Ikiwa unasoma hili, bila shaka tayari umeanza safari yako ya kujifunza kwa kina. Ikiwa wewe ni mgeni kwa mada hii, kujifunza kwa kina ni programu jalizi ambayo hutumia miundo ya kipekee kama ubongo inayoitwa mitandao ya neva bandia ili kuunda kompyuta zinazofanana na za binadamu zinazoshughulikia masuala ya ulimwengu halisi.
Ili kusaidia katika ukuzaji wa miundo hii, wachuuzi wa teknolojia kama Google, Facebook, na Uber wameunda mifumo mbalimbali ya mazingira ya kujifunza kwa kina cha Python, na kuifanya iwe rahisi kuelewa, kuunda, na kutoa mafunzo kwa mitandao mbalimbali ya neva.
Mfumo wa kujifunza kwa kina ni kipande cha programu ambacho wasomi na wanasayansi wa data hutumia kuunda na kutoa mafunzo kwa miundo ya kina ya kujifunza.
Lengo la mifumo hii ni kufanya iwezekane kwa watu binafsi kutoa mafunzo kwa wanamitindo wao bila kulazimika kuelewa mbinu zilizo nyuma kujifunza kwa kina, mitandao ya neva, na kujifunza kwa mashine.
Kupitia kiolesura cha upangaji cha hali ya juu, mifumo hii hutoa vizuizi vya ujenzi kwa miundo, mafunzo na uthibitishaji.
Tutaangalia TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK, na DeepLearing4j kama njia mbadala za PyTorch, ambayo inatumika sana. mfumo wa kujifunza kwa kina.
Pytorch ni nini?
PyTorch ni maktaba ya bure ya kujifunza mashine ya chanzo huria iliyojengwa kwa maktaba ya Torch Python.
Iliundwa na kikundi cha Utafiti cha AI cha Facebook na kuchapishwa kama maktaba huria na huria mnamo Januari 2016 ikiwa na programu katika maono ya kompyuta, ujifunzaji wa kina, na usindikaji wa lugha asilia.
Ina lugha ya lazima na ya upangaji ya Pythonic inayoauni msimbo kama kielelezo, kuwezesha utatuzi, na inaoana na maktaba zingine maarufu za kompyuta za kisayansi, huku ikikaa kwa ufanisi na kuwezesha viongeza kasi vya maunzi kama vile GPU.
PyTorch imekua katika umaarufu kati ya watafiti wa kujifunza kwa kina kutokana na kuzingatia utumiaji na mazingatio kamili ya utendaji.
Ina muundo wa msingi wa data, Tensor, ambayo ni safu ya pande nyingi sawa na safu za Numpy, ambayo inaruhusu waandaaji wa programu kuunda kwa urahisi safu ngumu. neural mtandao.
Inazidi kuwa maarufu katika sekta za sasa na katika jumuiya ya wasomi kutokana na kubadilika kwake, kasi, na urahisi wa utekelezaji, na kuifanya kuwa mojawapo ya zana maarufu zaidi za kujifunza kwa kina.
Vipengele muhimu vya Pytorch
- PyTorch ni Python-centric, au "pythonic," kwa kuwa inakusudiwa kwa ujumuishaji wa kina na programu ya Python badala ya kutumika kama kiolesura cha maktaba iliyotengenezwa kwa lugha nyingine.
- Rahisi Kujifunza - PyTorch inafuata muundo sawa na upangaji programu wa kitamaduni na imerekodiwa kwa uangalifu, huku jumuiya ya wasanidi programu ikijaribu kila mara kuiboresha. Kwa hivyo ni rahisi kujifunza kwa watengeneza programu na wasio waandaaji programu.
- PyTorch inaweza kugawanya kazi ya hesabu juu ya CPU kadhaa au GPU cores kwa kutumia uwezo wa usawa wa data. Ingawa ulinganifu sawa unaweza kukamilishwa na mbinu zingine za kujifunza mashine, PyTorch hurahisisha zaidi.
- Utatuzi: Mojawapo ya zana nyingi za utatuzi za Python zinazopatikana kwa wingi (kwa mfano, zana za Python za pdb na ipdb) zinaweza kutumika kutatua PyTorch.
