หากคุณกำลังอ่านข้อความนี้ แสดงว่าคุณได้เริ่มต้นการเดินทางสู่การเรียนรู้เชิงลึกอย่างไม่ต้องสงสัย หากคุณยังใหม่ต่อหัวข้อนี้ การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนเสริมที่ใช้โครงสร้างคล้ายสมองที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อสร้างคอมพิวเตอร์ที่เหมือนมนุษย์เพื่อจัดการกับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง
เพื่อช่วยในการพัฒนาการออกแบบเหล่านี้ บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Google, Facebook และ Uber ได้พัฒนาเฟรมเวิร์กที่หลากหลายสำหรับสภาพแวดล้อมการเรียนรู้เชิงลึกของ Python ทำให้ง่ายต่อการเข้าใจ สร้าง และฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมที่หลากหลาย
เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกคือชิ้นส่วนของซอฟต์แวร์ที่นักวิชาการและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เพื่อสร้างและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
เป้าหมายของกรอบเหล่านี้คือการทำให้บุคคลสามารถฝึกแบบจำลองได้โดยไม่ต้องเข้าใจเทคนิคเบื้องหลัง การเรียนรู้ลึก ๆ, โครงข่ายประสาทเทียม และแมชชีนเลิร์นนิง
เฟรมเวิร์กเหล่านี้จัดเตรียมพื้นฐานสำหรับการสร้าง การฝึกอบรม และการตรวจสอบโมเดลผ่านอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมระดับสูง
เราจะพิจารณา TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK และ DeepLearing4j เป็นทางเลือกแทน PyTorch ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลาย กรอบการเรียนรู้เชิงลึก.
Pytorch คืออะไร?
ไพทอร์ช เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องโอเพ่นซอร์สฟรีที่สร้างด้วยไลบรารี Torch Python
สร้างขึ้นโดยกลุ่มวิจัย AI ของ Facebook และเผยแพร่เป็นไลบรารีโอเพนซอร์ซฟรีในเดือนมกราคม 2016 พร้อมแอปพลิเคชันในการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การเรียนรู้เชิงลึก และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
มันมีภาษาการเขียนโปรแกรมที่จำเป็นและ Pythonic ที่รองรับโค้ดเป็นแบบจำลอง อำนวยความสะดวกในการดีบัก และเข้ากันได้กับไลบรารีการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ยอดนิยมอื่น ๆ ทั้งหมดในขณะที่ยังคงมีประสิทธิภาพและเปิดใช้งานตัวเร่งฮาร์ดแวร์เช่น GPU
PyTorch ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในหมู่นักวิจัยด้านการเรียนรู้เชิงลึก โดยให้ความสำคัญกับการใช้งานและการพิจารณาประสิทธิภาพอย่างละเอียดถี่ถ้วน
ประกอบด้วยโครงสร้างข้อมูลพื้นฐาน Tensor ซึ่งเป็นอาร์เรย์หลายมิติที่คล้ายกับ Numpy Array ซึ่งช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถออกแบบชุดข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย เครือข่ายประสาท.
กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในภาคส่วนปัจจุบันและในชุมชนวิชาการเนื่องจากความยืดหยุ่น ความรวดเร็ว และความสะดวกในการใช้งาน ทำให้เป็นหนึ่งในเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมมากที่สุด
คุณสมบัติหลักของ Pytorch
- PyTorch เป็น Python-centric หรือ "pythonic" ซึ่งมีไว้สำหรับการรวมเข้ากับการเขียนโปรแกรม Python อย่างลึกซึ้งแทนที่จะทำหน้าที่เป็นส่วนต่อประสานกับไลบรารีที่พัฒนาในภาษาอื่น
- ง่ายต่อการเรียนรู้ – PyTorch ใช้โครงสร้างเดียวกับการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิมและได้รับการจัดทำเป็นเอกสารอย่างพิถีพิถัน โดยชุมชนนักพัฒนาพยายามปรับปรุงอยู่เสมอ ดังนั้นจึงง่ายต่อการเรียนรู้สำหรับทั้งโปรแกรมเมอร์และผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์
- PyTorch สามารถแบ่งงานการคำนวณผ่าน CPU หลายตัวหรือ GPU แกนโดยใช้ความสามารถในการขนานข้อมูล แม้ว่าความเท่าเทียมที่คล้ายกันสามารถทำได้ด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ แต่ PyTorch ทำให้ง่ายขึ้นมาก
- การดีบัก: หนึ่งในเครื่องมือดีบัก Python ที่เข้าถึงได้ทั่วไปจำนวนมาก (เช่น เครื่องมือ pdb และ ipdb ของ Python) สามารถใช้เพื่อดีบัก PyTorch
- PyTorch รองรับกราฟการคำนวณแบบไดนามิก ซึ่งหมายความว่าพฤติกรรมของเครือข่ายสามารถเปลี่ยนแปลงได้แบบไดนามิกระหว่างรันไทม์
- PyTorch มาพร้อมกับโมดูลต่างๆ ที่สร้างขึ้นเป็นพิเศษ เช่น ข้อความคบเพลิง การมองเห็นคบเพลิง และเสียงคบเพลิงที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับการเรียนรู้เชิงลึกที่หลากหลาย เช่น NLP, คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการประมวลผลเสียง
ข้อ จำกัด ของ Pytorch
- อินเทอร์เฟซการตรวจสอบและการแสดงภาพที่จำกัด: แม้ว่า TensorFlow จะมีเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างกราฟแบบจำลอง (TensorBoard) แต่ปัจจุบัน PyTorch ยังขาดคุณสมบัตินี้ เป็นผลให้นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อกับ TensorBoard ภายนอกหรือใช้ Python . ที่มีอยู่มากมาย เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล.
- PyTorch ไม่ใช่ end-to-end เรียนรู้เครื่อง แพลตฟอร์มการพัฒนา มันปรับใช้แอปพลิเคชันกับเซิร์ฟเวอร์ เวิร์กสเตชัน และอุปกรณ์มือถือ
ด้วยเหตุผลทั้งหมดนี้ การมองหาทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ Pytorch จึงเป็นการตัดสินใจที่ฉลาด
ทางเลือก Pytorch ยอดนิยม
นี่คือรายการทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ Pytorch
1. เทนเซอร์โฟลว์
TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่เน้นการเรียนรู้เชิงลึกซึ่งสร้างขึ้นโดย Google นอกจากนี้ยังรองรับมาตรฐาน เรียนรู้เครื่อง. TensorFlow ได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงการคำนวณเชิงตัวเลขจำนวนมาก แทนที่จะใช้การเรียนรู้เชิงลึก
นอกจากนี้ยังพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์มากสำหรับการพัฒนาการเรียนรู้เชิงลึกเช่นกัน ดังนั้น Google จึงเปิดให้ใช้งานได้ฟรี TensorFlow นำข้อมูลในรูปแบบของอาร์เรย์หลายมิติที่มีมิติมากขึ้น เรียกว่าเทนเซอร์ เมื่อต้องจัดการกับข้อมูลปริมาณมหาศาล อาร์เรย์หลายมิติก็มีประโยชน์
