Om du läser detta har du utan tvekan redan börjat din resa till djupinlärning. Om du är ny på det här ämnet är djupinlärning ett tillägg som använder unika hjärnliknande strukturer som kallas artificiella neurala nätverk för att konstruera mänskliga datorer som tar itu med verkliga problem.
För att hjälpa till med utvecklingen av dessa designs har tekniska storheter som Google, Facebook och Uber utvecklat en mängd olika ramverk för Pythons djupinlärningsmiljö, vilket gör det enklare att förstå, skapa och träna olika neurala nätverk.
Ett ramverk för djupinlärning är en mjukvara som akademiker och datavetare använder för att skapa och träna modeller för djupinlärning.
Målet med dessa ramverk är att göra det möjligt för individer att träna sina modeller utan att behöva förstå teknikerna bakom djupt lärande, neurala nätverk och maskininlärning.
Genom ett programmeringsgränssnitt på hög nivå tillhandahåller dessa ramverk byggstenar för att konstruera, träna och verifiera modeller.
Vi kommer att titta på TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK och DeepLearing4j som alternativ till PyTorch, som är en mycket användbar ram för djupinlärning.
Vad är Pytorch?
PyTorch är ett gratis maskininlärningsbibliotek med öppen källkod byggt med Torch Python-biblioteket.
Det skapades av Facebooks AI Research-grupp och publicerades som ett gratis bibliotek med öppen källkod i januari 2016 med applikationer inom datorseende, djupinlärning och naturlig språkbehandling.
Den har ett imperativt och pytoniskt programmeringsspråk som stöder kod som modell, underlättar felsökning och är kompatibelt med andra populära vetenskapliga datorbibliotek, samtidigt som det förblir effektivt och möjliggör hårdvaruacceleratorer som GPU:er.
PyTorch har vuxit i popularitet bland forskare inom djupinlärning tack vare dess fokus på användbarhet och grundliga prestandaöverväganden.
Den innehåller en grundläggande datastruktur, Tensor, som är en flerdimensionell array som liknar Numpy-arrayer, som gör att programmerare enkelt kan designa en komplicerad neurala nätverk.
Det blir mer populärt i nuvarande sektorer och i det akademiska samhället på grund av dess flexibilitet, hastighet och enkla implementering, vilket gör det till ett av de mest populära verktygen för djupinlärning.
Pytorchs nyckelfunktioner
- PyTorch är Python-centrerad, eller "pythonic", eftersom den är avsedd för djup integration med Python-programmering snarare än att fungera som ett gränssnitt till ett bibliotek utvecklat på ett annat språk.
- Enkelt att lära sig – PyTorch följer samma struktur som traditionell programmering och har noggrant dokumenterats, med utvecklargemenskapen som alltid försöker förbättra den. Det är därför enkelt att lära sig för både programmerare och icke-programmerare.
- PyTorch kan dela upp beräkningsarbete över flera CPU eller GPU kärnor som använder dataparallellism. Även om liknande parallellitet kan uppnås med andra maskininlärningstekniker, gör PyTorch det mycket enklare.
- Felsökning: Ett av de många allmänt tillgängliga Python-felsökningsverktygen (till exempel Pythons pdb- och ipdb-verktyg) kan användas för att felsöka PyTorch.
- PyTorch stöder dynamiska beräkningsgrafer, vilket innebär att nätverkets beteende kan ändras dynamiskt under körning.
- PyTorch kommer med olika specialskapade moduler, som t.ex torchtext, torchvision och torchaudio, som kan användas för att hantera olika områden av djupinlärning, såsom NLP, datorseende och röstbehandling.
Pytorchs begränsningar
- Begränsade övervaknings- och visualiseringsgränssnitt: Även om TensorFlow inkluderar ett kraftfullt visualiseringsverktyg för att generera modelldiagrammet (TensorBoard), saknar PyTorch för närvarande denna funktion. Som ett resultat kan utvecklare ansluta till TensorBoard externt eller använda en av de många befintliga Python verktyg för datavisualisering.
- PyTorch är inte en end-to-end maskininlärning utvecklingsplattform; den distribuerar applikationer till servrar, arbetsstationer och mobila enheter.
Av alla dessa skäl skulle det vara ett klokt beslut att söka efter de bästa alternativen till Pytorch.
Mest populära Pytorch-alternativen
Här är listan över de bästa alternativen till Pytorch.
