Nếu bạn đang đọc điều này, chắc chắn bạn đã bắt đầu chuyến đi tìm hiểu sâu. Nếu bạn chưa quen với chủ đề này, thì học sâu là một tiện ích bổ sung sử dụng các cấu trúc giống não độc đáo được gọi là mạng thần kinh nhân tạo để tạo ra các máy tính giống con người giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.
Để hỗ trợ sự phát triển của các thiết kế này, các ông lớn công nghệ như Google, Facebook và Uber đã phát triển nhiều khuôn khổ khác nhau cho môi trường học sâu Python, giúp việc hiểu, tạo và đào tạo các mạng nơ-ron đa dạng trở nên đơn giản hơn.
Khung học sâu là một phần mềm mà các học giả và nhà khoa học dữ liệu sử dụng để tạo và đào tạo các mô hình học sâu.
Mục tiêu của các khuôn khổ này là giúp các cá nhân có thể đào tạo mô hình của họ mà không cần phải hiểu các kỹ thuật đằng sau học kĩ càng, mạng nơ-ron và học máy.
Thông qua giao diện lập trình cấp cao, các khuôn khổ này cung cấp các khối xây dựng để xây dựng, đào tạo và xác minh mô hình.
Chúng tôi sẽ xem xét TensorFlow, Keras, Apache MXNet, Microsoft CNTK và DeepLently4j là những lựa chọn thay thế cho PyTorch, vốn được sử dụng rộng rãi khung học sâu.
Pytorch là gì?
Kim tự tháp là một thư viện học máy mã nguồn mở miễn phí được xây dựng với thư viện Torch Python.
Nó được tạo ra bởi nhóm Nghiên cứu AI của Facebook và được xuất bản dưới dạng thư viện mã nguồn mở và miễn phí vào tháng 2016 năm XNUMX với các ứng dụng trong thị giác máy tính, học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Nó có ngôn ngữ lập trình bắt buộc và Pythonic hỗ trợ mã như một mô hình, tạo điều kiện gỡ lỗi và tương thích với các thư viện máy tính khoa học phổ biến khác, đồng thời vẫn hiệu quả và cho phép các bộ tăng tốc phần cứng như GPU.
PyTorch đã trở nên phổ biến trong giới nghiên cứu học sâu nhờ tập trung vào khả năng sử dụng và cân nhắc kỹ lưỡng về hiệu suất.
Nó chứa một cấu trúc dữ liệu cơ bản, Tensor, là một mảng đa chiều tương tự như mảng Numpy, cho phép các lập trình viên dễ dàng thiết kế một mạng lưới thần kinh.
Nó đang trở nên phổ biến hơn trong các lĩnh vực hiện tại và trong cộng đồng học thuật do tính linh hoạt, tốc độ và dễ thực hiện, khiến nó trở thành một trong những công cụ học sâu phổ biến nhất.
Các tính năng chính của Pytorch
- PyTorch lấy Python làm trung tâm, hay còn gọi là “pythonic”, ở chỗ nó có nghĩa là để tích hợp sâu với lập trình Python hơn là phục vụ như một giao diện cho một thư viện được phát triển bằng ngôn ngữ khác.
- Đơn giản để học - PyTorch tuân theo cấu trúc giống như lập trình truyền thống và đã được ghi chép lại một cách tỉ mỉ, với cộng đồng nhà phát triển luôn cố gắng nâng cao nó. Do đó, nó rất đơn giản để học cho cả những người lập trình và không phải lập trình viên.
- PyTorch có thể phân chia công việc tính toán trên một số CPU hoặc GPU lõi sử dụng khả năng xử lý song song dữ liệu. Mặc dù tính song song tương tự có thể được thực hiện bằng các kỹ thuật học máy khác, nhưng PyTorch làm cho nó dễ dàng hơn nhiều.
- Gỡ lỗi: Một trong nhiều công cụ gỡ lỗi Python có thể truy cập rộng rãi (ví dụ: các công cụ pdb và ipdb của Python) có thể được sử dụng để gỡ lỗi PyTorch.
- PyTorch hỗ trợ đồ thị tính toán động, ngụ ý rằng hành vi của mạng có thể được thay đổi động trong thời gian chạy.
- PyTorch đi kèm với các mô-đun được tạo đặc biệt khác nhau, chẳng hạn như torchtext, torchvision và torchaudio, có thể được sử dụng để giải quyết các lĩnh vực đa dạng của học sâu, chẳng hạn như NLP, thị giác máy tính và xử lý giọng nói.
