اگر آپ اسے پڑھ رہے ہیں، تو آپ نے بلاشبہ پہلے ہی گہری تعلیم میں اپنا سفر شروع کر دیا ہے۔ اگر آپ اس موضوع میں نئے ہیں تو، گہری تعلیم ایک ایسا اضافہ ہے جو دماغ کی طرح کی منفرد ساختوں کا استعمال کرتا ہے جسے مصنوعی اعصابی نیٹ ورک کہتے ہیں انسانوں کی طرح کے کمپیوٹر بنانے کے لیے جو حقیقی دنیا کے مسائل سے نمٹتے ہیں۔
ان ڈیزائنوں کی ترقی میں مدد کرنے کے لیے، گوگل، فیس بک، اور اوبر جیسے ٹیک بیہومتھز نے Python کے گہرے سیکھنے کے ماحول کے لیے مختلف قسم کے فریم ورک تیار کیے ہیں، جس سے متنوع نیورل نیٹ ورکس کو سمجھنا، تخلیق کرنا اور تربیت کرنا آسان ہو گیا ہے۔
گہرا سیکھنے کا فریم ورک سافٹ ویئر کا ایک ٹکڑا ہے جسے ماہرین تعلیم اور ڈیٹا سائنسدان گہری سیکھنے کے ماڈل بنانے اور تربیت دینے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔
ان فریم ورک کا مقصد یہ ہے کہ لوگوں کے لیے اس کے پیچھے کی تکنیکوں کو سمجھے بغیر اپنے ماڈل کو تربیت دینا ممکن بنایا جائے۔ گہری سیکھنےعصبی نیٹ ورکس، اور مشین لرننگ۔
ایک اعلیٰ سطحی پروگرامنگ انٹرفیس کے ذریعے، یہ فریم ورک ماڈلز کی تعمیر، تربیت اور تصدیق کے لیے تعمیراتی بلاکس فراہم کرتے ہیں۔
ہم TensorFlow، Keras، Apache MXNet، Microsoft CNTK، اور DeepLearing4j کو PyTorch کے متبادل کے طور پر دیکھیں گے، جو کہ ایک وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے۔ گہری سیکھنے کا فریم ورک.
Pytorch کیا ہے؟
پی ٹورچ ایک مفت، اوپن سورس مشین لرننگ لائبریری ہے جو Torch Python لائبریری کے ساتھ بنائی گئی ہے۔
اسے Facebook کے AI ریسرچ گروپ نے بنایا تھا اور جنوری 2016 میں کمپیوٹر وژن، گہری سیکھنے اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں ایپلی کیشنز کے ساتھ ایک مفت اور اوپن سورس لائبریری کے طور پر شائع کیا گیا تھا۔
اس میں ایک لازمی اور پائتھونک پروگرامنگ لینگویج ہے جو کوڈ کو بطور ماڈل سپورٹ کرتی ہے، ڈیبگنگ کی سہولت فراہم کرتی ہے، اور دیگر مشہور سائنسی کمپیوٹنگ لائبریریوں کے ساتھ مطابقت رکھتی ہے، یہ سب کچھ موثر رہتے ہوئے اور GPUs جیسے ہارڈویئر ایکسلریٹر کو فعال کرتے ہوئے ہے۔
PyTorch گہرائی سے سیکھنے والے محققین کے درمیان مقبولیت میں اضافہ ہوا ہے جس کی بدولت اس کے استعمال کے قابل اور مکمل کارکردگی کے تحفظات پر توجہ دی گئی ہے۔
اس میں ڈیٹا کا ایک بنیادی ڈھانچہ، ٹینسر ہے، جو کہ Numpy arrays کی طرح ایک کثیر جہتی سرنی ہے، جو پروگرامرز کو آسانی سے ایک پیچیدہ ڈیزائن کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ عصبی نیٹ ورک.
