Bunu okuyorsanız, şüphesiz derin öğrenme yolculuğunuza başlamışsınızdır. Bu konuda yeniyseniz, derin öğrenme, gerçek dünyadaki sorunları ele alan insan benzeri bilgisayarlar oluşturmak için yapay sinir ağları adı verilen benzersiz beyin benzeri yapıları kullanan bir eklentidir.
Bu tasarımların geliştirilmesine yardımcı olmak için Google, Facebook ve Uber gibi teknoloji devleri, Python derin öğrenme ortamı için çeşitli çerçeveler geliştirerek, çeşitli sinir ağlarını anlamayı, oluşturmayı ve eğitmeyi kolaylaştırdı.
Derin öğrenme çerçevesi, akademisyenlerin ve veri bilimcilerin derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullandığı bir yazılım parçasıdır.
Bu çerçevelerin amacı, bireylerin modellerini arkasındaki teknikleri anlamak zorunda kalmadan eğitmelerini mümkün kılmaktır. derin öğrenme, sinir ağları ve makine öğrenimi.
Üst düzey bir programlama arabirimi aracılığıyla bu çerçeveler, modelleri oluşturmak, eğitmek ve doğrulamak için yapı taşları sağlar.
Yaygın olarak kullanılan PyTorch'a alternatif olarak TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK ve DeepLearing4j'ye bakacağız. derin öğrenme çerçevesi.
Pytorch nedir?
PyTorch Torch Python kitaplığı ile oluşturulmuş ücretsiz, açık kaynaklı bir makine öğrenimi kitaplığıdır.
Facebook'un AI Araştırma grubu tarafından oluşturuldu ve bilgisayar vizyonu, derin öğrenme ve doğal dil işleme uygulamalarıyla Ocak 2016'da ücretsiz ve açık kaynaklı bir kitaplık olarak yayınlandı.
Model olarak kodu destekleyen, hata ayıklamayı kolaylaştıran ve diğer popüler bilimsel bilgi işlem kitaplıklarıyla uyumlu olan zorunlu ve Pythonic bir programlama diline sahiptir ve bunların tümü verimli kalırken ve GPU'lar gibi donanım hızlandırıcıları etkinleştirir.
PyTorch, kullanılabilirliğe ve kapsamlı performans değerlendirmelerine odaklanması sayesinde derin öğrenme araştırmacıları arasında popülerlik kazanmıştır.
Numpy dizilerine benzer çok boyutlu bir dizi olan ve programcıların karmaşık bir diziyi kolayca tasarlamasını sağlayan temel bir veri yapısı olan Tensor içerir. sinir ağı.
Esnekliği, hızı ve uygulama kolaylığı nedeniyle mevcut sektörlerde ve akademik camiada daha popüler hale geliyor ve onu en popüler derin öğrenme araçlarından biri haline getiriyor.
Pytorch'un Temel Özellikleri
- PyTorch, Python merkezli veya "pythonic" olup, başka bir dilde geliştirilmiş bir kitaplığa arayüz olarak hizmet etmek yerine Python programlama ile derin entegrasyon içindir.
- Öğrenmesi Kolay – PyTorch, geleneksel programlama ile aynı yapıyı takip eder ve geliştirici topluluğu her zaman onu geliştirmeye çalışırken titizlikle belgelenmiştir. Bu nedenle hem programcılar hem de programcı olmayanlar için öğrenmesi kolaydır.
- PyTorch, hesaplama işini birkaç CPU'ya bölebilir veya GPU veri paralelliği özelliğini kullanan çekirdekler. Diğer makine öğrenimi teknikleriyle benzer paralellik sağlanabilse de, PyTorch bunu çok daha kolaylaştırır.
- Hata Ayıklama: PyTorch'ta hata ayıklamak için yaygın olarak erişilebilen çok sayıda Python hata ayıklama aracından biri (örneğin, Python'un pdb ve ipdb araçları) kullanılabilir.
- PyTorch, dinamik hesaplama grafiklerini destekler; bu, ağın davranışının çalışma zamanı sırasında dinamik olarak değiştirilebileceğini ima eder.