1. Tensorflöde
TensorFlow är ett djupt lärande-fokuserat ramverk med öppen källkod skapat av Google. Den stöder även standard maskininlärning. TensorFlow designades med stora numeriska beräkningar i åtanke, snarare än djupinlärning.
Dessutom visade det sig vara ganska värdefullt för utveckling av djupinlärning också, så Google gjorde det tillgängligt gratis. TensorFlow tar data i form av flerdimensionella arrayer med större dimensioner, så kallade tensorer. När man hanterar enorma mängder data är flerdimensionella arrayer till hjälp.
TensorFlow är baserat på dataflödesdiagram i nodkant. Eftersom exekveringsmetoden tar formen av grafer är det mycket lättare att exekvera TensorFlow-kod över ett kluster av datorer medan du använder GPU:er.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust och Scala är bland de språk som TensorFlows community har skapat stöd för. TensorFlow erbjuder fördelen av att ha ett stort antal åtkomstpunkter.
Bortsett från språk har TensorFlow ett stort utbud av verktyg som ansluter till det eller är byggt ovanpå det.
Fördelar
- Det är användarvänligt. Om du är bekant med Python kommer det att vara enkelt att plocka upp.
- Stöd från samhället. TensorFlow förbättras praktiskt taget varje dag av Google och andra organisationers expertutvecklare.
- TensorFlow Lite kan användas för att köra TensorFlow-modeller på mobila enheter.
- Tensorboard är ett verktyg för övervakning och visualisera data. Om du vill se dina djupinlärningsmodeller i aktion är detta ett utmärkt verktyg att använda.
- Tensorflow.js låter dig använda JavaScript för att köra djupinlärningsmodeller i realtid i webbläsaren.
Nackdelar
- TensorFlow har en unik struktur, vilket gör det svårare att upptäcka och felsöka fel.
- Det finns inget OpenCL-stöd.
- TensorFlow tillhandahåller inte många funktioner för användare av Windows-operativsystemet. Det låser upp en uppsjö av funktioner för Linux-användare. Men Windows-användare kan fortfarande ladda ner TensorFlow med anaconda-prompten eller pip-paketet.
- TensorFlow hamnar på efterkälken när det gäller att erbjuda symboliska loopar för obestämda sekvenser. Det har en specifik användning för särskilda sekvenser, vilket gör det till ett användbart system. Som ett resultat betraktas det som ett lågnivå-API.
2. Högt
Keras är ett Python-baserat djupinlärningsbibliotek, vilket skiljer det från andra ramverk för djupinlärning.
Det är ett programmeringsspråk på hög nivå som definierar en neurala nätverk API definition. Det kan användas både som ett användargränssnitt och för att förbättra kapaciteten hos de ramverk för djupinlärning som den körs på.
Det är ett minimalistiskt ramverk som är lätt och lätt att använda. Av dessa skäl är Keras en del av TensorFlows kärn-API. En Keras frontend möjliggör snabb prototypframställning av neurala nätverksmodeller inom forskning.
API:et är enkelt att förstå och använda, med den extra bonusen att modeller enkelt kan överföras mellan ramverk.
Fördelar
- Keras API är enkel att använda. API:et är väldesignat, objektorienterat och anpassningsbart, vilket resulterar i en trevligare användarupplevelse.
- Stöd för distribuerad utbildning och multi-GPU-parallellism är inbyggt.
- Keras är en inbyggd Python-modul som ger enkel åtkomst till den kompletta Python-datavetenskapsmiljön. Keras-modeller kan till exempel användas med Python scikit-learn API.
- Keras inkluderar förtränade vikter för flera modeller för djupinlärning. Vi kan använda dessa modeller direkt för att göra förutsägelser eller extrahera funktioner.
Nackdelar
- Det kan vara otroligt irriterande att regelbundet få problem med backend på låg nivå. Dessa problem uppstår när vi försöker utföra uppgifter som Keras inte var menad att utföra.
- Jämfört med dess backends kan det vara trögt på GPU:er och ta längre tid att beräkna. Som ett resultat kan vi behöva kompromissa med hastigheten för användarvänligheten.
- Jämfört med andra paket som sci-kit-learn är Keras dataförbehandlingsfunktioner inte lika tilltalande.
3. Apache MX Net
En annan framstående Deep Learning ramverk är MXNet. MXNet, som skapades av Apache Software Foundation, stöder en mängd olika språk, inklusive JavaScript, Python och C++.
Amazon Web Services stöder också MXNet i utvecklingen av modeller för djupinlärning. Det är extremt skalbart, vilket möjliggör snabb modellträning, och det är kompatibelt med en mängd olika datorspråk.