TensorFlow อิงตามกราฟการไหลของข้อมูลขอบโหนด เนื่องจากวิธีการดำเนินการอยู่ในรูปแบบของกราฟ การรันโค้ด TensorFlow บนคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ในขณะที่ใช้ GPU นั้นง่ายกว่ามาก
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust และ Scala เป็นภาษาที่ชุมชนของ TensorFlow ให้การสนับสนุน TensorFlow นำเสนอประโยชน์ของการมีจุดเชื่อมต่อจำนวนมาก
นอกเหนือจากภาษาแล้ว TensorFlow ยังมีเครื่องมือมากมายที่เชื่อมต่อกับมันหรือสร้างขึ้นเพิ่มเติม
ข้อดี
- เป็นมิตรกับผู้ใช้ หากคุณคุ้นเคยกับ Python คุณจะสามารถเรียนรู้ได้ง่าย
- การสนับสนุนจากชุมชน TensorFlow ได้รับการปรับปรุงในทางปฏิบัติทุกวันโดย Google และนักพัฒนาผู้เชี่ยวชาญขององค์กรอื่นๆ
- TensorFlow Lite สามารถใช้เพื่อรันโมเดล TensorFlow บนอุปกรณ์มือถือ
- Tensorboard เป็นเครื่องมือสำหรับตรวจสอบและ การแสดงข้อมูล. หากคุณต้องการดูแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกของคุณ นี่เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการใช้งาน
- Tensorflow.js อนุญาตให้คุณใช้ JavaScript เพื่อเรียกใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกแบบเรียลไทม์ในเบราว์เซอร์
ข้อเสีย
- TensorFlow มีโครงสร้างที่เป็นเอกลักษณ์ ทำให้ยากต่อการค้นหาและแก้ไขข้อผิดพลาด
- ไม่มีการสนับสนุน OpenCL
- TensorFlow ไม่ได้ให้ความสามารถมากมายสำหรับผู้ใช้ระบบปฏิบัติการ Windows มันปลดล็อกความสามารถมากมายสำหรับผู้ใช้ Linux อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้ Windows ยังคงสามารถดาวน์โหลด TensorFlow ได้โดยใช้พรอมต์อนาคอนดาหรือแพ็คเกจ pip
- TensorFlow ล้าหลังในแง่ของการนำเสนอลูปสัญลักษณ์สำหรับลำดับที่ไม่แน่นอน มีการใช้งานเฉพาะสำหรับซีเควนซ์เฉพาะ ทำให้เป็นระบบที่ใช้งานได้ ด้วยเหตุนี้ จึงเรียกว่า API ระดับต่ำ
2. เคราส์
Keras เป็นไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้ Python ซึ่งแตกต่างจากเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกอื่น ๆ
เป็นภาษาโปรแกรมระดับสูงที่กำหนด a เครือข่ายประสาท คำจำกัดความของ API สามารถใช้ได้ทั้งเป็นส่วนต่อประสานกับผู้ใช้และเพื่อปรับปรุงความสามารถของเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่มันทำงาน
เป็นเฟรมเวิร์กมินิมัลลิสต์ที่มีน้ำหนักเบาและใช้งานง่าย ด้วยเหตุผลเหล่านี้ Keras จึงเป็นส่วนหนึ่งของ API หลักของ TensorFlow ส่วนหน้าของ Keras ช่วยให้สามารถสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วของโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมในการวิจัย
API นั้นง่ายต่อการเข้าใจและใช้งาน พร้อมโบนัสเพิ่มเติมที่ช่วยให้สามารถถ่ายโอนแบบจำลองระหว่างเฟรมเวิร์กได้อย่างง่ายดาย
ข้อดี
- Keras API นั้นใช้งานง่าย API ได้รับการออกแบบมาอย่างดี มุ่งเน้นวัตถุ และปรับเปลี่ยนได้ ส่งผลให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ใช้งานที่สนุกสนานยิ่งขึ้น
- รองรับการฝึกอบรมแบบกระจายและความขนานของ GPU ในตัว
