Agar siz buni o'qiyotgan bo'lsangiz, shubhasiz, siz allaqachon chuqur o'rganishga sayohatingizni boshlagansiz. Agar siz ushbu mavzuga yangi bo'lsangiz, chuqur o'rganish - bu haqiqiy muammolarni hal qiladigan odamga o'xshash kompyuterlarni qurish uchun sun'iy neyron tarmoqlar deb ataladigan noyob miya tuzilmalaridan foydalanadigan qo'shimcha.
Ushbu dizaynlarni ishlab chiqishda yordam berish uchun Google, Facebook va Uber kabi texnologik begemotlar Python chuqur o'rganish muhiti uchun turli ramkalarni ishlab chiqdi, bu esa turli neyron tarmoqlarni tushunish, yaratish va o'qitishni osonlashtiradi.
Chuqur ta'lim tizimi - bu akademiklar va ma'lumotlar olimlari chuqur o'rganish modellarini yaratish va o'qitish uchun foydalanadigan dasturiy ta'minot.
Ushbu ramkalarning maqsadi odamlarga o'zlarining modellarini o'rgatishlariga imkon yaratishdir. chuqur o'rganish, neyron tarmoqlar va mashinalarni o'rganish.
Yuqori darajadagi dasturlash interfeysi orqali ushbu ramkalar modellarni qurish, o'qitish va tekshirish uchun qurilish bloklarini taqdim etadi.
Biz TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK va DeepLearing4j-ni PyTorch-ga muqobil sifatida ko'rib chiqamiz, bu keng tarqalgan. chuqur ta'lim tizimi.
Pytorch nima?
PyTorch Torch Python kutubxonasi bilan qurilgan bepul, ochiq manbali mashina oʻrganish kutubxonasi.
U Facebook’ning AI Research guruhi tomonidan yaratilgan va 2016-yil yanvar oyida bepul va ochiq manbali kutubxona sifatida kompyuterni ko‘rish, chuqur o‘rganish va tabiiy tillarni qayta ishlash bo‘yicha ilovalar bilan nashr etilgan.
U imperativ va Pythonic dasturlash tiliga ega bo'lib, kodni model sifatida qo'llab-quvvatlaydi, disk raskadrovkani osonlashtiradi va boshqa mashhur ilmiy hisoblash kutubxonalari bilan mos keladi, shu bilan birga samarali bo'lib qoladi va GPU kabi apparat tezlatkichlarini faollashtiradi.
PyTorch foydalanish qulayligiga e'tibor qaratgani va ishlashga jiddiy e'tibor qaratgani tufayli chuqur o'rganuvchilar orasida mashhur bo'ldi.
U Numpy massivlariga o'xshash ko'p o'lchovli massiv bo'lgan Tensor asosiy ma'lumotlar tuzilmasini o'z ichiga oladi, bu dasturchilarga murakkab ma'lumotlarni osongina loyihalash imkonini beradi. neyron tarmoq.
U o'zining moslashuvchanligi, tezligi va amalga oshirish qulayligi tufayli joriy sektorlarda va akademik hamjamiyatda tobora ommalashib bormoqda va bu uni eng mashhur chuqur o'rganish vositalaridan biriga aylantiradi.
Pytorch asosiy xususiyatlari
- PyTorch Python-markazli yoki "pythonik" bo'lib, u boshqa tilda ishlab chiqilgan kutubxonaga interfeys sifatida xizmat qilish o'rniga Python dasturlash bilan chuqur integratsiya qilish uchun mo'ljallangan.
- O'rganish oson - PyTorch an'anaviy dasturlash bilan bir xil tuzilishga amal qiladi va sinchkovlik bilan hujjatlashtirilgan, ishlab chiquvchilar hamjamiyati doimo uni yaxshilashga harakat qiladi. Shuning uchun dasturchilar uchun ham, dasturchi bo'lmaganlar uchun ham o'rganish oson.
- PyTorch hisoblash ishlarini bir nechta CPU yoki GPU ma'lumotlar parallelligi qobiliyatidan foydalanadigan yadrolar. Shunga o'xshash parallelizm boshqa mashinani o'rganish usullari bilan amalga oshirilishi mumkin bo'lsa-da, PyTorch buni ancha osonlashtiradi.
- Nosozliklarni tuzatish: PyTorchni disk raskadrovka qilish uchun keng foydalanish mumkin bo'lgan ko'p sonli Python disk raskadrovka vositalaridan biri (masalan, Python pdb va ipdb vositalari) ishlatilishi mumkin.