یہ موجودہ شعبوں اور تعلیمی برادری میں اپنی لچک، رفتار، اور نفاذ میں آسانی کی وجہ سے زیادہ مقبول ہوتا جا رہا ہے، جو اسے سیکھنے کے سب سے مشہور ٹولز میں سے ایک بنا رہا ہے۔
Pytorch کی اہم خصوصیات
- PyTorch Python-centric، یا "pythonic" ہے، اس میں یہ Python پروگرامنگ کے ساتھ گہرے انضمام کے لیے ہے نہ کہ کسی دوسری زبان میں تیار کی گئی لائبریری کے لیے انٹرفیس کے طور پر کام کرنا۔
- سیکھنے کے لیے آسان - PyTorch روایتی پروگرامنگ کے ڈھانچے کی پیروی کرتا ہے اور اسے احتیاط سے دستاویز کیا گیا ہے، جس میں ڈویلپر کمیونٹی ہمیشہ اسے بڑھانے کی کوشش کرتی ہے۔ اس لیے پروگرامرز اور نان پروگرامرز دونوں کے لیے سیکھنا آسان ہے۔
- PyTorch کمپیوٹیشنل کام کو کئی CPU یا پر تقسیم کر سکتا ہے۔ GPU ڈیٹا متوازی صلاحیت کا استعمال کرتے ہوئے کور۔ اگرچہ اسی طرح کی ہم آہنگی کو دیگر مشین لرننگ تکنیکوں کے ساتھ پورا کیا جا سکتا ہے، PyTorch اسے بہت آسان بنا دیتا ہے۔
- ڈیبگنگ: پائیتھون ڈیبگنگ کے متعدد بڑے پیمانے پر قابل رسائی ٹولز میں سے ایک (مثال کے طور پر، Python کے pdb اور ipdb ٹولز) کو PyTorch کو ڈیبگ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- PyTorch متحرک کمپیوٹیشنل گرافس کو سپورٹ کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ رن ٹائم کے دوران نیٹ ورک کے رویے کو متحرک طور پر تبدیل کیا جا سکتا ہے۔
- PyTorch مختلف خاص طور پر بنائے گئے ماڈیولز کے ساتھ آتا ہے، جیسے ٹارچ ٹیکسٹ، ٹارچ ویژن، اور ٹارچوڈیو، جس کا استعمال گہری سیکھنے کے مختلف شعبوں سے نمٹنے کے لیے کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ NLP، کمپیوٹر ویژن، اور وائس پروسیسنگ۔
Pytorch کی حدود
- محدود نگرانی اور ویژولائزیشن انٹرفیس: جب کہ TensorFlow میں ماڈل گراف (TensorBoard) بنانے کے لیے ایک طاقتور ویژولائزیشن ٹول شامل ہے، PyTorch میں فی الحال اس خصوصیت کا فقدان ہے۔ نتیجے کے طور پر، ڈویلپرز بیرونی طور پر TensorBoard سے منسلک ہو سکتے ہیں یا متعدد موجودہ Python میں سے ایک کو استعمال کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا بصری کے اوزار.
- PyTorch آخر سے آخر تک نہیں ہے۔ مشین لرننگ ترقیاتی پلیٹ فارم؛ یہ سرورز، ورک سٹیشنز، اور موبائل آلات پر ایپلیکیشنز تعینات کرتا ہے۔
ان تمام وجوہات کی بنا پر، Pytorch کے بہترین متبادل تلاش کرنا ایک دانشمندانہ فیصلہ ہوگا۔
سب سے زیادہ مقبول Pytorch متبادل
Pytorch کے بہترین متبادل کی فہرست یہ ہے۔
1. ٹینسر فلو
TensorFlow ایک گہری سیکھنے پر مرکوز، اوپن سورس فریم ورک ہے جسے Google نے بنایا ہے۔ یہ معیار کی بھی حمایت کرتا ہے۔ مشین لرننگ. TensorFlow کو گہری سیکھنے کی بجائے بڑے عددی حسابات کو ذہن میں رکھتے ہوئے ڈیزائن کیا گیا تھا۔
مزید برآں، یہ گہری سیکھنے کی ترقی کے لیے بھی کافی قیمتی ثابت ہوا، اس لیے گوگل نے اسے مفت میں دستیاب کرایا۔ TensorFlow زیادہ جہتوں کے ساتھ کثیر جہتی صفوں کی شکل میں ڈیٹا لیتا ہے، جسے ٹینسر کہتے ہیں۔ ڈیٹا کی بہت زیادہ مقداروں سے نمٹنے کے دوران، کثیر جہتی صفیں مددگار ثابت ہوتی ہیں۔
TensorFlow نوڈ ایج ڈیٹا فلو گرافس پر مبنی ہے۔ چونکہ عمل درآمد کا طریقہ گرافس کی شکل اختیار کرتا ہے، اس لیے GPUs کا استعمال کرتے ہوئے کمپیوٹرز کے کلسٹر پر TensorFlow کوڈ کو چلانا بہت آسان ہے۔
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust, اور Scala ان زبانوں میں سے ہیں جن کے لیے TensorFlow کی کمیونٹی نے تعاون پیدا کیا ہے۔ TensorFlow ایک بڑی تعداد میں رسائی پوائنٹس رکھنے کا فائدہ پیش کرتا ہے۔
