మీరు దీన్ని చదువుతున్నట్లయితే, మీరు నిస్సందేహంగా ఇప్పటికే లోతైన అభ్యాసానికి మీ యాత్రను ప్రారంభించారు. మీరు ఈ అంశానికి కొత్త అయితే, లోతైన అభ్యాసం అనేది వాస్తవ ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించే మానవ-వంటి కంప్యూటర్లను రూపొందించడానికి కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు అని పిలువబడే మెదడు-వంటి ప్రత్యేకమైన నిర్మాణాలను ఉపయోగించే యాడ్-ఆన్.
ఈ డిజైన్ల అభివృద్ధిలో సహాయం చేయడానికి, Google, Facebook మరియు Uber వంటి టెక్ బెహెమోత్లు పైథాన్ డీప్ లెర్నింగ్ ఎన్విరాన్మెంట్ కోసం వివిధ రకాల ఫ్రేమ్వర్క్లను అభివృద్ధి చేశాయి, విభిన్న న్యూరల్ నెట్వర్క్లను అర్థం చేసుకోవడం, సృష్టించడం మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం సులభం.
డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ అనేది లోతైన అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి విద్యావేత్తలు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తలు ఉపయోగించే సాఫ్ట్వేర్ ముక్క.
ఈ ఫ్రేమ్వర్క్ల లక్ష్యం ఏమిటంటే, వ్యక్తులు వెనుక ఉన్న సాంకేతికతలను అర్థం చేసుకోకుండా వారి నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడం సాధ్యమవుతుంది. లోతైన అభ్యాసం, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్.
అధిక-స్థాయి ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్ఫేస్ ద్వారా, ఈ ఫ్రేమ్వర్క్లు మోడల్లను నిర్మించడం, శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు ధృవీకరించడం కోసం బిల్డింగ్ బ్లాక్లను అందిస్తాయి.
మేము PyTorchకు ప్రత్యామ్నాయాలుగా TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK మరియు DeepLearing4jలను పరిశీలిస్తాము, ఇది విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. లోతైన అభ్యాస ఫ్రేమ్వర్క్.
పైటోర్చ్ అంటే ఏమిటి?
పైటోర్చ్ టార్చ్ పైథాన్ లైబ్రరీతో నిర్మించిన ఉచిత, ఓపెన్ సోర్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ.
ఇది Facebook యొక్క AI రీసెర్చ్ గ్రూప్ ద్వారా సృష్టించబడింది మరియు కంప్యూటర్ దృష్టి, లోతైన అభ్యాసం మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్లో అప్లికేషన్లతో జనవరి 2016లో ఉచిత మరియు ఓపెన్ సోర్స్ లైబ్రరీగా ప్రచురించబడింది.
ఇది ఒక ఆవశ్యకమైన మరియు పైథోనిక్ ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్ని కలిగి ఉంది, ఇది కోడ్ను మోడల్గా సపోర్ట్ చేస్తుంది, డీబగ్గింగ్ను సులభతరం చేస్తుంది మరియు ఇతర ప్రసిద్ధ సైంటిఫిక్ కంప్యూటింగ్ లైబ్రరీలతో అనుకూలంగా ఉంటుంది, అన్నీ సమర్థవంతంగా ఉంటూనే మరియు GPUల వంటి హార్డ్వేర్ యాక్సిలరేటర్లను ప్రారంభిస్తాయి.
PyTorch లోతైన అభ్యాస పరిశోధకులలో దాని వినియోగం మరియు క్షుణ్ణమైన పనితీరు పరిగణనలపై దృష్టి సారించడం ద్వారా ప్రజాదరణ పొందింది.
ఇది టెన్సర్ అనే ప్రాథమిక డేటా నిర్మాణాన్ని కలిగి ఉంది, ఇది నంపీ శ్రేణుల మాదిరిగానే బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణి, ఇది ప్రోగ్రామర్లు సంక్లిష్టమైన వాటిని సులభంగా రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది. నాడీ నెట్వర్క్.
దాని సౌలభ్యం, వేగం మరియు అమలు సౌలభ్యం కారణంగా ఇది ప్రస్తుత రంగాలలో మరియు విద్యాసంస్థలలో మరింత జనాదరణ పొందుతోంది, ఇది అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన లోతైన అభ్యాస సాధనాల్లో ఒకటిగా మారింది.