- PyTorch dinamik hisoblash grafiklarini qo'llab-quvvatlaydi, bu tarmoqning xatti-harakati ish vaqtida dinamik ravishda o'zgarishi mumkinligini anglatadi.
- PyTorch turli xil maxsus yaratilgan modullar bilan birga keladi, masalan torchtext, torchvision va torchaudio, bu NLP, kompyuter ko'rish va ovozni qayta ishlash kabi chuqur o'rganishning turli sohalari bilan shug'ullanish uchun ishlatilishi mumkin.
Pytorch cheklovlari
- Cheklangan monitoring va vizualizatsiya interfeyslari: TensorFlow model grafigini (TensorBoard) yaratish uchun kuchli vizualizatsiya vositasini o'z ichiga olgan bo'lsa-da, PyTorch hozirda bu xususiyatga ega emas. Natijada, ishlab chiquvchilar TensorBoard-ga tashqaridan ulanishlari yoki ko'plab mavjud Python-lardan birini ishlatishlari mumkin. ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish vositalari.
- PyTorch - bu oxirigacha emas kompyuterni o'rganish rivojlanish platformasi; u ilovalarni serverlar, ish stantsiyalari va mobil qurilmalarga joylashtiradi.
Shu sabablarga ko'ra, Pytorchga eng yaxshi alternativani izlash oqilona qaror bo'ladi.
Eng mashhur Pytorch alternativalari
Bu erda Pytorch-ga eng yaxshi alternativalar ro'yxati.
1. Tenzor oqimi
TensorFlow Google tomonidan yaratilgan chuqur oʻrganishga yoʻnaltirilgan, ochiq manbali asosdir. Bundan tashqari, standartni qo'llab-quvvatlaydi kompyuterni o'rganish. TensorFlow chuqur o'rganish emas, balki katta raqamli hisob-kitoblarni hisobga olgan holda ishlab chiqilgan.
Bundan tashqari, u chuqur o'rganishni rivojlantirish uchun ham juda qimmatli ekanligini isbotladi, shuning uchun Google uni bepul taqdim etdi. TensorFlow ma'lumotlarni kattaroq o'lchamli ko'p o'lchovli massivlar ko'rinishida oladi, ular tensorlar deb nomlanadi. Katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlashda ko'p o'lchovli massivlar yordam beradi.
TensorFlow tugun chekkasidagi ma'lumotlar oqimi grafiklariga asoslangan. Amalga oshirish usuli grafiklar shaklini olganligi sababli, GPU-lardan foydalanganda TensorFlow kodini kompyuterlar klasterida bajarish ancha oson.
C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust va Scala TensorFlow hamjamiyati tomonidan qo'llab-quvvatlangan tillar qatoriga kiradi. TensorFlow ko'p sonli kirish nuqtalariga ega bo'lishning afzalliklarini taklif qiladi.
Tillardan tashqari, TensorFlow u bilan bog'lanadigan yoki uning ustiga qurilgan juda ko'p vositalarga ega.
afzalliklari
- Bu foydalanuvchi uchun qulay. Agar siz Python bilan tanish bo'lsangiz, uni olish oson bo'ladi.
- Jamiyat tomonidan qo'llab-quvvatlash. TensorFlow deyarli har kuni Google va boshqa tashkilotlarning ekspert dasturchilari tomonidan yaxshilanadi.
- TensorFlow Lite-dan mobil qurilmalarda TensorFlow modellarini bajarish uchun foydalanish mumkin.
- Tensorboard - bu monitoring va ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish. Agar siz chuqur o'rganish modellaringizni amalda tomosha qilishni istasangiz, bu foydalanish uchun ajoyib vositadir.
- Tensorflow.js brauzerda real vaqtda chuqur o'rganish modellarini ishga tushirish uchun JavaScript-dan foydalanish imkonini beradi.
Kamchiliklari
- TensorFlow noyob tuzilishga ega, bu xatolarni aniqlash va tuzatishni qiyinlashtiradi.
- OpenCL-ni qo'llab-quvvatlamaydi.
- TensorFlow Windows operatsion tizimi foydalanuvchilari uchun ko'p imkoniyatlarni taqdim etmaydi. Bu Linux foydalanuvchilari uchun ko'plab imkoniyatlarni ochadi. Biroq, Windows foydalanuvchilari hali ham anaconda so'rovi yoki pip paketi yordamida TensorFlow-ni yuklab olishlari mumkin.
- TensorFlow noma'lum ketma-ketliklar uchun ramziy tsikllarni taklif qilish nuqtai nazaridan orqada qoladi. U muayyan ketma-ketliklar uchun o'ziga xos foydalanishga ega bo'lib, uni foydali tizimga aylantiradi. Natijada, u past darajadagi API deb ataladi.