- PyTorch inasaidia grafu zinazobadilika za ukokotoaji, ambayo ina maana kwamba tabia ya mtandao inaweza kubadilishwa kwa nguvu wakati wa utekelezaji.
- PyTorch inakuja na moduli anuwai iliyoundwa maalum, kama vile maandishi ya tochi, taswira ya tochi, na tochi sauti, ambayo inaweza kutumika kushughulika na nyanja mbalimbali za kujifunza kwa kina, kama vile NLP, maono ya kompyuta, na usindikaji wa sauti.
Mapungufu ya Pytorch
- Ufuatiliaji mdogo na violesura vya kuona: Ingawa TensorFlow inajumuisha zana madhubuti ya kuibua kwa ajili ya kuzalisha kielelezo cha grafu (TensorBoard), PyTorch haina kipengele hiki kwa sasa. Kama matokeo, watengenezaji wanaweza kuunganishwa na TensorBoard nje au kutumia moja ya Python nyingi zilizopo. zana za kuibua data.
- PyTorch sio mwisho hadi mwisho mashine kujifunza jukwaa la maendeleo; hutuma programu kwa seva, vituo vya kazi, na vifaa vya rununu.
Kwa sababu hizi zote, kutafuta njia mbadala bora zaidi za Pytorch itakuwa uamuzi wa busara.
Njia mbadala maarufu za Pytorch
Hapa kuna orodha ya njia mbadala bora za Pytorch.
1. Tensorflow
TensorFlow ni mfumo wa kina unaolenga kujifunza, chanzo huria iliyoundwa na Google. Pia inasaidia kiwango mashine kujifunza. TensorFlow iliundwa kwa kuzingatia mahesabu makubwa ya nambari, badala ya kujifunza kwa kina.
Zaidi ya hayo, ilionekana kuwa muhimu sana kwa maendeleo ya kina ya kujifunza pia, kwa hivyo Google iliifanya ipatikane bila malipo. TensorFlow huchukua data katika muundo wa safu zenye miraba mingi na vipimo vikubwa zaidi, vinavyojulikana kama tensor. Wakati wa kushughulika na idadi kubwa ya data, safu zenye sura nyingi huja kusaidia.
TensorFlow inategemea grafu za mtiririko wa data za nodi-makali. Kwa sababu mbinu ya utekelezaji inachukua muundo wa grafu, ni rahisi zaidi kutekeleza msimbo wa TensorFlow kwenye kundi la kompyuta huku ukitumia GPU.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, na Scala ni miongoni mwa lugha ambazo jumuiya ya TensorFlow imeunda usaidizi kwayo. TensorFlow inatoa manufaa ya kuwa na idadi kubwa ya pointi za kufikia.
Kando na lugha, TensorFlow ina anuwai kubwa ya zana zinazounganishwa nayo au zimejengwa juu yake.
faida
- Ni rahisi kutumia. Ikiwa unajua Python, itakuwa rahisi kuchukua.
- Msaada kutoka kwa jamii. TensorFlow inaboreshwa takriban kila siku na Google na watengenezaji wataalamu wa mashirika mengine.
- TensorFlow Lite inaweza kutumika kutekeleza miundo ya TensorFlow kwenye vifaa vya mkononi.
- Tensorboard ni chombo cha ufuatiliaji na kuibua data. Ikiwa ungependa kutazama mifano yako ya kujifunza kwa kina ikitenda, hii ni zana bora ya kutumia.
- Tensorflow.js hukuruhusu kutumia JavaScript kutekeleza miundo ya kujifunza kwa kina katika muda halisi katika kivinjari.
Hasara
- TensorFlow ina muundo wa kipekee, na kuifanya kuwa vigumu kugundua na kutatua hitilafu.
- Hakuna usaidizi wa OpenCL.
- TensorFlow haitoi uwezo mwingi kwa watumiaji wa mfumo wa uendeshaji wa Windows. Inafungua uwezo mwingi kwa watumiaji wa Linux. Walakini, watumiaji wa Windows bado wanaweza kupakua TensorFlow kwa kutumia haraka ya anaconda au kifurushi cha bomba.
- TensorFlow iko nyuma katika suala la kutoa vitanzi vya mfano kwa mfuatano usiojulikana. Ina matumizi maalum kwa mlolongo fulani, na kuifanya kuwa mfumo unaoweza kutumika. Kama matokeo, inajulikana kama API ya kiwango cha chini.