زبانوں کے علاوہ، TensorFlow میں ٹولز کی ایک بڑی رینج ہے جو اس سے جڑے ہوئے ہیں یا اس کے اوپر بنائے گئے ہیں۔
فوائد
- یہ صارف دوست ہے۔ اگر آپ Python سے واقف ہیں تو اسے اٹھانا آسان ہوگا۔
- کمیونٹی کی طرف سے تعاون۔ TensorFlow کو عملی طور پر گوگل اور دیگر تنظیموں کے ماہر ڈویلپرز ہر روز بہتر بناتے ہیں۔
- TensorFlow Lite کو موبائل آلات پر TensorFlow ماڈلز کو انجام دینے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- ٹینسر بورڈ مانیٹرنگ کا ایک ٹول ہے۔ اعداد و شمار کا تصور. اگر آپ اپنے گہرے سیکھنے کے ماڈلز کو عملی طور پر دیکھنا چاہتے ہیں، تو یہ استعمال کرنے کا ایک بہترین ٹول ہے۔
- Tensorflow.js آپ کو براؤزر میں ریئل ٹائم ڈیپ لرننگ ماڈلز چلانے کے لیے JavaScript استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
خامیاں
- TensorFlow کی ایک منفرد ساخت ہے، جس کی وجہ سے غلطیوں کو تلاش کرنا اور ڈیبگ کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔
- کوئی OpenCL سپورٹ نہیں ہے۔
- TensorFlow ونڈوز آپریٹنگ سسٹم کے صارفین کے لیے بہت سی صلاحیتیں فراہم نہیں کرتا ہے۔ یہ لینکس کے صارفین کے لیے بہت ساری صلاحیتوں کو کھولتا ہے۔ تاہم، ونڈوز صارفین اب بھی ایناکونڈا پرامپٹ یا پائپ پیکج کا استعمال کرتے ہوئے TensorFlow ڈاؤن لوڈ کر سکتے ہیں۔
- TensorFlow غیر معینہ ترتیب کے لیے علامتی لوپس پیش کرنے کے معاملے میں پیچھے ہے۔ خاص ترتیب کے لیے اس کا ایک مخصوص استعمال ہے، جو اسے ایک قابل استعمال نظام بناتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، اسے کم سطحی API کے طور پر جانا جاتا ہے۔
2. کیراس
کیراس پائیتھون پر مبنی ڈیپ لرننگ لائبریری ہے، جو اسے دوسرے ڈیپ لرننگ فریم ورک سے ممتاز کرتی ہے۔
یہ ایک اعلیٰ سطحی پروگرامنگ زبان ہے جو a عصبی نیٹ ورک API کی تعریف اسے یوزر انٹرفیس کے طور پر اور گہرے سیکھنے کے فریم ورک کی صلاحیتوں کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جس پر یہ چلتا ہے۔
یہ ایک کم سے کم فریم ورک ہے جو ہلکا پھلکا اور استعمال میں آسان ہے۔ ان وجوہات کی بناء پر، Keras TensorFlow کے بنیادی API کا حصہ ہے۔ کیراس فرنٹ اینڈ تحقیق میں نیورل نیٹ ورک ماڈلز کی تیز رفتار پروٹو ٹائپنگ کی اجازت دیتا ہے۔
API آسانی سے ماڈلز کو فریم ورک کے درمیان منتقل کرنے کی اجازت دینے کے اضافی بونس کے ساتھ، سمجھنے اور استعمال کرنے کے لیے سیدھا ہے۔
فوائد
- Keras API استعمال کرنا آسان ہے۔ API اچھی طرح سے ڈیزائن کیا گیا ہے، آبجیکٹ پر مبنی ہے، اور موافقت پذیر ہے، جس کے نتیجے میں صارف کا تجربہ زیادہ لطف اندوز ہوتا ہے۔
- تقسیم شدہ تربیت اور ملٹی-جی پی یو متوازی کے لیے تعاون بلٹ ان ہے۔
- Keras ایک Python کا مقامی ماڈیول ہے جو مکمل Python ڈیٹا سائنس ماحول تک آسان رسائی فراہم کرتا ہے۔ مثال کے طور پر Keras ماڈلز کو Python scikit-learn API کا استعمال کرتے ہوئے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- کیراس میں کئی گہری سیکھنے والے ماڈلز کے لیے پہلے سے تربیت یافتہ وزن شامل ہیں۔ ہم ان ماڈلز کو براہ راست پیشین گوئیاں کرنے یا خصوصیات نکالنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
خامیاں
- مستقل بنیادوں پر کم سطح کے پس منظر کے مسائل حاصل کرنا ناقابل یقین حد تک پریشان کن ہوسکتا ہے۔ یہ مسائل اس وقت پیدا ہوتے ہیں جب ہم ان کاموں کو کرنے کی کوشش کرتے ہیں جو کیراس کو پورا کرنا نہیں تھا۔
