Якщо ви читаєте це, ви, безсумнівно, вже почали свій шлях до глибокого навчання. Якщо ви новачок у цій темі, глибоке навчання — це надбудова, яка використовує унікальні мозкові структури, які називаються штучними нейронними мережами, для створення комп’ютерів, схожих на людину, які вирішують реальні проблеми.
Щоб допомогти в розробці цих дизайнів, такі технічні гіганти, як Google, Facebook та Uber, розробили різноманітні фреймворки для середовища глибокого навчання Python, що спрощує розуміння, створення та навчання різноманітних нейронних мереж.
Фреймворк глибокого навчання – це частина програмного забезпечення, яку вчені та науковці використовують для створення та навчання моделей глибокого навчання.
Мета цих рамок - дати можливість людям навчати свої моделі без необхідності розуміти методи, які стоять за ними. глибоке навчання, нейронні мережі та машинне навчання.
Через інтерфейс програмування високого рівня ці фреймворки забезпечують будівельні блоки для побудови, навчання та перевірки моделей.
Ми розглянемо TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK і DeepLearing4j як альтернативу PyTorch, який широко використовується. фреймворк глибокого навчання.
Що таке Pytorch?
PyTorch це безкоштовна бібліотека машинного навчання з відкритим вихідним кодом, створена за допомогою бібліотеки Torch Python.
Він був створений групою досліджень штучного інтелекту Facebook і опублікований як безкоштовна бібліотека з відкритим кодом у січні 2016 року з додатками для комп’ютерного зору, глибокого навчання та обробки природної мови.
Він має обов’язкову мову програмування Pythonic, яка підтримує код як модель, полегшує налагодження та сумісна з іншими популярними науково-обчислювальними бібліотеками, залишаючись при цьому ефективною та вмикаючи апаратні прискорювачі, такі як графічні процесори.
PyTorch зріс популярність серед дослідників глибокого навчання завдяки його зосередженості на зручності використання та ретельних міркуваннях продуктивності.
Він містить базову структуру даних Tensor, яка є багатовимірним масивом, подібним до масивів Numpy, що дозволяє програмістам легко розробляти складні нейронної мережі.
Він стає все більш популярним у сучасних секторах та в академічній спільноті завдяки своїй гнучкості, швидкості та простоті впровадження, що робить його одним із найпопулярніших інструментів глибокого навчання.
Основні характеристики Pytorch
- PyTorch орієнтований на Python або «pythonic», оскільки він призначений для глибокої інтеграції з програмуванням Python, а не служити інтерфейсом до бібліотеки, розробленої іншою мовою.
- Простий у навчанні – PyTorch дотримується тієї ж структури, що й традиційне програмування, і був ретельно задокументований, а спільнота розробників завжди намагається покращити його. Тому навчатися цьому легко як програмістам, так і непрограмістам.
- PyTorch може розділити обчислювальну роботу на кілька CPU або GPU ядра, що використовують можливість паралелізму даних. Хоча подібний паралелізм можна досягти за допомогою інших методів машинного навчання, PyTorch робить це набагато простіше.
- Налагодження: для налагодження PyTorch можна використовувати один із численних широко доступних інструментів налагодження Python (наприклад, інструменти Python pdb та ipdb).
- PyTorch підтримує динамічні обчислювальні графіки, що означає, що поведінку мережі можна динамічно змінювати під час виконання.
- PyTorch поставляється з різними спеціально створеними модулями, такими як torchtext, torchvision і torchaudio, які можна використовувати для роботи з різними областями глибокого навчання, такими як НЛП, комп’ютерний зір та обробка голосу.
Обмеження Pytorch
- Обмежені інтерфейси моніторингу та візуалізації: у той час як TensorFlow включає потужний інструмент візуалізації для створення графіка моделі (TensorBoard), PyTorch наразі не має цієї функції. В результаті розробники можуть підключатися до TensorBoard ззовні або використовувати один із численних існуючих Python засоби візуалізації даних.
- PyTorch не є наскрізним навчання за допомогою машини платформа розробки; він розгортає програми на серверах, робочих станціях і мобільних пристроях.
З усіх цих причин пошук найкращих альтернатив Pytorch був би розумним рішенням.
Найпопулярніші альтернативи Pytorch
Ось список найкращих альтернатив Pytorch.