- Keras เป็นโมดูลดั้งเดิมของ Python ที่ให้การเข้าถึงสภาพแวดล้อมวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python ที่สมบูรณ์ได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างเช่น โมเดล Keras สามารถใช้โดยใช้ Python scikit-learn API
- Keras มีตุ้มน้ำหนักที่ฝึกไว้ล่วงหน้าสำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกหลายแบบ เราสามารถใช้โมเดลเหล่านี้ได้โดยตรงในการทำนายหรือแยกคุณลักษณะ
ข้อเสีย
- การรับปัญหาแบ็กเอนด์ระดับต่ำเป็นประจำอาจเป็นเรื่องที่น่ารำคาญอย่างเหลือเชื่อ ปัญหาเหล่านี้เกิดขึ้นเมื่อเราพยายามทำงานที่ Keras ไม่ได้ตั้งใจจะทำให้สำเร็จ
- เมื่อเทียบกับแบ็กเอนด์ GPU อาจทำงานช้าและใช้เวลาในการประมวลผลนานกว่า เป็นผลให้เราอาจต้องประนีประนอมความเร็วเพื่อให้เป็นมิตรกับผู้ใช้
- เมื่อเปรียบเทียบกับแพ็คเกจอื่นๆ เช่น sci-kit-learn ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าของ Keras นั้นไม่น่าดึงดูดใจนัก
3. Apache MX Net
โดดเด่นอีกราย กรอบการเรียนรู้เชิงลึก คือ MXNet MXNet ซึ่งสร้างโดย Apache Software Foundation รองรับภาษาต่างๆ รวมถึง JavaScript, Python และ C++
Amazon Web Services ยังสนับสนุน MXNet ในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอีกด้วย มันสามารถปรับขนาดได้อย่างมาก ทำให้ฝึกโมเดลได้อย่างรวดเร็ว และเข้ากันได้กับภาษาคอมพิวเตอร์ที่หลากหลาย
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วและประสิทธิผล MXNet ช่วยให้คุณสามารถผสมผสานภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงสัญลักษณ์และความจำเป็น มันขึ้นอยู่กับตัวจัดกำหนดการการพึ่งพาแบบไดนามิกที่ขนานกิจกรรมเชิงสัญลักษณ์และความจำเป็นในแบบเรียลไทม์
ยิ่งไปกว่านั้น เลเยอร์การปรับกราฟให้เหมาะสมยังทำให้การดำเนินการเชิงสัญลักษณ์เป็นไปอย่างรวดเร็วและประหยัดหน่วยความจำ MXNet เป็นไลบรารี่แบบพกพาและน้ำหนักเบา
ขับเคลื่อนโดย GPU NVIDIA PascalTM และสามารถปรับขนาดได้บน GPU และโหนดหลายตัว ช่วยให้คุณฝึกโมเดลได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
ข้อดี
- รองรับ GPU และมีโหมดหลาย GPU
- มีประสิทธิภาพ ปรับขนาดได้ และรวดเร็วปานสายฟ้า
- ทุกแพลตฟอร์มหลักอยู่บนเรือ
- การแสดงโมเดลนั้นเรียบง่ายและ API นั้นรวดเร็ว
- Scala, R, Python, C++ และ JavaScript เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่รองรับ
ข้อเสีย
- MXNet มีขนาดเล็กกว่า โอเพนซอร์ส ชุมชนมากกว่า TensorFlow
- การปรับปรุง แก้ไขจุดบกพร่อง และการปรับปรุงอื่นๆ ใช้เวลานานขึ้นในการดำเนินการ เนื่องจากขาดการสนับสนุนจากชุมชนที่สำคัญ
- MxNet แม้ว่าบริษัทจำนวนมากในอุตสาหกรรมไอทีจะว่าจ้างกันอย่างแพร่หลาย แต่ก็ไม่เป็นที่รู้จักในนาม Tensorflow
4. ไมโครซอฟท์ ซีเอ็นทีเค
ชุดเครื่องมือทางปัญญาของ Microsoft (CNTK) เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ใช้งานได้ในเชิงพาณิชย์สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกแบบกระจาย มักใช้ในการสร้าง เครือข่ายประสาทเทียมแต่ยังใช้สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการคำนวณทางปัญญาได้อีกด้วย