- جب اس کے بیک اینڈز سے موازنہ کیا جائے تو یہ GPUs پر سست ہو سکتا ہے اور حساب کرنے میں زیادہ وقت لگتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، ہمیں صارف دوستی کے لیے رفتار سے سمجھوتہ کرنا پڑ سکتا ہے۔
- دیگر پیکجوں جیسے کہ sci-kit-learn کے مقابلے میں، Keras ڈیٹا پری پروسیسنگ کی صلاحیتیں اتنی دلکش نہیں ہیں۔
3. اپاچی ایم ایکس نیٹ
ایک اور نمایاں گہری سیکھنے کا فریم ورک MXNet ہے۔ MXNet، جسے Apache Software Foundation نے بنایا تھا، مختلف زبانوں کو سپورٹ کرتا ہے، بشمول JavaScript، Python، اور C++۔
ایمیزون ویب سروسز ڈیپ لرننگ ماڈلز کی ترقی میں MXNet کو بھی سپورٹ کرتی ہے۔ یہ انتہائی قابل توسیع ہے، فوری ماڈل کی تربیت کی اجازت دیتا ہے، اور یہ کمپیوٹر کی مختلف زبانوں کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے۔
رفتار اور پیداواری صلاحیت کو بہتر بنانے کے لیے، MXNet آپ کو علامتی اور لازمی پروگرامنگ زبانوں کو ملانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ایک متحرک انحصار شیڈیولر پر مبنی ہے جو حقیقی وقت میں علامتی اور ضروری سرگرمیوں کو متوازی کرتا ہے۔
اس کے اوپری حصے میں، گراف کی اصلاح کی پرت علامتی عمل کو تیز اور میموری کو اقتصادی بناتی ہے۔ MXNet ایک پورٹیبل اور ہلکی پھلکی لائبریری ہے۔
یہ NVIDIA PascalTM GPUs کے ذریعے تقویت یافتہ ہے اور کئی GPUs اور نوڈس پر توسیع پذیر ہے، جس سے آپ ماڈلز کو زیادہ تیزی سے تربیت دے سکتے ہیں۔
فوائد
- GPUs کو سپورٹ کرتا ہے اور اس میں ملٹی GPU موڈ ہے۔
- موثر، توسیع پذیر، اور بجلی کی تیز رفتار۔
- تمام بڑے پلیٹ فارم بورڈ پر ہیں۔
- ماڈل پیش کرنا آسان ہے، اور API تیز ہے۔
- Scala، R، Python، C++، اور JavaScript پروگرامنگ زبانوں میں شامل ہیں۔
خامیاں
- MXNet میں چھوٹا ہے۔ اوپن سورس TensorFlow کے مقابلے میں کمیونٹی.
- نمایاں کمیونٹی سپورٹ کی کمی کی وجہ سے بہتری، بگ فکسز، اور دیگر بہتریوں کو لاگو ہونے میں زیادہ وقت لگتا ہے۔
- MxNet، اگرچہ IT انڈسٹری میں متعدد فرموں کے ذریعہ وسیع پیمانے پر ملازم ہے، لیکن Tensorflow کے طور پر معروف نہیں ہے۔
4. Microsoft CNTK
مائیکرو سافٹ کے علمی ٹول کٹ (CNTK) تقسیم شدہ گہری سیکھنے کے لیے تجارتی طور پر قابل عمل اوپن سورس فریم ورک ہے۔ یہ عام طور پر بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ نیند نیٹ ورک، لیکن مشین لرننگ اور علمی کمپیوٹنگ کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔
یہ مختلف زبانوں کو سپورٹ کرتا ہے اور کلاؤڈ پر استعمال کرنا آسان ہے۔ ان خصوصیات کی وجہ سے، CNTK مختلف قسم کی AI ایپلی کیشنز کے لیے موزوں ہے۔ اگرچہ ہم C++ کا استعمال اس کے افعال کو شروع کرنے کے لیے کر سکتے ہیں، لیکن سب سے زیادہ کثرت سے آپشن Python پروگرام کو استعمال کرنا ہے۔
کئی کمپیوٹرز پر چلتے وقت، مائیکروسافٹ کوگنیٹو ٹول کٹ کو تھیانو یا ٹینسر فلو جیسی ٹول کٹس سے بہتر کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی دینے کے لیے پہچانا جاتا ہے۔
مائیکروسافٹ کاگنیٹو ٹول کٹ RNN اور CNN دونوں نیورل ماڈلز کو سپورٹ کرتا ہے، جو اسے امیج، ہینڈ رائٹنگ، اور اسپیچ ریکگنیشن کے کاموں کے لیے موزوں بناتا ہے۔
فوائد
- Apache Spark، ڈیٹا اینالیٹکس انجن کے ساتھ ضم کرنا آسان ہے۔
- CNTK کی توسیع پذیری نے اسے بہت سے کاروباروں میں ایک مقبول انتخاب بنا دیا ہے۔ کئی مرضی کے اجزاء ہیں.