పైటోర్చ్ కీ ఫీచర్లు
- PyTorch అనేది పైథాన్-సెంట్రిక్, లేదా "పైథానిక్", దీనిలో ఇది మరొక భాషలో అభివృద్ధి చేయబడిన లైబ్రరీకి ఇంటర్ఫేస్గా పనిచేయకుండా పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్తో లోతైన ఏకీకరణ కోసం ఉద్దేశించబడింది.
- నేర్చుకోవడం చాలా సులభం - PyTorch సాంప్రదాయ ప్రోగ్రామింగ్ల మాదిరిగానే అదే నిర్మాణాన్ని అనుసరిస్తుంది మరియు డెవలపర్ సంఘం ఎల్లప్పుడూ దానిని మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. అందువల్ల ప్రోగ్రామర్లు మరియు ప్రోగ్రామర్లు కానివారికి నేర్చుకోవడం చాలా సులభం.
- PyTorch అనేక CPU లేదా గణన పనిని విభజించగలదు GPU డేటా సమాంతరత సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించి కోర్లు. ఇతర మెషిన్-లెర్నింగ్ టెక్నిక్లతో సారూప్య సమాంతరతను సాధించగలిగినప్పటికీ, PyTorch దీన్ని చాలా సులభతరం చేస్తుంది.
- డీబగ్గింగ్: PyTorch డీబగ్ చేయడానికి విస్తృతంగా అందుబాటులో ఉన్న అనేక పైథాన్ డీబగ్గింగ్ సాధనాల్లో ఒకటి (ఉదాహరణకు, పైథాన్ యొక్క pdb మరియు ipdb సాధనాలు) ఉపయోగించవచ్చు.
- PyTorch డైనమిక్ కంప్యూటేషనల్ గ్రాఫ్లకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది రన్టైమ్ సమయంలో నెట్వర్క్ యొక్క ప్రవర్తనను డైనమిక్గా మార్చవచ్చని సూచిస్తుంది.
- PyTorch వంటి వివిధ ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన మాడ్యూల్స్తో వస్తుంది టార్చ్టెక్స్ట్, టార్చ్విజన్ మరియు టార్చాడియో, NLP, కంప్యూటర్ విజన్ మరియు వాయిస్ ప్రాసెసింగ్ వంటి లోతైన అభ్యాసానికి సంబంధించిన విభిన్న రంగాలతో వ్యవహరించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
పైటోర్చ్ పరిమితులు
- పరిమిత పర్యవేక్షణ మరియు విజువలైజేషన్ ఇంటర్ఫేస్లు: మోడల్ గ్రాఫ్ (TensorBoard)ని రూపొందించడానికి TensorFlow శక్తివంతమైన విజువలైజేషన్ సాధనాన్ని కలిగి ఉండగా, PyTorchలో ప్రస్తుతం ఈ ఫీచర్ లేదు. ఫలితంగా, డెవలపర్లు TensorBoardకి బాహ్యంగా కనెక్ట్ చేయవచ్చు లేదా ఇప్పటికే ఉన్న అనేక పైథాన్లలో ఒకదానిని ఉపయోగించుకోవచ్చు డేటా విజువలైజేషన్ సాధనాలు.
- PyTorch అనేది ఎండ్-టు-ఎండ్ కాదు యంత్ర అభ్యాసం అభివృద్ధి వేదిక; ఇది సర్వర్లు, వర్క్స్టేషన్లు మరియు మొబైల్ పరికరాలకు అప్లికేషన్లను అమలు చేస్తుంది.
ఈ కారణాలన్నింటికీ, పైటార్చ్కు అత్యుత్తమ ప్రత్యామ్నాయాలను వెతకడం తెలివైన నిర్ణయం.
అత్యంత ప్రసిద్ధ Pytorch ప్రత్యామ్నాయాలు
Pytorchకు ఉత్తమ ప్రత్యామ్నాయాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది.
1. టెన్సార్ఫ్లో
TensorFlow Google రూపొందించిన లోతైన అభ్యాస-కేంద్రీకృత, ఓపెన్ సోర్స్ ఫ్రేమ్వర్క్. ఇది ప్రమాణానికి కూడా మద్దతు ఇస్తుంది యంత్ర అభ్యాసం. TensorFlow లోతైన అభ్యాసం కాకుండా పెద్ద సంఖ్యా గణనలను దృష్టిలో ఉంచుకుని రూపొందించబడింది.