- PyTorch, aşağıdakiler gibi özel olarak oluşturulmuş çeşitli modüllerle birlikte gelir: meşale metni, meşale görüşü ve meşale sesiNLP, bilgisayarla görme ve ses işleme gibi çeşitli derin öğrenme alanlarıyla başa çıkmak için kullanılabilir.
Pytorch Sınırlamaları
- Sınırlı izleme ve görselleştirme arayüzleri: TensorFlow, model grafiği (TensorBoard) oluşturmak için güçlü bir görselleştirme aracı içerirken, PyTorch şu anda bu özellikten yoksundur. Sonuç olarak, geliştiriciler TensorBoard'a harici olarak bağlanabilir veya mevcut çok sayıda Python'dan birini kullanabilir. veri görselleştirme araçları.
- PyTorch uçtan uca değil makine öğrenme geliştirme platformu; uygulamaları sunuculara, iş istasyonlarına ve mobil cihazlara dağıtır.
Tüm bu nedenlerle, Pytorch'a en iyi alternatifleri aramak akıllıca bir karar olacaktır.
En popüler Pytorch alternatifleri
İşte Pytorch'a en iyi alternatiflerin listesi.
1. Tensör akışı
TensorFlow Google tarafından oluşturulmuş, derin öğrenme odaklı, açık kaynaklı bir çerçevedir. Ayrıca standart destekler makine öğrenme. TensorFlow, derin öğrenme yerine büyük sayısal hesaplamalar düşünülerek tasarlanmıştır.
Ayrıca, derin öğrenme geliştirme için de oldukça değerli olduğunu kanıtladı, bu nedenle Google bunu ücretsiz olarak kullanıma sundu. TensorFlow, verileri tensörler olarak bilinen daha büyük boyutlu çok boyutlu diziler biçiminde alır. Muazzam hacimli verilerle uğraşırken, çok boyutlu diziler yardımcı olur.
TensorFlow, düğüm-kenar veri akışı grafiklerini temel alır. Yürütme yöntemi grafikler biçiminde olduğundan, GPU'ları kullanırken TensorFlow kodunu bir bilgisayar kümesi üzerinde yürütmek çok daha kolaydır.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust ve Scala, TensorFlow topluluğunun destek oluşturduğu diller arasındadır. TensorFlow, çok sayıda erişim noktasına sahip olmanın avantajını sunar.
Dillerin yanı sıra, TensorFlow, kendisine bağlanan veya onun üzerine inşa edilen çok çeşitli araçlara sahiptir.
Avantajlar
- Kullanıcı dostudur. Python'a aşina iseniz, öğrenmesi kolay olacaktır.
- Topluluktan destek. TensorFlow, Google ve diğer kuruluşların uzman geliştiricileri tarafından pratik olarak her gün geliştirilmektedir.
- TensorFlow Lite, TensorFlow modellerini mobil cihazlarda yürütmek için kullanılabilir.
- Tensorboard, izleme ve verileri görselleştirme. Derin öğrenme modellerinizi çalışırken izlemek istiyorsanız, bu harika bir araçtır.
- Tensorflow.js, tarayıcıda gerçek zamanlı derin öğrenme modellerini çalıştırmak için JavaScript kullanmanıza olanak tanır.
Dezavantajlar
- TensorFlow, hataları keşfetmeyi ve hata ayıklamayı zorlaştıran benzersiz bir yapıya sahiptir.
- OpenCL desteği yoktur.
- TensorFlow, Windows işletim sistemi kullanıcıları için pek çok yetenek sağlamaz. Linux kullanıcıları için çok sayıda yeteneğin kilidini açar. Ancak, Windows kullanıcıları anaconda istemini veya pip paketini kullanarak TensorFlow'u indirmeye devam edebilir.
- TensorFlow, belirsiz diziler için sembolik döngüler sunma açısından geride kalıyor. Belirli diziler için özel bir kullanımı vardır, bu da onu kullanılabilir bir sistem haline getirir. Sonuç olarak, düşük seviyeli bir API olarak kabul edilir.