1. Тензорний потік
TensorFlow — це фреймворк із відкритим кодом, орієнтований на глибоке навчання, створений Google. Він також підтримує стандарт навчання за допомогою машини. TensorFlow був розроблений з урахуванням великих числових обчислень, а не глибокого навчання.
Крім того, він виявився досить цінним і для розвитку глибокого навчання, тому Google зробив його доступним безкоштовно. TensorFlow приймає дані у вигляді багатовимірних масивів з більшими розмірами, відомих як тензори. Під час роботи з величезними обсягами даних корисними стають багатовимірні масиви.
TensorFlow заснований на графіках потоку даних на межі вузла. Оскільки метод виконання має форму графіків, набагато легше виконувати код TensorFlow на кластері комп’ютерів під час використання графічних процесорів.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust і Scala є серед мов, які підтримує спільнота TensorFlow. TensorFlow пропонує перевагу великої кількості точок доступу.
Крім мов, TensorFlow має великий набір інструментів, які підключаються до нього або створюються на його основі.
Переваги
- Це зручно. Якщо ви знайомі з Python, його буде легко підібрати.
- Підтримка громади. TensorFlow практично щодня вдосконалюється Google та експертами-розробниками інших організацій.
- TensorFlow Lite можна використовувати для виконання моделей TensorFlow на мобільних пристроях.
- Tensorboard - це інструмент для моніторингу і візуалізація даних. Якщо ви хочете спостерігати за своїми моделями глибокого навчання в дії, це чудовий інструмент для використання.
- Tensorflow.js дозволяє використовувати JavaScript для запуску моделей глибокого навчання в реальному часі у браузері.
Недоліки
- TensorFlow має унікальну структуру, що ускладнює виявлення та налагодження помилок.
- Немає підтримки OpenCL.
- TensorFlow не надає багато можливостей для користувачів операційної системи Windows. Він відкриває безліч можливостей для користувачів Linux. Однак користувачі Windows все ще можуть завантажити TensorFlow за допомогою підказки anaconda або пакета pip.
- TensorFlow відстає з точки зору пропозиції символічних циклів для невизначених послідовностей. Він має особливе використання для певних послідовностей, що робить його придатною для використання системою. В результаті його називають низькорівневим API.
2. Керас
Керас це бібліотека глибокого навчання на основі Python, що відрізняє її від інших фреймворків глибокого навчання.
Це мова програмування високого рівня, яка визначає a нейронної мережі Визначення API. Його можна використовувати як інтерфейс користувача, так і для покращення можливостей фреймворків глибокого навчання, на яких він працює.
Це мінімалістичний каркас, який є легким і простим у використанні. З цих причин Keras є частиною основного API TensorFlow. Інтерфейс Keras дозволяє швидко створювати прототипи моделей нейронної мережі в дослідженнях.
API простий для розуміння та використання, з додатковим бонусом, що дозволяє легко передавати моделі між фреймворками.
Переваги
- Keras API простий у використанні. API добре розроблений, об’єктно-орієнтований і адаптивний, що забезпечує більш приємний досвід користувача.
- Вбудована підтримка розподіленого навчання та паралелізму кількох GPU.
- Keras — це власний модуль Python, який забезпечує простий доступ до повного середовища Python Data Science. Наприклад, моделі Keras можна використовувати за допомогою API scikit-learn Python.
- Keras включає попередньо підготовлені ваги для кількох моделей глибокого навчання. Ми можемо використовувати ці моделі безпосередньо для прогнозування або вилучення ознак.
Недоліки
- Регулярно отримувати низькорівневі проблеми з серверною системою може бути неймовірно неприємно. Ці проблеми виникають, коли ми намагаємося виконати завдання, для виконання яких Keras не призначено.
- Якщо порівнювати з його бекендами, він може працювати повільно на графічних процесорах і займати більше часу для обчислень. У результаті нам, можливо, доведеться піти на компроміс із швидкістю для зручності використання.
- У порівнянні з іншими пакетами, такими як sci-kit-learn, можливості попередньої обробки даних Keras не такі привабливі.
3. Apache MX Net
Ще один видатний Фреймворк глибокого навчання є MXNet. MXNet, створений Apache Software Foundation, підтримує різні мови, включаючи JavaScript, Python і C++.
Amazon Web Services також підтримує MXNet у розробці моделей глибокого навчання. Він надзвичайно масштабований, що дозволяє швидко навчатися моделі, і він сумісний з різними мовами комп’ютера.