2. Keras
Keras Python-ga asoslangan chuqur o'rganish kutubxonasi bo'lib, uni boshqa chuqur o'rganish ramkalaridan ajratib turadi.
Bu yuqori darajadagi dasturlash tili bo'lib, a ni belgilaydi neyron tarmoq API ta'rifi. U foydalanuvchi interfeysi sifatida ham, u ishlaydigan chuqur o'rganish tizimlarining imkoniyatlarini yaxshilash uchun ham ishlatilishi mumkin.
Bu engil va ishlatish uchun qulay bo'lgan minimalist ramka. Shu sabablarga ko'ra Keras TensorFlow-ning asosiy API qismidir. Keras old tomoni tadqiqotda neyron tarmoq modellarini tez prototiplash imkonini beradi.
API tushunish va ishlatish uchun qulay, qo'shimcha bonus - modellarni ramkalar o'rtasida osongina o'tkazish imkonini beradi.
afzalliklari
- Keras API-dan foydalanish oson. API yaxshi mo'ljallangan, ob'ektga yo'naltirilgan va moslashuvchan bo'lib, foydalanuvchi tajribasini yanada yoqimli qiladi.
- Tarqalgan ta'lim va ko'p GPU parallelizmini qo'llab-quvvatlash o'rnatilgan.
- Keras - bu Python ma'lumotlar fanining to'liq muhitiga oddiy kirishni ta'minlovchi mahalliy Python moduli. Masalan, Keras modellaridan Python scikit-learn API yordamida foydalanish mumkin.
- Keras bir nechta chuqur o'rganish modellari uchun oldindan tayyorlangan og'irliklarni o'z ichiga oladi. Biz ushbu modellardan to'g'ridan-to'g'ri bashorat qilish yoki xususiyatlarni chiqarish uchun foydalanishimiz mumkin.
Kamchiliklari
- Muntazam ravishda past darajadagi backend muammolarini olish juda zerikarli bo'lishi mumkin. Ushbu muammolar Keras bajarishi kerak bo'lmagan vazifalarni bajarishga harakat qilganimizda paydo bo'ladi.
- Uning orqa tomonlari bilan solishtirganda, u GPU-larda sust bo'lishi va hisoblash uchun ko'proq vaqt talab qilishi mumkin. Natijada, foydalanuvchilarga qulaylik uchun tezlikni buzishimiz kerak bo'lishi mumkin.
- Sci-kit-learn kabi boshqa paketlar bilan solishtirganda, Kerasning ma'lumotlarni qayta ishlash imkoniyatlari unchalik jozibali emas.
3. Apache MX Net
Yana bir taniqli Chuqur ta'lim tizimi MXNet hisoblanadi. Apache Software Foundation tomonidan yaratilgan MXNet JavaScript, Python va C++ kabi turli tillarni qo'llab-quvvatlaydi.
Amazon Web Services MXNet-ni chuqur o'rganish modellarini ishlab chiqishda ham qo'llab-quvvatlaydi. U nihoyatda kengaytiriladigan boʻlib, tez modellarni oʻrgatish imkonini beradi va u turli xil kompyuter tillari bilan mos keladi.
Tezlik va mahsuldorlikni optimallashtirish uchun MXNet ramziy va imperativ dasturlash tillarini aralashtirish imkonini beradi. U real vaqtda ramziy va imperativ harakatlarni parallellashtiradigan dinamik qaramlik rejalashtiruvchisiga asoslangan.
Buning ustiga, grafik optimallashtirish qatlami ramziy ijroni tez va xotirani tejamkor qiladi. MXNet portativ va engil kutubxonadir.
U NVIDIA PascalTM GPU-lar tomonidan quvvatlanadi va bir nechta GPU va tugunlarda kengaytirilishi mumkin, bu sizga modellarni tezroq o'qitish imkonini beradi.
afzalliklari
- GPU-larni qo'llab-quvvatlaydi va ko'p GPU rejimiga ega.
- Samarali, kengaytiriladigan va chaqmoq tezligida.
- Barcha asosiy platformalar bortda.
- Modelga xizmat ko'rsatish oddiy va API tez.
- Scala, R, Python, C++ va JavaScript qo'llab-quvvatlanadigan dasturlash tillari qatoriga kiradi.
Kamchiliklari
- MXNet kichikroq Ochiq manba TensorFlowdan ko'ra hamjamiyat.
- Yaxshilanishlar, xatolarni tuzatishlar va boshqa yaxshilanishlar hamjamiyatning muhim yordami yo'qligi sababli amalga oshirish uchun ko'proq vaqt talab etiladi.
