mathata a sebele a lefats'e.
Ho thusa nts'etsopele ea meralo ena, li-behemoth tsa theknoloji tse kang Google, Facebook, le Uber li thehile meralo e fapaneng bakeng sa tikoloho ea thuto e tebileng ea Python, e leng ho nolofalletsang ho utloisisa, ho theha le ho koetlisa marang-rang a fapaneng a methapo.
Moralo o tebileng oa ho ithuta ke karolo ea software eo barutehi le bo-ramahlale ba data ba e sebelisang ho theha le ho koetlisa mehlala e tebileng ea ho ithuta.
Sepheo sa meralo ena ke ho etsa hore batho ba khone ho koetlisa mehlala ea bona ntle le ho utloisisa mekhoa e ka morao thuto e tebileng, marang-rang a methapo, le ho ithuta ka mochini.
Ka sehokelo sa maemo a holimo sa mananeo, meralo ena e fana ka metheo ea ho aha, ho koetlisa le ho netefatsa mehlala.
Re tla sheba TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, le DeepLearing4j e le mekhoa e meng ho feta PyTorch, e sebelisoang haholo. moralo o tebileng oa ho ithuta.
Pytorch ke eng?
PyTorch ke laeborari ea ho ithuta ea mochini ea mahala e bulehileng e hahiloeng ka laeborari ea Torch Python.
E entsoe ke sehlopha sa Facebook sa AI Research mme e phatlalalitsoe e le laeborari ea mahala le e bulehileng ka Pherekhong 2016 e nang le lits'ebetso ponong ea khomphutha, thuto e tebileng, le ts'ebetso ea puo ea tlhaho.
E na le puo ea bohlokoa le ea Pythonic e tšehetsang khoutu e le mohlala, e thusa ho lokisa liphoso, 'me e lumellana le lilaebrari tse ling tse tsebahalang tsa k'homphieutha tsa saense, ha li ntse li lula li sebetsa hantle le ho nolofalletsa li-accelerator tsa hardware tse kang GPUs.
PyTorch e se e tumme har'a bafuputsi ba thuto e tebileng ka lebaka la ho tsepamisa maikutlo hoa ts'ebeliso le menahano e phethahetseng ea ts'ebetso.
E na le sebopeho sa data sa mantlha, Tensor, e leng mefuta e mengata e fapaneng e ts'oanang le Numpy arrays, e lumellang baetsi ba mananeo ho rala mokhoa o rarahaneng habonolo. neural network.
E ntse e tuma haholo makaleng a hajoale le sechabeng sa barutehi ka lebaka la ho tenyetseha ha eona, lebelo, le boiketlo ba ho kengoa ts'ebetsong, e leng se etsang hore e be e 'ngoe ea lisebelisoa tse tsebahalang haholo tsa ho ithuta ka botebo.
Lintlha tsa bohlokoa tsa Pytorch
- PyTorch ke Python-centric, kapa "pythonic," ka hore e reretsoe ho kopanngoa ka botebo le lenaneo la Python ho e-na le ho sebetsa e le sehokelo ho laeborari e entsoeng ka puo e 'ngoe.
- Ho bonolo ho Ithuta - PyTorch e latela sebopeho se ts'oanang le lenaneo la setso mme e ngotsoe ka hloko, 'me sechaba sa bahlahisi se lula se leka ho se ntlafatsa. Ka hona, ho bonolo ho ithuta ho baetsi ba mananeo le bao e seng ba mananeo.
- PyTorch e ka arola mosebetsi oa computational ho feta li-CPU tse 'maloa kapa GPU li-cores tse sebelisang bokhoni ba ho tsamaisana ha data. Le hoja ho tšoana ho tšoanang ho ka finyelloa ka mekhoa e meng ea ho ithuta ka mochine, PyTorch e etsa hore ho be bonolo haholoanyane.
- Debugging: E 'ngoe ea lisebelisoa tse ngata tse fumanehang habonolo tsa Python (mohlala, lisebelisoa tsa Python tsa pdb le ipdb) e ka sebelisoa ho lokisa PyTorch.
- PyTorch e tšehetsa li-graph tsa computational tse matla, tse bolelang hore boitšoaro ba marang-rang bo ka fetoloa ka matla nakong ea nako ea ho sebetsa.
- PyTorch e tla le li-module tse fapaneng tse entsoeng ka ho khetheha, joalo ka mongolo oa torch, torchvision, le torchaudio, e ka sebelisoang ho sebetsana le likarolo tse fapaneng tsa thuto e tebileng, tse kang NLP, pono ea k'homphieutha, le ts'ebetso ea lentsoe.
