Upami anjeun maca ieu, anjeun pasti parantos ngamimitian perjalanan anjeun kana diajar anu jero. Upami anjeun énggal kana topik ieu, diajar jero mangrupikeun tambihan anu ngagunakeun struktur sapertos otak unik anu disebut jaringan saraf jieunan pikeun ngawangun komputer sapertos manusa anu ngarengsekeun masalah dunya nyata.
Pikeun ngabantosan pamekaran desain ieu, raksasa téknologi sapertos Google, Facebook, sareng Uber parantos ngembangkeun rupa-rupa kerangka pikeun lingkungan diajar jero Python, ngajantenkeun langkung saderhana ngartos, nyiptakeun, sareng ngalatih jaringan saraf anu rupa-rupa.
Kerangka pembelajaran jero nyaéta sapotong parangkat lunak anu dianggo ku akademisi sareng élmuwan data pikeun nyiptakeun sareng ngalatih modél pangajaran jero.
Tujuan tina kerangka ieu nyaéta pikeun ngajantenkeun individu ngalatih modélna tanpa kedah ngartos téknik di tukangeunana learning jero, jaringan saraf, sareng pembelajaran mesin.
Ngaliwatan antarbeungeut program tingkat luhur, kerangka ieu nyayogikeun blok wangunan pikeun ngawangun, palatihan, sareng pariksa modél.
Urang bakal ningali TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, sareng DeepLearing4j salaku alternatif pikeun PyTorch, anu seueur dianggo. kerangka learning jero.
Naon Pytorch?
PyTorch mangrupikeun perpustakaan pembelajaran mesin open-source gratis anu diwangun ku perpustakaan Torch Python.
Dijieun ku grup AI Research Facebook sareng dipedar salaku perpustakaan gratis sareng open-source dina Januari 2016 kalayan aplikasi dina visi komputer, diajar jero, sareng ngolah basa alami.
Éta gaduh basa pamrograman anu penting sareng Pythonic anu ngadukung kode salaku modél, ngagampangkeun debugging, sareng cocog sareng perpustakaan komputasi ilmiah anu populer, sadayana tetep éfisién sareng ngamungkinkeun akselerator hardware sapertos GPU.
PyTorch parantos janten populer di kalangan panaliti diajar jero berkat fokusna kana usability sareng pertimbangan kinerja anu lengkep.
Ieu ngandung struktur data dasar, Tensor, nu mangrupakeun Asép Sunandar Sunarya multi-dimensi sarupa arrays Numpy, nu ngidinan programer gampang mendesain a pajeulit. jaringan neural.
Éta janten langkung populer di séktor ayeuna sareng di komunitas akademik kusabab kalenturan, kagancangan, sareng kagampangan palaksanaan, janten salah sahiji alat diajar jero anu pang populerna.
Pitur Key Pytorch
- PyTorch nyaéta Python-centric, atawa "pythonic," sabab dimaksudkeun pikeun integrasi jero jeung programming Python tinimbang ngawula ka salaku panganteur ka perpustakaan dimekarkeun dina basa sejen.
- Basajan pikeun Diajar - PyTorch nuturkeun struktur anu sami sareng program tradisional sareng parantos didokumentasikeun sacara saksama, sareng komunitas pamekar sok nyobian ningkatkeun éta. Éta kituna basajan pikeun neuleuman pikeun duanana programer jeung non-programer.
- PyTorch bisa ngabagi karya komputasi leuwih sababaraha CPU atawa GPU cores ngagunakeun kamampuhan paralelisme data. Sanajan paralelisme sarupa bisa dilakonan kalawan téhnik mesin-learning séjén, PyTorch ngajadikeun eta loba gampang.
- Debugging: Salah sahiji seueur alat debugging Python anu tiasa diaksés (contona, pdb sareng alat ipdb Python) tiasa dianggo pikeun debug PyTorch.
- PyTorch ngadukung grafik komputasi dinamis, anu nunjukkeun yén paripolah jaringan tiasa dirobih sacara dinamis salami waktosna.