2. Kera
Keras ni maktaba ya kujifunza kwa kina yenye msingi wa Python, ambayo huitofautisha na mifumo mingine ya kujifunza kwa kina.
Ni lugha ya kiwango cha juu ya programu inayofafanua a neural mtandao Ufafanuzi wa API. Inaweza kutumika kama kiolesura cha mtumiaji na kuboresha uwezo wa mifumo ya kina ya kujifunza ambayo inaendeshwa.
Ni mfumo mdogo ambao ni nyepesi na rahisi kutumia. Kwa sababu hizi, Keras ni sehemu ya API ya msingi ya TensorFlow. Mwisho wa mbele wa Keras huruhusu upigaji picha wa haraka wa miundo ya mtandao wa neva katika utafiti.
API ni rahisi kufahamu na kutumia, pamoja na bonasi iliyoongezwa ya kuruhusu miundo kuhamishwa kwa urahisi kati ya mifumo.
faida
- API ya Keras ni rahisi kutumia. API imeundwa vyema, ina mwelekeo wa kitu, na inaweza kubadilika, na hivyo kusababisha matumizi ya kufurahisha zaidi ya mtumiaji.
- Usaidizi wa mafunzo yaliyosambazwa na usawa wa GPU nyingi umejengwa ndani.
- Keras ni moduli asili ya Python ambayo hutoa ufikiaji rahisi kwa mazingira kamili ya sayansi ya data ya Python. Mifano ya Keras, kwa mfano, inaweza kutumika kwa kutumia Python scikit-learn API.
- Keras inajumuisha uzani uliofunzwa mapema kwa miundo kadhaa ya kujifunza kwa kina. Tunaweza kutumia miundo hii moja kwa moja kufanya ubashiri au kutoa vipengele.
Hasara
- Inaweza kuwa ya kuudhi sana kupata masuala ya hali ya chini mara kwa mara. Matatizo haya hutokea tunapojaribu kufanya kazi ambazo Keras haikukusudiwa kukamilisha.
- Ikilinganishwa na sehemu zake za nyuma, inaweza kuwa ya uvivu kwenye GPU na kuchukua muda mrefu kukokotoa. Kwa hivyo, tunaweza kulazimika kuathiri kasi kwa urafiki wa watumiaji.
- Ikilinganishwa na vifurushi vingine kama vile sci-kit-learn, uwezo wa kuchakata data wa Keras hauvutii.
3. Apache MX Net
Mwingine maarufu Mfumo wa Kujifunza kwa kina ni MXNet. MXNet, ambayo iliundwa na Apache Software Foundation, inasaidia lugha mbalimbali, ikiwa ni pamoja na JavaScript, Python, na C++.
Huduma za Wavuti za Amazon pia zinasaidia MXNet katika ukuzaji wa miundo ya kina ya kujifunza. Ni hatari sana, ikiruhusu mafunzo ya haraka ya muundo, na inaoana na anuwai ya lugha za kompyuta.
Ili kuongeza kasi na tija, MXNet hukuruhusu kuchanganya lugha za kiishara na muhimu za upangaji. Inatokana na kipanga ratiba madhubuti cha utegemezi ambacho hulinganisha shughuli za ishara na muhimu katika muda halisi.
Zaidi ya hayo, safu ya uboreshaji wa grafu hufanya utekelezaji wa ishara haraka na kumbukumbu kuwa ya kiuchumi. MXNet ni maktaba inayoweza kubebeka na nyepesi.
Inaendeshwa na NVIDIA PascalTM GPUs na inaweza kuongezwa kwenye GPU na nodi kadhaa, huku kuruhusu kufunza miundo kwa haraka zaidi.
faida
- Inaauni GPU na ina modi ya GPU nyingi.
- Ufanisi, scalable, na haraka umeme.
- Jukwaa zote kuu ziko kwenye bodi.
- Kutumikia mfano ni rahisi, na API ni haraka.
- Scala, R, Python, C++, na JavaScript ni miongoni mwa lugha za programu zinazotumika.
Hasara
- MXNet ina ndogo wazi chanzo jamii kuliko TensorFlow.