Meeli ea Pytorch
- Likhokahano tse fokolang tsa ho beha leihlo le tsa pono: Le ha TensorFlow e kenyelletsa sesebelisoa se matla sa pono bakeng sa ho etsa kerafo ea mohlala (TensorBoard), PyTorch hajoale ha e na tšobotsi ena. Ka lebaka leo, bahlahisi ba ka hokela ho TensorBoard kantle kapa ba sebelisa e 'ngoe ea tse ngata tse teng Python. lisebelisoa tsa pono ea data.
- PyTorch ha se pheletso ho isa pheletsong ho ithuta mochine sethala sa nts'etsopele; e romela lits'ebetso ho li-server, li-workstations le lisebelisoa tsa mehala.
Bakeng sa mabaka ana kaofela, ho batla mekhoa e metle ka ho fetisisa ea Pytorch e ka ba qeto e bohlale.
Mefuta e meng e tsebahalang haholo ea Pytorch
Mona ke lenane la likhetho tse ntle ka ho fetisisa tsa Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow ke moralo o tebileng o tsepamisitseng maikutlo, o bulehileng mohloling o entsoeng ke Google. E boetse e tšehetsa maemo ho ithuta mochine. TensorFlow e entsoe ho nahanoa ka lipalo tse kholo tsa lipalo, ho fapana le ho ithuta ka botebo.
Ho feta moo, e ipakile e le ea bohlokoa haholo bakeng sa nts'etsopele e tebileng ea ho ithuta, kahoo Google e entse hore e fumanehe mahala. TensorFlow e nka data ka sebopeho sa mefuta e mengata ea litekanyo tse kholo, tse tsejoang ka hore ke li-tensor. Ha o sebetsana le palo e kholo ea data, mefuta e mengata ea mefuta e mengata e tla thusa.
TensorFlow e ipapisitse le li-graph tsa data tsa node-eddge. Hobane mokhoa oa ts'ebetso o nka sebopeho sa li-graph, ho bonolo haholo ho sebelisa khoutu ea TensorFlow holim'a sehlopha sa likhomphutha ha u ntse u sebelisa li-GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, le Scala ke tse ling tsa lipuo tseo sechaba sa TensorFlow se thehileng tšehetso bakeng sa tsona. TensorFlow e fana ka molemo oa ho ba le palo e kholo ea libaka tsa phihlello.
Ntle le lipuo, TensorFlow e na le lisebelisoa tse ngata tse amanang le eona kapa tse hahiloeng holim'a eona.
le menyetla
- E loketse basebelisi. Haeba u tloaelane le Python, ho tla ba bonolo ho e nka.
- Tšehetso ho tsoa sechabeng. TensorFlow e ntlafatsoa letsatsi le leng le le leng ke litsebi tsa Google le mekhatlo e meng.
- TensorFlow Lite e ka sebelisoa ho sebelisa mefuta ea TensorFlow lisebelisoa tsa mohala.
- Tensorboard ke sesebelisoa sa ho beha leihlo le ho bona data. Haeba u batla ho shebella mehlala ea hau ea ho ithuta e tebileng e sebetsa, ena ke sesebelisoa se setle haholo seo u ka se sebelisang.
- Tensorflow.js e u lumella ho sebelisa JavaScript ho sebelisa mefuta ea thuto e tebileng ea nako ea nnete ho sebatli.
go tlhoka mesola
- TensorFlow e na le sebopeho se ikhethileng, se etsang hore ho be thata ho fumana le ho lokisa liphoso.
- Ha ho na tšehetso ea OpenCL.
- TensorFlow ha e fane ka bokhoni bo bongata bakeng sa basebelisi ba sistimi e sebetsang ea Windows. E notlolla bokhoni bo bongata bakeng sa basebelisi ba Linux. Leha ho le joalo, basebelisi ba Windows ba ntse ba ka khoasolla TensorFlow ba sebelisa anaconda prompt kapa sephutheloana sa pip.
- TensorFlow e oela morao mabapi le ho fana ka li-loops tsa tšoantšetso bakeng sa tatellano e sa lekanyetsoang. E na le ts'ebeliso e ikhethileng bakeng sa tatellano e itseng, e e etsa hore e sebelisoe ke sistimi. Ka lebaka leo, e bitsoa API ea boemo bo tlase.
2. Kera
Keras ke laeborari ea thuto e tebileng e thehiloeng ho Python, e e khethollang ho meralo e meng e tebileng ea ho ithuta.