- PyTorch hadir sareng sababaraha modul anu didamel khusus, sapertos torchtext, torchvision, sareng torchaudio, nu bisa dipaké pikeun nungkulan rupa-rupa widang learning jero, kayaning NLP, visi komputer, sarta ngolah sora.
Watesan Pytorch
- Interfaces ngawaskeun sareng visualisasi terbatas: Nalika TensorFlow kalebet alat visualisasi anu kuat pikeun ngahasilkeun grafik modél (TensorBoard), PyTorch ayeuna teu gaduh fitur ieu. Hasilna, pamekar bisa nyambung ka TensorBoard externally atawa ngagunakeun salah sahiji loba Python aya alat visualisasi data.
- PyTorch sanes tungtung-to-tungtung learning mesin platform ngembangkeun; eta deploys aplikasi ka server, workstations, jeung alat nu bagerak.
Kanggo sadaya alesan ieu, milarian alternatif anu pangsaéna pikeun Pytorch bakal janten kaputusan anu wijaksana.
Pang populerna alternatif Pytorch
Ieu daptar alternatif anu pangsaéna pikeun Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow nyaéta kerangka open-source anu fokus kana diajar anu didamel ku Google. Éta ogé ngadukung standar learning mesin. TensorFlow dirancang kalayan itungan numerik badag dina pikiran, tinimbang learning jero.
Salaku tambahan, éta kabuktian cukup berharga pikeun pamekaran diajar anu jero ogé, janten Google nyayogikeunana gratis. TensorFlow nyandak data dina wangun arrays multi-dimensi kalayan diménsi nu leuwih gede, katelah tensors. Nalika nganyahokeun volume data anu ageung, susunan multi-dimensi tiasa ngabantosan.
TensorFlow dumasar kana grafik aliran data titik-ujung. Kusabab métode palaksanaan bentukna grafik, éta loba gampang sangkan ngaéksekusi kode TensorFlow ngaliwatan gugusan komputer bari maké GPUs.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, sareng Scala mangrupikeun salah sahiji basa anu dirojong ku komunitas TensorFlow. TensorFlow nawiskeun kauntungan pikeun gaduh sajumlah titik aksés.
Salian ti basa, TensorFlow ngagaduhan sajumlah ageung alat anu nyambungkeun atanapi diwangun di luhurna.
kaunggulan
- Éta ramah-pamaké. Upami anjeun wawuh sareng Python, éta bakal gampang dijemput.
- Pangrojong ti masarakat. TensorFlow ningkat sacara praktis unggal dinten ku Google sareng pamekar ahli organisasi sanés.
- TensorFlow Lite tiasa dianggo pikeun ngaéksekusi modél TensorFlow dina alat sélulér.
- Tensorboard mangrupakeun alat pikeun monitoring sarta visualizing data. Upami anjeun hoyong ningali modél pangajaran jero anjeun dina aksi, ieu mangrupikeun alat anu saé pikeun dianggo.
- Tensorflow.js ngamungkinkeun anjeun ngagunakeun JavaScript pikeun ngajalankeun modél pangajaran jero sacara real-time dina browser.
kalemahan
- TensorFlow gaduh struktur anu unik, janten langkung sesah mendakan sareng debug kasalahan.
- Henteu aya dukungan OpenCL.
- TensorFlow teu nyadiakeun loba kamampuhan pikeun pamaké sistem operasi Windows. Éta muka konci seueur kamampuan pikeun pangguna Linux. Nanging, pangguna Windows masih tiasa ngaunduh TensorFlow nganggo ajakan anaconda atanapi paket pip.
- TensorFlow mundur dina hal nawiskeun puteran simbolis pikeun sekuen anu teu katangtu. Mibanda pamakéan husus pikeun runtuyan husus, sahingga sistem usable. Hasilna, éta dianggap salaku API tingkat rendah.
2. Keras
Keras nyaéta perpustakaan pembelajaran jero berbasis Python, anu ngabédakeunana tina kerangka pembelajaran jero anu sanés.