ఇంకా, ఇది లోతైన అభ్యాస అభివృద్ధికి కూడా చాలా విలువైనదిగా నిరూపించబడింది, కాబట్టి Google దీన్ని ఉచితంగా అందుబాటులోకి తెచ్చింది. టెన్సర్ఫ్లో డేటాను టెన్సర్లుగా పిలవబడే ఎక్కువ కొలతలు కలిగిన బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణుల రూపంలో తీసుకుంటుంది. అపారమైన డేటా వాల్యూమ్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, బహుళ డైమెన్షనల్ శ్రేణులు సహాయకరంగా ఉంటాయి.
TensorFlow నోడ్-ఎడ్జ్ డేటా ఫ్లో గ్రాఫ్లపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఎగ్జిక్యూషన్ పద్ధతి గ్రాఫ్ల రూపాన్ని తీసుకుంటుంది కాబట్టి, GPUలను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు కంప్యూటర్ల క్లస్టర్పై TensorFlow కోడ్ని అమలు చేయడం చాలా సులభం.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, and Scala అనేవి టెన్సర్ఫ్లో సంఘం మద్దతుని సృష్టించిన భాషలలో ఉన్నాయి. TensorFlow పెద్ద సంఖ్యలో యాక్సెస్ పాయింట్లను కలిగి ఉండటం వల్ల ప్రయోజనాన్ని అందిస్తుంది.
భాషలతో పాటు, TensorFlow దానితో కనెక్ట్ అయ్యే లేదా దాని పైన నిర్మించబడిన పెద్ద శ్రేణి సాధనాలను కలిగి ఉంది.
ప్రయోజనాలు
- ఇది యూజర్ ఫ్రెండ్లీ. మీకు పైథాన్ గురించి బాగా తెలిసి ఉంటే, దాన్ని తీయడం చాలా సులభం.
- సంఘం నుండి మద్దతు. Google మరియు ఇతర సంస్థల నిపుణులైన డెవలపర్ల ద్వారా TensorFlow ఆచరణాత్మకంగా ప్రతిరోజూ మెరుగుపరచబడుతుంది.
- మొబైల్ పరికరాలలో TensorFlow మోడల్లను అమలు చేయడానికి TensorFlow లైట్ని ఉపయోగించవచ్చు.
- టెన్సర్బోర్డ్ అనేది పర్యవేక్షణ కోసం ఒక సాధనం మరియు డేటాను దృశ్యమానం చేయడం. మీరు మీ లోతైన అభ్యాస నమూనాలను చర్యలో చూడాలనుకుంటే, ఇది ఉపయోగించడానికి అద్భుతమైన సాధనం.
- Tensorflow.js బ్రౌజర్లో నిజ-సమయ లోతైన అభ్యాస నమూనాలను అమలు చేయడానికి JavaScriptని ఉపయోగించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
ప్రతికూలతలు
- TensorFlow ఒక ప్రత్యేక నిర్మాణాన్ని కలిగి ఉంది, లోపాలను కనుగొనడం మరియు డీబగ్ చేయడం కష్టతరం చేస్తుంది.
- OpenCL మద్దతు లేదు.
- Windows ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ యొక్క వినియోగదారులకు TensorFlow అనేక సామర్థ్యాలను అందించదు. ఇది Linux వినియోగదారుల కోసం అనేక సామర్థ్యాలను అన్లాక్ చేస్తుంది. అయినప్పటికీ, Windows వినియోగదారులు ఇప్పటికీ anaconda ప్రాంప్ట్ లేదా pip ప్యాకేజీని ఉపయోగించి TensorFlowని డౌన్లోడ్ చేసుకోవచ్చు.
- TensorFlow నిరవధిక సీక్వెన్స్ల కోసం సింబాలిక్ లూప్లను అందించే విషయంలో వెనుకబడి ఉంది. ఇది నిర్దిష్ట సీక్వెన్స్ల కోసం నిర్దిష్ట ఉపయోగాన్ని కలిగి ఉంది, దీనిని ఉపయోగించగల సిస్టమ్గా చేస్తుంది. ఫలితంగా, ఇది తక్కువ-స్థాయి APIగా పరిగణించబడుతుంది.
2. కేరాస్
Keras పైథాన్ ఆధారిత డీప్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీ, ఇది ఇతర డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ల నుండి వేరు చేస్తుంది.