- MxNet, IT sohasida ko'plab firmalar tomonidan keng tarqalgan bo'lsa-da, Tensorflow kabi taniqli emas.
4. Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) tarqatilgan chuqur o'rganish uchun tijorat uchun foydali ochiq manba asosidir. U odatda yaratish uchun ishlatiladi neyron tarmoqlari, lekin mashinani o'rganish va kognitiv hisoblash uchun ham foydalanish mumkin.
U turli tillarni qo'llab-quvvatlaydi va bulutda foydalanish oson. Ushbu fazilatlar tufayli CNTK turli xil AI ilovalari uchun mos keladi. Uning funktsiyalarini chaqirish uchun biz C++ dan foydalanishimiz mumkin bo'lsa-da, eng keng tarqalgan variant Python dasturidan foydalanishdir.
Bir nechta kompyuterlarda ishlaganda, Microsoft Cognitive Toolkit Theano yoki TensorFlow kabi asboblar to'plamlariga qaraganda yaxshiroq ishlash va kengayish imkonini beradi.
Microsoft Cognitive Toolkit RNN va CNN neyron modellarini qo'llab-quvvatlaydi, bu uni tasvir, qo'l yozuvi va nutqni aniqlash vazifalari uchun mos qiladi.
afzalliklari
- Apache Spark, ma'lumotlarni tahlil qilish mexanizmi bilan integratsiya qilish oson.
- CNTK ning kengaytirilishi uni ko'plab korxonalarda mashhur tanlovga aylantirdi. Bir nechta optimallashtirilgan komponentlar mavjud.
- Barqaror va yaxshi ishlashni taklif qiladi.
- Azure Cloud bilan yaxshi ishlaydi, ikkalasi ham Microsoft tomonidan qo'llab-quvvatlanadi.
- Resurslardan foydalanish va boshqarish samarali.
Kamchiliklari
- Tensorflow bilan solishtirganda, jamiyat tomonidan kamroq qo'llab-quvvatlanadi.
- Qattiq o'rganish egri chizig'i.
- Unda vizualizatsiya taxtasi, shuningdek, ARM yordami mavjud emas.
5. DeepLearning4j
Agar Java sizning asosiy dasturlash tilingiz bo'lsa, DeepLearning4j foydalanish uchun yaxshi ramka hisoblanadi. Bu tijorat darajasidagi va ochiq manbaga ega bo'lgan taqsimlangan chuqur o'rganish kutubxonasi.
RNN va CNN kabi neyron tarmoq dizaynlarining barcha asosiy turlari qo'llab-quvvatlanadi. Deeplearning4j - bu chuqur o'rganish uchun Java va Scala kutubxonasi.
U Hadoop va Apache Spark bilan ham yaxshi ishlaydi. Deeplearning4j Java-ga asoslangan chuqur o'rganish yechimlari uchun ajoyib alternativ, chunki u GPU-larni ham qo'llab-quvvatlaydi.
Eclipse Deeplearning4j chuqur o'rganish tizimi haqida gap ketganda, ba'zi ajoyib xususiyatlar iterativ qisqartirishlar, mikro-xizmat arxitekturasini moslashtirish va taqsimlangan CPU va GPUlar orqali parallel treningni o'z ichiga oladi.
afzalliklari
- Unda mukammal hujjatlar va jamoat yordami mavjud.
- Apache Spark integratsiyasi oddiy.
- U kengaytirilishi mumkin va juda katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashga qodir.
Kamchiliklari
- Tensorflow va PyTorch bilan solishtirganda, u kamroq mashhur.
- Java - bu mavjud bo'lgan yagona dasturlash tili.
Xulosa
Eng yaxshi chuqur o'rganish tizimini tanlash qiyin ishdir. Bundan tashqari, ular juda ko'p bo'lganligi sababli, ro'yxat talab ortib bormoqda sun'iy intellekt tadqiqot va mashina o'rganish ilovalari o'sib bormoqda. Har bir ramka o'zining ijobiy va salbiy tomonlariga ega.
Xavfsizlik, masshtablilik va unumdorlik kabi bir nechta fikrlarni hisobga olish kerak. Korxona darajasidagi tizimlarda ishonchlilik yanada muhimroq bo'ladi.
Agar siz endigina boshlayotgan bo'lsangiz, Tensorflow boshlash uchun yaxshi joy. Agar siz Windows-ga asoslangan tijorat mahsulotini ishlab chiqayotgan bo'lsangiz, CNTK-ni tanlang. Agar siz Java-ni afzal ko'rsangiz, DL4J-dan foydalaning.
Leave a Reply