2. Keralar
keras onu diğer derin öğrenme çerçevelerinden ayıran Python tabanlı bir derin öğrenme kitaplığıdır.
tanımlayan üst düzey bir programlama dilidir. sinir ağı API tanımı. Hem kullanıcı arayüzü olarak hem de üzerinde çalıştığı derin öğrenme çerçevelerinin yeteneklerini geliştirmek için kullanılabilir.
Hafif ve kullanımı kolay minimalist bir çerçevedir. Bu nedenlerle Keras, TensorFlow'un temel API'sinin bir parçasıdır. Bir Keras ön ucu, araştırmalarda sinir ağı modellerinin hızlı prototiplenmesine izin verir.
Modellerin çerçeveler arasında kolayca aktarılmasına izin verme ek avantajı ile API'yi kavramak ve kullanmak kolaydır.
Avantajlar
- Keras API'nin kullanımı basittir. API iyi tasarlanmış, nesne yönelimli ve uyarlanabilir, bu da daha keyifli bir kullanıcı deneyimi sağlar.
- Dağıtılmış eğitim ve çoklu GPU paralelliği için destek yerleşiktir.
- Keras, eksiksiz Python veri bilimi ortamına basit erişim sağlayan bir Python yerel modülüdür. Örneğin Keras modelleri Python scikit-learn API kullanılarak kullanılabilir.
- Keras, birkaç derin öğrenme modeli için önceden eğitilmiş ağırlıklar içerir. Bu modelleri doğrudan tahmin yapmak veya öznitelikleri çıkarmak için kullanabiliriz.
Dezavantajlar
- Düzenli olarak düşük seviyeli arka uç sorunları almak inanılmaz derecede can sıkıcı olabilir. Bu sorunlar, Keras'ın gerçekleştirmeyi amaçlamadığı görevleri yapmaya çalıştığımızda ortaya çıkar.
- Arka uçlarıyla karşılaştırıldığında, GPU'larda yavaş olabilir ve hesaplanması daha uzun sürebilir. Sonuç olarak, kullanıcı dostu olmak için hızdan ödün vermemiz gerekebilir.
- Sci-kit-learn gibi diğer paketlerle karşılaştırıldığında, Keras'ın veri ön işleme yetenekleri o kadar çekici değil.
3. Apache MX Ağı
Bir diğer öne çıkan Derin Öğrenme çerçevesi MXNet'tir. Apache Software Foundation tarafından oluşturulan MXNet, JavaScript, Python ve C++ dahil olmak üzere çeşitli dilleri destekler.
Amazon Web Services, derin öğrenme modellerinin geliştirilmesinde MXNet'i de destekler. Son derece ölçeklenebilir, hızlı model eğitimine olanak tanır ve çeşitli bilgisayar dilleriyle uyumludur.
Hızı ve üretkenliği optimize etmek için MXNet, sembolik ve zorunlu programlama dillerini harmanlamanıza olanak tanır. Sembolik ve zorunlu faaliyetleri gerçek zamanlı olarak paralelleştiren dinamik bir bağımlılık planlayıcıya dayanır.
Bunun da ötesinde, bir grafik optimizasyon katmanı, sembolik uygulamayı hızlı ve belleği ekonomik hale getirir. MXNet, taşınabilir ve hafif bir kitaplıktır.
NVIDIA PascalTM GPU'lar tarafından desteklenmektedir ve çeşitli GPU'lar ve düğümler üzerinden ölçeklenebilir, bu da modelleri daha hızlı eğitmenize olanak tanır.
Avantajlar
- GPU'ları destekler ve çoklu GPU moduna sahiptir.
- Verimli, ölçeklenebilir ve ışık hızında.
- Tüm büyük platformlar gemide.
- Model sunumu basittir ve API hızlıdır.
- Scala, R, Python, C++ ve JavaScript, desteklenen programlama dilleri arasındadır.
Dezavantajlar
- MXNet daha küçük açık kaynak TensorFlow'dan daha topluluk.
- İyileştirmeler, hata düzeltmeleri ve diğer iyileştirmelerin uygulanması, önemli topluluk desteği olmaması nedeniyle daha uzun sürer.