ఇది ఒక ఉన్నత-స్థాయి ప్రోగ్రామింగ్ భాషగా నిర్వచిస్తుంది నాడీ నెట్వర్క్ API నిర్వచనం. ఇది వినియోగదారు ఇంటర్ఫేస్గా మరియు అది అమలు చేసే డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ల సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి రెండింటినీ ఉపయోగించవచ్చు.
ఇది తేలికైన మరియు ఉపయోగించడానికి సులభమైన కొద్దిపాటి ఫ్రేమ్వర్క్. ఈ కారణాల వల్ల, Keras TensorFlow యొక్క కోర్ APIలో భాగం. కేరాస్ ఫ్రంట్ ఎండ్ పరిశోధనలో న్యూరల్ నెట్వర్క్ నమూనాల వేగవంతమైన నమూనాను అనుమతిస్తుంది.
ఫ్రేమ్వర్క్ల మధ్య మోడల్లను సులభంగా బదిలీ చేయడానికి అనుమతించే అదనపు బోనస్తో API గ్రహించడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి సూటిగా ఉంటుంది.
ప్రయోజనాలు
- Keras API ఉపయోగించడానికి సులభమైనది. API బాగా రూపొందించబడింది, ఆబ్జెక్ట్-ఓరియెంటెడ్ మరియు అనుకూలమైనది, ఫలితంగా మరింత ఆనందదాయకమైన వినియోగదారు అనుభవాన్ని పొందుతుంది.
- పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణ మరియు బహుళ-GPU సమాంతరత కోసం మద్దతు అంతర్నిర్మితంగా ఉంది.
- కేరాస్ అనేది పైథాన్ స్థానిక మాడ్యూల్, ఇది పూర్తి పైథాన్ డేటా సైన్స్ ఎన్విరాన్మెంట్కు సులభమైన యాక్సెస్ను అందిస్తుంది. ఉదాహరణకు, కేరాస్ మోడల్స్, పైథాన్ స్కికిట్-లెర్న్ APIని ఉపయోగించి ఉపయోగించవచ్చు.
- కేరాస్ అనేక లోతైన అభ్యాస నమూనాల కోసం ముందుగా శిక్షణ పొందిన బరువులను కలిగి ఉంటుంది. అంచనాలను రూపొందించడానికి లేదా లక్షణాలను సంగ్రహించడానికి మేము ఈ నమూనాలను నేరుగా ఉపయోగించవచ్చు.
ప్రతికూలతలు
- క్రమ పద్ధతిలో తక్కువ-స్థాయి బ్యాకెండ్ సమస్యలను పొందడం చాలా బాధించేది. కేరాస్కు ఉద్దేశించని పనులను చేయడానికి మేము ప్రయత్నించినప్పుడు ఈ సమస్యలు తలెత్తుతాయి.
- దాని బ్యాకెండ్లతో పోల్చినప్పుడు, ఇది GPUలలో నిదానంగా ఉండవచ్చు మరియు గణించడానికి ఎక్కువ సమయం పట్టవచ్చు. ఫలితంగా, వినియోగదారు అనుకూలత కోసం మేము వేగంతో రాజీ పడవలసి రావచ్చు.
- Sci-kit-learn వంటి ఇతర ప్యాకేజీలతో పోల్చినప్పుడు, Keras డేటా-ప్రీప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలు ఆకర్షణీయంగా లేవు.
3. అపాచీ MXNet
మరొక ప్రముఖుడు డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ MXNet ఉంది. అపాచీ సాఫ్ట్వేర్ ఫౌండేషన్ ద్వారా సృష్టించబడిన MXNet, జావాస్క్రిప్ట్, పైథాన్ మరియు C++తో సహా వివిధ భాషలకు మద్దతు ఇస్తుంది.
లోతైన అభ్యాస నమూనాల అభివృద్ధిలో అమెజాన్ వెబ్ సేవలు MXNetకి కూడా మద్దతు ఇస్తున్నాయి. ఇది చాలా స్కేలబుల్, శీఘ్ర మోడల్ శిక్షణ కోసం అనుమతిస్తుంది మరియు ఇది వివిధ రకాల కంప్యూటర్ భాషలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది.