Éta mangrupikeun basa pamrograman tingkat luhur anu ngahartikeun a jaringan neural harti API. Éta tiasa dianggo salaku antarbeungeut pangguna sareng pikeun ningkatkeun kamampuan kerangka pembelajaran jero dimana éta dijalankeun.
Éta mangrupikeun kerangka minimalis anu hampang sareng gampang dianggo. Kusabab ieu, Keras mangrupikeun bagian tina API inti TensorFlow. A tungtung hareup Keras ngamungkinkeun pikeun prototyping gancang model jaringan neural dina panalungtikan.
API éta lugas pikeun nangkep sareng dianggo, kalayan bonus tambihan anu ngamungkinkeun modél gampang ditransfer antara kerangka.
kaunggulan
- API Keras saderhana dianggo. API dirarancang saé, berorientasi obyék, sareng tiasa adaptasi, nyababkeun pangalaman pangguna anu langkung pikaresepeun.
- Rojongan pikeun pelatihan anu disebarkeun sareng paralelisme multi-GPU diwangun-di.
- Keras mangrupakeun modul pituin Python nu nyadiakeun aksés basajan ka lingkungan elmu data Python lengkep. model Keras, contona, bisa dipaké maké Python scikit-diajar API.
- Keras kalebet beurat anu tos dilatih pikeun sababaraha modél diajar jero. Urang tiasa nganggo modél ieu langsung pikeun ngadamel prediksi atanapi ékstrak fitur.
kalemahan
- Bisa jadi incredibly bangor mun meunang masalah backend-tingkat low on rutin. Masalah-masalah ieu timbul nalika urang nyobian ngalaksanakeun tugas anu henteu dimaksudkeun ku Keras.
- Lamun dibandingkeun backends na, éta bisa jadi sluggish on GPUs tur butuh waktu leuwih lila pikeun ngitung. Hasilna, urang panginten kedah kompromi kagancangan pikeun ramah-pamaké.
- Lamun dibandingkeun jeung bungkusan lianna kayaning sci-kit-learning, Keras kamampuhan data-preprocessing teu jadi pikaresepeun.
3. Apache MX Net
Lain pinunjul Kerangka Pembelajaran jero nyaeta MXNet. MXNet, nu dijieun ku Apache Software Foundation, ngarojong rupa-rupa basa, kaasup JavaScript, Python, jeung C++.
Amazon Web Services ogé ngarojong MXNet dina ngembangkeun model pembelajaran jero. Éta pisan skalabel, ngamungkinkeun pikeun latihan modél gancang, sareng éta cocog sareng sababaraha basa komputer.
Pikeun ngaoptimalkeun kagancangan sareng produktivitas, MXNet ngamungkinkeun anjeun nyampur basa program simbolis sareng imperatif. Éta dumasar kana penjadwal katergantungan dinamis anu parallelizes kagiatan simbolis sareng imperatif sacara real-time.
Di luhureun eta, lapisan optimasi grafik ngajadikeun palaksanaan simbolis gancang sarta irit memori. MXNet mangrupikeun perpustakaan portabel sareng hampang.
Hal ieu Powered by NVIDIA Pascal TM GPUs sarta scalable leuwih sababaraha GPUs na titik, ngamungkinkeun Anjeun pikeun ngalatih model leuwih gancang.
kaunggulan
- Ngarojong GPUs sarta ngabogaan mode multi-GPU.
- Éfisién, scalable, sareng kilat-gancang.
- Sadaya platform utama aya dina kapal.
- Model porsi téh basajan, sarta API téh gancang.
- Scala, R, Python, C++, sareng JavaScript mangrupikeun basa pamrograman anu didukung.
kalemahan
- MXNet ngabogaan leuwih leutik open source komunitas ti TensorFlow.
- Perbaikan, perbaikan bug, sareng perbaikan sanésna peryogi langkung lami pikeun dilaksanakeun kusabab kurangna dukungan komunitas anu signifikan.