- Maboresho, hitilafu na uboreshaji mwingine huchukua muda mrefu kutekelezwa kutokana na ukosefu wa usaidizi muhimu wa jumuiya.
- MxNet, ingawa inaajiriwa sana na makampuni mengi katika tasnia ya TEHAMA, haijulikani kama Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Zana ya Utambuzi ya Microsoft (CNTK) ni mfumo wa chanzo huria unaoweza kibiashara kwa ujifunzaji wa kina uliosambazwa. Kwa ujumla hutumiwa kuunda mitandao ya neural, lakini pia inaweza kutumika kwa kujifunza kwa mashine na kompyuta ya utambuzi.
Inaauni lugha mbalimbali na ni rahisi kutumia kwenye wingu. Kwa sababu ya sifa hizi, CNTK inafaa kwa aina mbalimbali za programu za AI. Ingawa tunaweza kutumia C++ kuomba kazi zake, chaguo la mara kwa mara ni kutumia programu ya Python.
Inapoendeshwa kwenye kompyuta kadhaa, Zana ya Utambuzi ya Microsoft inatambulika ili kutoa utendakazi bora na upanuzi kuliko vifaa vya zana kama vile Theano au TensorFlow.
Zana ya Utambuzi ya Microsoft inaauni miundo ya neva ya RNN na CNN, na kuifanya ifae kwa kazi za picha, mwandiko na utambuzi wa usemi.
faida
- Rahisi kuunganishwa na Apache Spark, injini ya uchanganuzi wa data.
- Uharibifu wa CNTK umefanya kuwa chaguo maarufu katika biashara nyingi. Kuna vipengele kadhaa vilivyoboreshwa.
- Inatoa utendaji thabiti na mzuri.
- Inafanya kazi vizuri na Azure Cloud, zote mbili zinaungwa mkono na Microsoft.
- Utumiaji na usimamizi wa rasilimali ni mzuri.
Hasara
- Kwa kulinganisha na Tensorflow, kuna usaidizi mdogo wa jamii.
- Mkondo mwinuko wa kujifunza.
- Haina ubao wa taswira pamoja na usaidizi wa ARM.
5. Mafunzo ya kina4j
Ikiwa Java ndiyo lugha yako ya msingi ya programu, DeepLearning4j ni mfumo mzuri wa kutumia. Ni maktaba ya kujifunza kwa kina iliyosambazwa ambayo ni ya daraja la kibiashara na chanzo huria.
Aina zote kuu za miundo ya mtandao wa neva, kama vile RNN na CNN, zinatumika. Deeplearning4j ni maktaba ya Java na Scala kwa kujifunza kwa kina.
Inafanya kazi vizuri na Hadoop na Apache Spark pia. Deeplearning4j ni njia mbadala nzuri ya suluhu za kujifunza kwa kina zenye msingi wa Java kwa sababu inasaidia pia GPU.
Inapokuja kwa mfumo wa ujifunzaji wa kina wa Eclipse Deeplearning4j, baadhi ya vipengele muhimu ni pamoja na mafunzo sambamba kupitia upunguzaji wa kurudia, urekebishaji wa usanifu wa huduma ndogo, na CPU na GPU zilizosambazwa.
faida
- Ina nyaraka bora na usaidizi wa jumuiya.
- Ushirikiano wa Apache Spark ni rahisi.
- Ni scalable na uwezo wa kushughulikia kiasi kikubwa cha data.
Hasara
- Kwa kulinganisha na Tensorflow na PyTorch, sio maarufu sana.
- Java ndiyo lugha pekee ya programu inayopatikana.
Hitimisho
Kuchagua mfumo bora wa kujifunza kwa kina ni kazi ngumu. Zaidi kwa vile kuna wengi wao, orodha inakua kama mahitaji ya bandia akili utafiti na maombi ya kujifunza mashine hukua. Kila mfumo una seti yake ya faida na hasara.
Mazingatio kadhaa lazima yafanywe, ikijumuisha usalama, uimara na utendaji. Katika mifumo ya daraja la biashara, kutegemewa kunakuwa muhimu zaidi.
Ikiwa ndio unaanza, Tensorflow ni mahali pazuri pa kuanzia. Chagua CNTK ikiwa unatengeneza bidhaa ya kibiashara inayotegemea Windows. Ikiwa unapendelea Java, tumia DL4J.
Acha Reply