వేగం మరియు ఉత్పాదకతను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, MXNet సింబాలిక్ మరియు అత్యవసరమైన ప్రోగ్రామింగ్ భాషలను కలపడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఇది నిజ సమయంలో సింబాలిక్ మరియు అత్యవసర కార్యకలాపాలను సమాంతరంగా చేసే డైనమిక్ డిపెండెన్సీ షెడ్యూలర్పై ఆధారపడి ఉంటుంది.
దాని పైన, గ్రాఫ్ ఆప్టిమైజేషన్ లేయర్ సింబాలిక్ ఎగ్జిక్యూషన్ను వేగంగా మరియు మెమరీని పొదుపుగా చేస్తుంది. MXNet ఒక పోర్టబుల్ మరియు తేలికైన లైబ్రరీ.
ఇది NVIDIA Pascal TM GPUల ద్వారా ఆధారితం మరియు అనేక GPUలు మరియు నోడ్ల ద్వారా స్కేలబుల్ చేయబడింది, ఇది మోడల్లకు మరింత త్వరగా శిక్షణ ఇవ్వడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
ప్రయోజనాలు
- GPUలకు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు బహుళ-GPU మోడ్ను కలిగి ఉంటుంది.
- సమర్థవంతమైన, స్కేలబుల్ మరియు మెరుపు-వేగవంతమైన.
- అన్ని ప్రధాన ప్లాట్ఫారమ్లు బోర్డులో ఉన్నాయి.
- మోడల్ సర్వింగ్ సులభం మరియు API వేగంగా ఉంటుంది.
- Scala, R, Python, C++, మరియు JavaScriptలు మద్దతు ఉన్న ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో ఉన్నాయి.
ప్రతికూలతలు
- MXNet చిన్నది ఓపెన్ సోర్స్ TensorFlow కంటే సంఘం.
- మెరుగుదలలు, బగ్ పరిష్కారాలు మరియు ఇతర మెరుగుదలలు గణనీయమైన కమ్యూనిటీ మద్దతు లేకపోవడం వల్ల అమలు చేయడానికి ఎక్కువ సమయం పడుతుంది.
- MxNet, IT పరిశ్రమలో అనేక సంస్థలచే విస్తృతంగా పనిచేస్తున్నప్పటికీ, Tensorflow అంతగా ప్రసిద్ధి చెందలేదు.
4. మైక్రోసాఫ్ట్ CNTK
మైక్రోసాఫ్ట్ కాగ్నిటివ్ టూల్కిట్ (సిఎన్టికె) పంపిణీ చేయబడిన లోతైన అభ్యాసం కోసం వాణిజ్యపరంగా ఆచరణీయమైన ఓపెన్ సోర్స్ ఫ్రేమ్వర్క్. ఇది సాధారణంగా సృష్టించడానికి ఉపయోగిస్తారు నరాల నెట్వర్క్, కానీ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు కాగ్నిటివ్ కంప్యూటింగ్ కోసం కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
ఇది వివిధ భాషలకు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు క్లౌడ్లో ఉపయోగించడానికి సులభమైనది. ఈ లక్షణాల కారణంగా, వివిధ రకాల AI అప్లికేషన్లకు CNTK తగినది. మేము దాని ఫంక్షన్లను అమలు చేయడానికి C++ని ఉపయోగించగలిగినప్పటికీ, పైథాన్ ప్రోగ్రామ్ను ఉపయోగించడం చాలా తరచుగా ఎంపిక.
అనేక కంప్యూటర్లలో నడుస్తున్నప్పుడు, మైక్రోసాఫ్ట్ కాగ్నిటివ్ టూల్కిట్ Theano లేదా TensorFlow వంటి టూల్కిట్ల కంటే మెరుగైన పనితీరు మరియు స్కేలబిలిటీని అందించడానికి గుర్తించబడింది.
మైక్రోసాఫ్ట్ కాగ్నిటివ్ టూల్కిట్ RNN మరియు CNN న్యూరల్ మోడల్లకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది ఇమేజ్, హ్యాండ్రైటింగ్ మరియు స్పీచ్ రికగ్నిషన్ టాస్క్లకు అనుకూలంగా ఉంటుంది.
ప్రయోజనాలు
- డేటా అనలిటిక్స్ ఇంజిన్ అయిన అపాచీ స్పార్క్తో ఇంటిగ్రేట్ చేయడం సులభం.
- CNTK యొక్క స్కేలబిలిటీ అనేక వ్యాపారాలలో దీనిని ప్రముఖ ఎంపికగా మార్చింది. అనేక ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన భాగాలు ఉన్నాయి.