- مستحکم اور اچھی کارکردگی پیش کرتا ہے۔
- Azure کلاؤڈ کے ساتھ اچھی طرح سے کام کرتا ہے، یہ دونوں مائیکروسافٹ کے تعاون سے ہیں۔
- وسائل کا استعمال اور انتظام موثر ہے۔
خامیاں
- Tensorflow کے مقابلے میں، کمیونٹی کی حمایت کم ہے۔
- سیکھنے کا ایک تیز وکر۔
- اس میں ویژولائزیشن بورڈ کے ساتھ ساتھ ARM سپورٹ کی کمی ہے۔
5. DeepLearning4j
اگر جاوا آپ کی بنیادی پروگرامنگ زبان ہے تو، DeepLearning4j استعمال کرنے کے لیے ایک اچھا فریم ورک ہے۔ یہ ایک تقسیم شدہ گہری سیکھنے والی لائبریری ہے جو تجارتی درجے کی اور اوپن سورس ہے۔
تمام اہم قسم کے نیورل نیٹ ورک ڈیزائن، جیسے RNNs اور CNNs، تعاون یافتہ ہیں۔ Deeplearning4j گہری سیکھنے کے لیے جاوا اور اسکالا لائبریری ہے۔
یہ Hadoop اور Apache Spark کے ساتھ بھی اچھی طرح سے کام کرتا ہے۔ Deeplearning4j جاوا پر مبنی گہری سیکھنے کے حل کے لیے ایک شاندار متبادل ہے کیونکہ یہ GPUs کو بھی سپورٹ کرتا ہے۔
جب Eclipse Deeplearning4j ڈیپ لرننگ فریم ورک کی بات آتی ہے، تو کچھ اسٹینڈ آؤٹ خصوصیات میں تکراری کمی، مائیکرو سروس آرکیٹیکچر موافقت، اور تقسیم شدہ CPUs اور GPUs کے ذریعے متوازی تربیت شامل ہیں۔
فوائد
- اس میں بہترین دستاویزات اور کمیونٹی کی مدد ہے۔
- اپاچی اسپارک انضمام آسان ہے۔
- یہ توسیع پذیر ہے اور ڈیٹا کی بہت بڑی مقدار کو سنبھالنے کے قابل ہے۔
خامیاں
- Tensorflow اور PyTorch کے مقابلے میں، یہ کم مقبول ہے۔
- جاوا واحد پروگرامنگ زبان دستیاب ہے۔
نتیجہ
بہترین گہری سیکھنے کے فریم ورک کا انتخاب ایک مشکل کام ہے۔ مزید یہ کہ چونکہ ان میں سے بہت سارے ہیں، اس لسٹ کی مانگ کے مطابق اضافہ ہو رہا ہے۔ مصنوعی ذہانت تحقیق اور مشین لرننگ ایپلی کیشنز بڑھ رہی ہیں۔ ہر فریم ورک کے اپنے فوائد اور منفی پہلو ہوتے ہیں۔
سیکورٹی، اسکیل ایبلٹی، اور کارکردگی سمیت متعدد غور و فکر کرنا ضروری ہے۔ انٹرپرائز گریڈ سسٹم میں، انحصار اور بھی اہم ہو جاتا ہے۔
اگر آپ ابھی شروعات کر رہے ہیں، تو Tensorflow شروع کرنے کے لیے ایک اچھی جگہ ہے۔ اگر آپ ونڈوز پر مبنی تجارتی مصنوعات تیار کر رہے ہیں تو CNTK کا انتخاب کریں۔ اگر آپ جاوا کو ترجیح دیتے ہیں تو DL4J استعمال کریں۔
جواب دیجئے