รองรับหลายภาษาและใช้งานง่ายบนคลาวด์ ด้วยคุณสมบัติเหล่านี้ CNTK จึงเหมาะสำหรับการใช้งาน AI ที่หลากหลาย แม้ว่าเราจะสามารถใช้ C++ เพื่อเรียกใช้ฟังก์ชันได้ แต่ตัวเลือกที่พบบ่อยที่สุดคือการใช้โปรแกรม Python
เมื่อใช้งานบนคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง Microsoft Cognitive Toolkit ได้รับการยอมรับว่าให้ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดได้ดีกว่าชุดเครื่องมืออย่าง Theano หรือ TensorFlow
Microsoft Cognitive Toolkit รองรับทั้งโมเดลประสาท RNN และ CNN ทำให้เหมาะสำหรับงานรูปภาพ ลายมือ และการรู้จำคำพูด
ข้อดี
- ง่ายต่อการรวมเข้ากับ Apache Spark ซึ่งเป็นเอ็นจิ้นการวิเคราะห์ข้อมูล
- ความสามารถในการปรับขนาดของ CNTK ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมในหลายธุรกิจ มีส่วนประกอบที่ปรับให้เหมาะสมหลายประการ
- ให้ประสิทธิภาพที่มั่นคงและดี
- ทำงานได้ดีกับ Azure Cloud ซึ่งทั้งสองรองรับโดย Microsoft
- การใช้ทรัพยากรและการจัดการมีประสิทธิภาพ
ข้อเสีย
- เมื่อเปรียบเทียบกับ Tensorflow ชุมชนสนับสนุนน้อยกว่า
- เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชัน
- ไม่มีบอร์ดแสดงภาพและรองรับ ARM
5. Deep Learning4j
หาก Java เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมหลักของคุณ DeepLearning4j เป็นเฟรมเวิร์กที่ดีในการใช้งาน เป็นห้องสมุดการเรียนรู้เชิงลึกแบบกระจายที่เป็นระดับเชิงพาณิชย์และโอเพ่นซอร์ส
รองรับการออกแบบโครงข่ายประสาทเทียมทุกประเภท เช่น RNN และ CNN Deeplearning4j เป็นไลบรารี Java และ Scala สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก
มันทำงานได้ดีกับ Hadoop และ Apache Spark เช่นกัน Deeplearning4j เป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับโซลูชันการเรียนรู้เชิงลึกบน Java เพราะรองรับ GPU ด้วย
เมื่อพูดถึงเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกของ Eclipse Deeplearning4j คุณสมบัติที่โดดเด่นบางอย่างรวมถึงการฝึกอบรมแบบคู่ขนานผ่านการลดการทำซ้ำ การปรับสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิส และซีพียูและ GPU แบบกระจาย
ข้อดี
- มีเอกสารและความช่วยเหลือชุมชนที่ยอดเยี่ยม
- การรวม Apache Spark นั้นง่าย
- สามารถปรับขนาดได้และสามารถจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลได้
ข้อเสีย
- เมื่อเปรียบเทียบกับ Tensorflow และ PyTorch มันไม่ค่อยได้รับความนิยม
- Java เป็นภาษาโปรแกรมเดียวที่มี
สรุป
การเลือกกรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่ดีที่สุดนั้นเป็นงานที่ยาก เนื่องจากมีจำนวนมาก รายการจึงเติบโตขึ้นตามความต้องการ ปัญญาประดิษฐ์ แอปพลิเคชันการวิจัยและการเรียนรู้ของเครื่องเติบโตขึ้น แต่ละเฟรมเวิร์กมีข้อดีและข้อเสียต่างกันไป
ต้องพิจารณาหลายประการ รวมถึงการรักษาความปลอดภัย ความสามารถในการปรับขนาด และประสิทธิภาพ ในระบบระดับองค์กร ความเชื่อถือได้มีความสำคัญมากยิ่งขึ้น
หากคุณเพิ่งเริ่มต้น Tensorflow เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี เลือก CNTK หากคุณกำลังพัฒนาผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ที่ใช้ Windows หากคุณต้องการ Java ให้ใช้ DL4J
เขียนความเห็น