Ke puo ea maemo a holimo ea lenaneo e hlalosang a neural network Tlhaloso ea API. E ka sebelisoa ka bobeli e le sebopeho sa mosebelisi le ho ntlafatsa bokhoni ba meralo e tebileng ea ho ithuta eo e sebetsang ho eona.
Ke moralo oa minimalist o bobebe ebile o bonolo ho o sebelisa. Ka mabaka ana, Keras ke karolo ea API ea mantlha ea TensorFlow. Qetello e ka pele ea Keras e lumella prototyping e potlakileng ea mefuta ea marang-rang ea neural lipatlisisong.
API e bonolo ho e utloisisa le ho e sebelisa, ka bonase e ekelitsoeng ea ho lumella mehlala hore e fetisetsoe habonolo lipakeng tsa meralo.
le menyetla
- Keras API e bonolo ho e sebelisa. API e entsoe hantle, e shebane le lintho, 'me e khona ho ikamahanya le maemo, e bakang boiphihlelo bo monate ba basebelisi.
- Ts'ehetso ea lithupelo tse ajoang le ho ts'oara li-GPU tse ngata li hahelletsoe kahare.
- Keras ke mojule oa tlhaho oa Python o fanang ka phihlello e bonolo ho tikoloho e felletseng ea mahlale a data ea Python. Ka mohlala, mefuta ea Keras e ka sebelisoa ho sebelisa Python scikit-learn API.
- Keras e kenyelletsa litekanyo tse koetlisitsoeng esale pele bakeng sa mefuta e mengata e tebileng ea ho ithuta. Re ka sebelisa mefuta ena ka kotloloho ho etsa likhakanyo kapa ho ntša likarolo.
go tlhoka mesola
- E ka ba ntho e khopisang haholo ho fumana litaba tsa maemo a tlase khafetsa. Mathata ana a hlaha ha re leka ho etsa mesebetsi eo Keras a neng a sa rereloa ho e phetha.
- Ha e bapisoa le li-backend tsa eona, e kanna ea ba botsoa ho li-GPU mme ea nka nako e telele ho e bala. Ka lebaka leo, re ka tlameha ho fokotsa lebelo bakeng sa ho sebelisana hantle le basebelisi.
- Ha ho bapisoa le liphutheloana tse ling tse kang sci-kit-learn, Keras data-preprocessing capabilities ha e khahle hakaalo.
3. Apache MX Net
E 'ngoe e hlahelletseng Moralo oa ho Ithuta ka botebo ke MXNet. MXNet, e entsoeng ke Apache Software Foundation, e tšehetsa lipuo tse fapa-fapaneng, ho akarelletsa le JavaScript, Python, le C++.
Amazon Web Services e boetse e ts'ehetsa MXNet nts'etsopele ea mefuta e tebileng ea ho ithuta. E scalable haholo, e lumellang koetliso ea mohlala e potlakileng, 'me e lumellana le mefuta e fapaneng ea lipuo tsa khomphutha.
Ho ntlafatsa lebelo le tlhahiso, MXNet e o lumella ho kopanya lipuo tsa bohlokoa le tse bohlokoa tsa ho etsa mananeo. E ipapisitse le moralo o matla oa ho its'etleha o tsamaisanang le ts'ebetso ea matšoao le ea bohlokoa ka nako ea nnete.
Holim'a moo, graph optimization layer e etsa hore ts'ebetso ea tšoantšetso e potlake 'me mohopolo o be le moruo. MXNet ke laebrari e nkehang habonolo ebile e bobebe.
E tsamaisoa ke li-GPU tsa NVIDIA PascalTM mme e ka senyeha ho feta li-GPU le li-node tse 'maloa, e u lumellang ho koetlisa mehlala ka potlako.
le menyetla
- E ts'ehetsa li-GPU mme e na le mefuta e mengata ea GPU.
- E sebetsa hantle, e potlakile ebile e potlakile haholo.
- Li-platform tsohle tse kholo li teng.
- Ho sebeletsa mohlala ho bonolo, 'me API e potlakile.
- Scala, R, Python, C++, le JavaScript ke tse ling tsa lipuo tsa lenaneo tse tšehetsoeng.
go tlhoka mesola
- MXNet e na le e nyane Mohloli o bulehileng sechabeng ho feta TensorFlow.
- Lintlafatso, litšitiso, le lintlafatso tse ling li nka nako e telele ho kengoa ts'ebetsong ka lebaka la khaello ea ts'ehetso e kholo ea sechaba.