- MxNet, BT endüstrisindeki sayısız firma tarafından yaygın olarak kullanılmasına rağmen, Tensorflow kadar iyi bilinmemektedir.
4.Microsoft CNTK
Microsoft Bilişsel Araç Takımı (CNTK) dağıtılmış derin öğrenme için ticari olarak uygun bir açık kaynak çerçevesidir. Genellikle oluşturmak için kullanılır nöral ağlar, ancak makine öğrenimi ve bilişsel bilgi işlem için de kullanılabilir.
Çeşitli dilleri destekler ve bulutta kullanımı kolaydır. Bu nitelikler nedeniyle CNTK, çeşitli AI uygulamaları için uygundur. İşlevlerini çağırmak için C++ kullanabilsek de, en sık kullanılan seçenek bir Python programı kullanmaktır.
Birkaç bilgisayarda çalışırken, Microsoft Bilişsel Araç Seti'nin Theano veya TensorFlow gibi araç setlerinden daha iyi performans ve ölçeklenebilirlik sağladığı kabul edilmektedir.
Microsoft Bilişsel Araç Takımı, hem RNN hem de CNN sinir modellerini destekleyerek onu görüntü, el yazısı ve konuşma tanıma görevleri için uygun hale getirir.
Avantajlar
- Bir veri analizi motoru olan Apache Spark ile entegrasyonu kolaydır.
- CNTK'nin ölçeklenebilirliği, onu birçok işletmede popüler bir seçim haline getirdi. Birkaç optimize edilmiş bileşen vardır.
- Kararlı ve iyi performans sunar.
- Her ikisi de Microsoft tarafından desteklenen Azure Cloud ile iyi çalışır.
- Kaynak kullanımı ve yönetimi verimlidir.
Dezavantajlar
- Tensorflow'a kıyasla daha az topluluk desteği var.
- Dik bir öğrenme eğrisi.
- ARM desteğinin yanı sıra bir görselleştirme panosundan yoksundur.
5. Derin Öğrenme4j
Java birincil programlama dilinizse, DeepLearning4j kullanmak için iyi bir çerçevedir. Ticari düzeyde ve açık kaynaklı, dağıtılmış bir derin öğrenme kitaplığıdır.
RNN'ler ve CNN'ler gibi tüm ana sinir ağı tasarımları desteklenir. Deeplearning4j, derin öğrenme için bir Java ve Scala kütüphanesidir.
Hadoop ve Apache Spark ile de iyi çalışır. Deeplearning4j, GPU'ları da desteklediği için Java tabanlı derin öğrenme çözümleri için harika bir alternatiftir.
Eclipse Deeplearning4j derin öğrenme çerçevesi söz konusu olduğunda, öne çıkan özelliklerden bazıları, yinelemeli azaltmalar yoluyla paralel eğitim, mikro hizmet mimarisi uyarlaması ve dağıtılmış CPU'lar ve GPU'lar içerir.
Avantajlar
- Mükemmel belgelere ve topluluk yardımına sahiptir.
- Apache Spark entegrasyonu basittir.
- Ölçeklenebilir ve çok büyük miktarda veriyi işleyebilir.
Dezavantajlar
- Tensorflow ve PyTorch ile karşılaştırıldığında, daha az popülerdir.
- Java, mevcut tek programlama dilidir.
Sonuç
En iyi derin öğrenme çerçevesini seçmek zor bir iştir. Dahası, birçoğu olduğundan, liste talep arttıkça büyüyor. yapay zeka araştırma ve makine öğrenimi uygulamaları büyüyor. Her çerçevenin kendi artıları ve eksileri vardır.
Güvenlik, ölçeklenebilirlik ve performans dahil olmak üzere çeşitli hususlar dikkate alınmalıdır. Kurumsal düzeydeki sistemlerde, güvenilirlik daha da önemli hale gelir.
Yeni başlıyorsanız, Tensorflow başlamak için iyi bir yerdir. Windows tabanlı bir ticari ürün geliştiriyorsanız CNTK'yi seçin. Java'yı tercih ediyorsanız, DL4J kullanın.
Yorum bırak