- స్థిరమైన మరియు మంచి పనితీరును అందిస్తుంది.
- అజూర్ క్లౌడ్తో చక్కగా పని చేస్తుంది, రెండూ మైక్రోసాఫ్ట్కి మద్దతు ఇస్తున్నాయి.
- వనరుల వినియోగం మరియు నిర్వహణ సమర్థవంతంగా ఉంటాయి.
ప్రతికూలతలు
- Tensorflowతో పోల్చితే, తక్కువ సంఘం మద్దతు ఉంది.
- నిటారుగా నేర్చుకునే వక్రత.
- దీనికి విజువలైజేషన్ బోర్డ్ అలాగే ARM సపోర్ట్ లేదు.
5. డీప్ లెర్నింగ్4జె
Java మీ ప్రాథమిక ప్రోగ్రామింగ్ భాష అయితే, DeepLearning4j ఉపయోగించడానికి మంచి ఫ్రేమ్వర్క్. ఇది కమర్షియల్-గ్రేడ్ మరియు ఓపెన్ సోర్స్లో పంపిణీ చేయబడిన డీప్-లెర్నింగ్ లైబ్రరీ.
RNNలు మరియు CNNల వంటి అన్ని ప్రధాన రకాల న్యూరల్ నెట్వర్క్ డిజైన్లకు మద్దతు ఉంది. Deeplearning4j అనేది లోతైన అభ్యాసం కోసం జావా మరియు స్కాలా లైబ్రరీ.
ఇది హడూప్ మరియు అపాచీ స్పార్క్తో కూడా చక్కగా పనిచేస్తుంది. Deeplearning4j అనేది జావా-ఆధారిత లోతైన అభ్యాస పరిష్కారాలకు అద్భుతమైన ప్రత్యామ్నాయం ఎందుకంటే ఇది GPUలకు కూడా మద్దతు ఇస్తుంది.
Eclipse Deeplearning4j డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ విషయానికి వస్తే, కొన్ని ప్రత్యేకమైన లక్షణాలలో పునరావృత తగ్గింపులు, మైక్రో-సర్వీస్ ఆర్కిటెక్చర్ అడాప్టేషన్ మరియు పంపిణీ చేయబడిన CPUలు మరియు GPUల ద్వారా సమాంతర శిక్షణ ఉంటుంది.
ప్రయోజనాలు
- ఇది అద్భుతమైన డాక్యుమెంటేషన్ మరియు సంఘం సహాయం కలిగి ఉంది.
- అపాచీ స్పార్క్ ఇంటిగ్రేషన్ చాలా సులభం.
- ఇది స్కేలబుల్ మరియు అపారమైన వాల్యూమ్ల డేటాను హ్యాండిల్ చేయగలదు.
ప్రతికూలతలు
- Tensorflow మరియు PyTorchతో పోల్చితే, ఇది తక్కువ ప్రజాదరణ పొందింది.
- అందుబాటులో ఉన్న ప్రోగ్రామింగ్ భాష జావా మాత్రమే.
ముగింపు
ఉత్తమ లోతైన అభ్యాస ఫ్రేమ్వర్క్ను ఎంచుకోవడం చాలా కష్టమైన పని. వాటిలో చాలా ఎక్కువ ఉన్నందున, జాబితాకు డిమాండ్ పెరుగుతోంది కృత్రిమ మేధస్సు పరిశోధన మరియు యంత్ర అభ్యాస అనువర్తనాలు పెరుగుతాయి. ప్రతి ఫ్రేమ్వర్క్కు దాని స్వంత లాభాలు మరియు ప్రతికూలతలు ఉన్నాయి.
భద్రత, స్కేలబిలిటీ మరియు పనితీరుతో సహా అనేక పరిశీలనలు చేయాలి. ఎంటర్ప్రైజ్-గ్రేడ్ సిస్టమ్లలో, విశ్వసనీయత మరింత ముఖ్యమైనది.
మీరు ఇప్పుడే ప్రారంభిస్తున్నట్లయితే, Tensorflow ప్రారంభించడానికి మంచి ప్రదేశం. మీరు Windows ఆధారిత వాణిజ్య ఉత్పత్తిని అభివృద్ధి చేస్తున్నట్లయితే CNTKని ఎంచుకోండి. మీరు జావాను ఇష్టపడితే, DL4Jని ఉపయోగించండి.
సమాధానం ఇవ్వూ