- MxNet, leha e sebelisoa haholo ke lifeme tse ngata indastering ea IT, ha e tsejoe joalo ka Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) ke moralo o bulehileng oa khoebo o sebetsang bakeng sa thuto e tebileng e ajoang. Hangata e sebelisoa ho etsa marangrang a neural, empa hape e ka sebelisoa bakeng sa ho ithuta ka mochini le komporo ea kelello.
E tšehetsa lipuo tse fapaneng 'me e bonolo ho e sebelisa lerung. Ka lebaka la litšoaneleho tsena, CNTK e loketse mefuta e fapaneng ea likopo tsa AI. Leha re ka sebelisa C ++ ho kopa mesebetsi ea eona, khetho e khafetsa ke ho sebelisa lenaneo la Python.
Ha e sebetsa lik'homphieutheng tse 'maloa, Microsoft Cognitive Toolkit e tsejoa ho fana ka tshebetso e ntlafetseng le scalability ho feta lisebelisoa tsa lisebelisoa tse kang Theano kapa TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit e ts'ehetsa mefuta e 'meli ea RNN le CNN ea neural, e etsa hore e tšoanelehe bakeng sa mesebetsi ea litšoantšo, mongolo le puo.
le menyetla
- Ho bonolo ho e kopanya le Apache Spark, enjene ea analytics ea data.
- Scalability ea CNTK e entse hore e be khetho e tsebahalang likhoebong tse ngata. Ho na le likarolo tse 'maloa tse ntlafalitsoeng.
- E fana ka ts'ebetso e tsitsitseng le e ntle.
- E sebetsa hantle le Azure Cloud, tseo ka bobeli li tšehelitsoeng ke Microsoft.
- Tšebeliso le tsamaiso ea lisebelisoa li sebetsa hantle.
go tlhoka mesola
- Ha ho bapisoa le Tensorflow, ho na le tšehetso e fokolang ea sechaba.
- Mokhoa o moepa oa ho ithuta.
- Ha e na boto ea pono hammoho le tšehetso ea ARM.
5. Thuto e tebileng4j
Haeba Java e le puo ea hau ea mantlha ea mananeo, DeepLearning4j ke moralo o motle oo u ka o sebelisang. Ke laebrari ea thuto e tebileng e ajoang e maemong a khoebo le mohloli o bulehileng.
Mefuta eohle ea mantlha ea meralo ea marang-rang ea methapo, joalo ka RNNs le CNNs, ea tšehetsoa. Deeplearning4j ke laebrari ea Java le Scala bakeng sa ho ithuta ka botebo.
E sebetsa hantle le Hadoop le Apache Spark hape. Deeplearning4j ke mokhoa o motle bakeng sa tharollo ea ho ithuta e tebileng e thehiloeng ho Java hobane e ts'ehetsa le li-GPU.
Ha ho tluoa ho moralo oa thuto o tebileng oa Eclipse Deeplearning4j, tse ling tsa likarolo tse hlahelletseng li kenyelletsa koetliso e ts'oanang ka phokotso ea nako e telele, ho ikamahanya le meralo ea litšebeletso tse nyane, le li-CPU le li-GPU tse ajoang.
le menyetla
- E na le litokomane tse ntle haholo le thuso ea sechaba.
- Khokahano ea Apache Spark e bonolo.
- E ea scalable 'me e khona ho sebetsana le mefuta e mengata ea data.
go tlhoka mesola
- Ha e bapisoa le Tensorflow le PyTorch, ha e tuma haholo.
- Java ke eona feela puo ea mananeo e fumanehang.
fihlela qeto e
Ho khetha moralo o motle ka ho fetisisa oa ho ithuta o tebileng ke mosebetsi o boima. Ho feta moo kaha ho na le tse ngata tsa tsona, lenane le ntse le hola joalo ka tlhoko ea bohlale ba maiketsetso lipatlisiso le lisebelisoa tsa ho ithuta ka mochini lia hola. Moralo o mong le o mong o na le sete ea ona oa melemo le mathata.
Ho tlameha ho nahanoa ka lintlha tse 'maloa, ho kenyelletsa ts'ireletso, scalability, le ts'ebetso. Litsamaisong tsa maemo a khoebo, ho ts'epahala ho ba bohlokoa le ho feta.
Haeba u sa tsoa qala, Tensorflow ke sebaka se setle sa ho qala. Khetha CNTK haeba u nts'etsapele sehlahisoa sa khoebo se thehiloeng ho Windows. Haeba u khetha Java, sebelisa DL4J.
Leave a Reply