För att optimera hastighet och produktivitet låter MXNet dig blanda symboliska och imperativa programmeringsspråk. Den är baserad på en dynamisk beroendeschemaläggare som parallelliserar symboliska och imperativa aktiviteter i realtid.
Dessutom gör ett grafoptimeringslager symboliskt exekvering snabbt och minnesekonomiskt. MXNet är ett bärbart och lätt bibliotek.
Den drivs av NVIDIA PascalTM GPU:er och skalbar över flera GPU:er och noder, vilket gör att du kan träna modeller snabbare.
Fördelar
- Stöder GPU:er och har ett multi-GPU-läge.
- Effektiv, skalbar och blixtsnabb.
- Alla större plattformar finns ombord.
- Modellvisningen är enkel och API:et är snabbt.
- Scala, R, Python, C++ och JavaScript är bland de programmeringsspråk som stöds.
Nackdelar
- MXNet har en mindre öppen källkod community än TensorFlow.
- Förbättringar, buggfixar och andra förbättringar tar längre tid att implementera på grund av brist på betydande gemenskapsstöd.
- MxNet, även om det är brett anställt av många företag inom IT-branschen, är inte lika känt som Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) är ett kommersiellt gångbart ramverk med öppen källkod för distribuerad djupinlärning. Det används vanligtvis för att skapa neurala nätverk, men kan också användas för maskininlärning och kognitiv beräkning.
Den stöder en mängd olika språk och är enkel att använda i molnet. På grund av dessa egenskaper är CNTK en lämplig passform för en mängd olika AI-applikationer. Även om vi kan använda C++ för att anropa dess funktioner, är det vanligaste alternativet att använda ett Python-program.
När den körs på flera datorer anses Microsoft Cognitive Toolkit ge bättre prestanda och skalbarhet än verktygssatser som Theano eller TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit stöder både RNN och CNN neurala modeller, vilket gör det lämpligt för bild-, handskrifts- och taligenkänningsuppgifter.
Fördelar
- Enkel att integrera med Apache Spark, en dataanalysmotor.
- CNTKs skalbarhet har gjort det till ett populärt val i många företag. Det finns flera optimerade komponenter.
- Ger stabil och bra prestanda.
- Fungerar bra med Azure Cloud, som båda stöds av Microsoft.
- Resursutnyttjandet och förvaltningen är effektiv.
Nackdelar
- I jämförelse med Tensorflow finns det mindre stöd från samhället.
- En brant inlärningskurva.
- Den saknar ett visualiseringskort samt ARM-stöd.
5. DeepLearning4j
Om Java är ditt primära programmeringsspråk är DeepLearning4j ett bra ramverk att använda. Det är ett distribuerat bibliotek för djupinlärning som är av kommersiell kvalitet och öppen källkod.
Alla huvudtyper av neurala nätverksdesigner, såsom RNN och CNN, stöds. Deeplearning4j är ett Java- och Scala-bibliotek för djupinlärning.
Det fungerar bra med Hadoop och Apache Spark också. Deeplearning4j är ett underbart alternativ för Java-baserade djupinlärningslösningar eftersom det också stöder GPU:er.
När det kommer till Eclipse Deeplearning4j djupinlärningsramverket inkluderar några av de framstående funktionerna parallell träning via iterativa minskningar, anpassning av mikrotjänstarkitektur och distribuerade CPU:er och GPU:er.
Fördelar
- Den har utmärkt dokumentation och gemenskapshjälp.
- Apache Spark-integrationen är enkel.
- Den är skalbar och kan hantera enorma mängder data.
Nackdelar
- I jämförelse med Tensorflow och PyTorch är det mindre populärt.
- Java är det enda tillgängliga programmeringsspråket.
Slutsats
Att välja det bästa ramverket för djupinlärning är ett svårt uppdrag. Mer så eftersom det finns så många av dem växer listan allteftersom efterfrågan på artificiell intelligens forskning och maskininlärningstillämpningar växer. Varje ramverk har sin egen uppsättning för- och nackdelar.
Flera överväganden måste göras, inklusive säkerhet, skalbarhet och prestanda. I system av företagsklass blir pålitlighet ännu viktigare.
Om du precis har börjat är Tensorflow ett bra ställe att börja. Välj CNTK om du utvecklar en Windows-baserad kommersiell produkt. Om du föredrar Java, använd DL4J.
Kommentera uppropet