- MxNet, sanaos seueur padamelan ku seueur firma dina industri IT, henteu langkung dikenal salaku Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) mangrupikeun kerangka open-source anu tiasa komersil pikeun diajar jero anu disebarkeun. Biasana dianggo pikeun nyiptakeun jaringan neural, tapi ogé tiasa dianggo pikeun diajar mesin sareng komputasi kognitif.
Éta ngadukung rupa-rupa basa sareng gampang dianggo dina méga. Kusabab kualitas ieu, CNTK cocog pikeun sababaraha aplikasi AI. Sanaos urang tiasa nganggo C ++ pikeun ngalaksanakeun fungsina, pilihan anu paling sering nyaéta ngagunakeun program Python.
Nalika dijalankeun dina sababaraha komputer, Microsoft Cognitive Toolkit diakui masihan kinerja sareng skalabilitas anu langkung saé tibatan toolkit sapertos Theano atanapi TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit ngarojong duanana model saraf RNN jeung CNN, sahingga cocog pikeun gambar, tulisan leungeun, jeung tugas pangakuan ucapan.
kaunggulan
- Basajan pikeun ngahijikeun sareng Apache Spark, mesin analitik data.
- Skalabilitas CNTK parantos janten pilihan anu populer di seueur usaha. Aya sababaraha komponén dioptimalkeun.
- Nawarkeun kinerja stabil sarta alus.
- Gawéna saé sareng Azure Cloud, duanana dirojong ku Microsoft.
- Panggunaan sareng manajemén sumberdaya cekap.
kalemahan
- Dibandingkeun Tensorflow, aya kirang rojongan masarakat.
- Kurva diajar anu lungkawing.
- Henteu aya papan visualisasi ogé dukungan ARM.
5. Pangajaran Jero4j
Upami Java mangrupikeun basa pamrograman utami anjeun, DeepLearning4j mangrupikeun kerangka anu saé pikeun dianggo. Éta mangrupikeun perpustakaan pangajaran jero anu disebarkeun anu kelas komersial sareng open-source.
Sadaya jinis utama desain jaringan saraf, sapertos RNN sareng CNN, dirojong. Deeplearning4j mangrupikeun perpustakaan Java sareng Scala pikeun diajar jero.
Gawéna saé sareng Hadoop sareng Apache Spark ogé. Deeplearning4j mangrupikeun alternatif anu saé pikeun solusi pembelajaran jero basis Java sabab ogé ngadukung GPU.
Nalika ngeunaan kerangka diajar jero Eclipse Deeplearning4j, sababaraha fitur anu menonjol kalebet latihan paralel ngalangkungan réduksi iteratif, adaptasi arsitektur jasa mikro, sareng CPU sareng GPU anu disebarkeun.
kaunggulan
- Éta gaduh dokuméntasi anu saé sareng bantosan komunitas.
- Integrasi Apache Spark saderhana.
- Éta scalable sareng sanggup nanganan volume data anu ageung.
kalemahan
- Dibandingkeun Tensorflow sareng PyTorch, éta kirang populér.
- Java mangrupikeun hiji-hijina basa pamrograman anu sayogi.
kacindekan
Milih kerangka pembelajaran jero anu pangsaéna mangrupikeun palaksanaan anu sesah. Leuwih ti kitu saprak aya kitu loba di antarana, daftar ieu tumuwuh sakumaha paménta pikeun kacerdasan buatan panalungtikan jeung mesin learning aplikasi tumuwuh. Unggal kerangka boga set sorangan pro jeung downsides.
Sababaraha pertimbangan kedah dilakukeun, kalebet kaamanan, skalabilitas, sareng kinerja. Dina sistem kelas perusahaan, kaandalan janten langkung penting.
Upami anjeun nembé ngamimitian, Tensorflow mangrupikeun tempat anu saé pikeun ngamimitian. Pilih CNTK upami anjeun nuju ngembangkeun produk komérsial berbasis Windows. Upami anjeun resep Java, paké DL4J.
Leave a Reply