Щоб оптимізувати швидкість і продуктивність, MXNet дозволяє поєднувати символічні та обов’язкові мови програмування. Він заснований на динамічному планувальнику залежностей, який паралелізує символічні та обов’язкові дії в режимі реального часу.
Крім того, рівень оптимізації графів робить символьне виконання швидким і економним пам’ять. MXNet — портативна і легка бібліотека.
Він працює на основі графічних процесорів NVIDIA PascalTM і масштабується на кількох графічних процесорах і вузлах, що дозволяє швидше навчати моделі.
Переваги
- Підтримує графічні процесори та має режим кількох графічних процесорів.
- Ефективний, масштабований і блискавичний.
- На борту є всі основні платформи.
- Обслуговування моделі просте, а API швидкий.
- Серед підтримуваних мов програмування є Scala, R, Python, C++ і JavaScript.
Недоліки
- MXNet має менший з відкритим вихідним кодом спільноти, ніж TensorFlow.
- Покращення, виправлення помилок та інші покращення займають більше часу для впровадження через відсутність значної підтримки спільноти.
- Незважаючи на те, що MxNet широко використовується численними фірмами в ІТ-індустрії, він не так відомий, як Tensorflow.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) є комерційно життєздатною структурою з відкритим кодом для розподіленого глибокого навчання. Зазвичай використовується для створення нейронні мережі, але також може використовуватися для машинного навчання та когнітивних обчислень.
Він підтримує різні мови та простий у використанні в хмарі. Завдяки цим якостям CNTK підходить для різноманітних додатків AI. Хоча ми можемо використовувати C++ для виклику його функцій, найпоширенішим варіантом є використання програми на Python.
Під час роботи на кількох комп’ютерах Microsoft Cognitive Toolkit дає кращу продуктивність і масштабованість, ніж набори інструментів, як Theano або TensorFlow.
Microsoft Cognitive Toolkit підтримує нейронні моделі RNN і CNN, що робить його придатним для завдань розпізнавання зображень, рукописного тексту та мови.
Переваги
- Проста в інтеграції з Apache Spark, механізмом аналізу даних.
- Масштабованість CNTK зробила його популярним вибором у багатьох компаніях. Є кілька оптимізованих компонентів.
- Забезпечує стабільну і хорошу продуктивність.
- Добре працює з Azure Cloud, обидва з яких підтримуються Microsoft.
- Використання ресурсів і управління ними ефективні.
Недоліки
- У порівнянні з Tensorflow, підтримка спільноти менша.
- Крута крива навчання.
- У ньому немає плати візуалізації, а також підтримки ARM.
5. DeepLearning4j
Якщо Java є вашою основною мовою програмування, DeepLearning4j є гарною платформою для використання. Це розподілена бібліотека глибокого навчання комерційного рівня з відкритим кодом.
Підтримуються всі основні типи нейронних мереж, такі як RNN і CNN. Deeplearning4j — це бібліотека Java та Scala для глибокого навчання.
Він також добре працює з Hadoop і Apache Spark. Deeplearning4j є чудовою альтернативою для рішень глибокого навчання на основі Java, оскільки він також підтримує графічні процесори.
Що стосується фреймворку глибокого навчання Eclipse Deeplearning4j, деякі з визначних функцій включають паралельне навчання за допомогою ітеративних скорочень, адаптацію архітектури мікросервісів і розподілені центральні і графічні процесори.
Переваги
- Він має чудову документацію та допомогу громади.
- Інтеграція Apache Spark проста.
- Він масштабований і здатний обробляти величезні обсяги даних.
Недоліки
- У порівнянні з Tensorflow і PyTorch, він менш популярний.
- Java є єдиною доступною мовою програмування.
Висновок
Вибір найкращої системи глибокого навчання – важке завдання. Тим більше, що їх дуже багато, список зростає в міру попиту штучний інтелект дослідницькі програми та програми машинного навчання ростуть. Кожен каркас має свій набір плюсів і мінусів.
Необхідно враховувати декілька міркувань, включаючи безпеку, масштабованість та продуктивність. У системах корпоративного рівня надійність стає ще важливішою.
Якщо ви тільки починаєте, Tensorflow — гарне місце для початку. Виберіть CNTK, якщо ви розробляєте комерційний продукт на базі Windows. Якщо ви віддаєте перевагу Java, використовуйте DL4J.
залишити коментар