Hạn chế của Pytorch
- Giao diện giám sát và hiển thị hạn chế: Trong khi TensorFlow bao gồm một công cụ trực quan hóa mạnh mẽ để tạo biểu đồ mô hình (TensorBoard), PyTorch hiện thiếu tính năng này. Do đó, các nhà phát triển có thể kết nối với TensorBoard bên ngoài hoặc sử dụng một trong nhiều Python hiện có công cụ trực quan hóa dữ liệu.
- PyTorch không phải là end-to-end học máy nền tảng phát triển; nó triển khai các ứng dụng cho máy chủ, máy trạm và thiết bị di động.
Vì tất cả những lý do này, việc tìm kiếm các giải pháp thay thế tốt nhất cho Pytorch sẽ là một quyết định sáng suốt.
Các lựa chọn thay thế Pytorch phổ biến nhất
Đây là danh sách các lựa chọn thay thế tốt nhất cho Pytorch.
1. Dòng chảy căng thẳng
TensorFlow là một khung mã nguồn mở, tập trung vào học sâu được tạo ra bởi Google. Nó cũng hỗ trợ tiêu chuẩn học máy. TensorFlow được thiết kế với tính toán số lượng lớn trong tâm trí, thay vì học sâu.
Hơn nữa, nó cũng tỏ ra khá có giá trị đối với việc phát triển học sâu, vì vậy Google đã cung cấp nó miễn phí. TensorFlow lấy dữ liệu dưới dạng mảng nhiều chiều với kích thước lớn hơn, được gọi là tensor. Khi xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, mảng đa chiều rất hữu ích.
TensorFlow dựa trên đồ thị luồng dữ liệu cạnh nút. Vì phương thức thực thi có dạng đồ thị, nên việc thực thi mã TensorFlow trên một nhóm máy tính trong khi sử dụng GPU sẽ dễ dàng hơn nhiều.
C #, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust và Scala là một trong những ngôn ngữ mà cộng đồng của TensorFlow đã tạo ra sự hỗ trợ. TensorFlow cung cấp lợi ích của việc có một số lượng lớn các điểm truy cập.
Ngoài ngôn ngữ, TensorFlow có một loạt các công cụ kết nối với nó hoặc được xây dựng dựa trên nó.
Ưu điểm
- Nó thân thiện với người dùng. Nếu bạn đã quen thuộc với Python, bạn sẽ thấy rất đơn giản.
- Hỗ trợ từ cộng đồng. TensorFlow được Google và các nhà phát triển chuyên gia của các tổ chức khác cải tiến hàng ngày.
- TensorFlow Lite có thể được sử dụng để thực thi các mô hình TensorFlow trên thiết bị di động.
- Tensorboard là một công cụ để giám sát và trực quan hóa dữ liệu. Nếu bạn muốn xem các mô hình học sâu của mình đang hoạt động, đây là một công cụ tuyệt vời để sử dụng.
- Tensorflow.js cho phép bạn sử dụng JavaScript để chạy các mô hình học sâu thời gian thực trong trình duyệt.
Điểm yếus
- TensorFlow có cấu trúc độc đáo, khiến việc phát hiện và gỡ lỗi khó hơn.
- Không có hỗ trợ OpenCL.
- TensorFlow không cung cấp nhiều khả năng cho người dùng hệ điều hành Windows. Nó mở ra rất nhiều khả năng cho người dùng Linux. Tuy nhiên, người dùng Windows vẫn có thể tải xuống TensorFlow bằng lời nhắc anaconda hoặc gói pip.
- TensorFlow tụt hậu về việc cung cấp các vòng lặp tượng trưng cho các chuỗi không xác định. Nó có một mục đích sử dụng cụ thể cho các trình tự cụ thể, làm cho nó trở thành một hệ thống có thể sử dụng được. Do đó, nó được coi là một API cấp thấp.
2. Máy ảnh
Máy ảnh là một thư viện học sâu dựa trên Python, giúp phân biệt nó với các khuôn khổ học tập sâu khác.
Nó là một ngôn ngữ lập trình cấp cao định nghĩa một mạng lưới thần kinh Định nghĩa API. Nó có thể được sử dụng cả làm giao diện người dùng và để cải thiện khả năng của các khuôn khổ học sâu mà nó chạy trên đó.
Nó là một khung công tác tối giản, nhẹ và dễ sử dụng. Vì những lý do này, Keras là một phần của API cốt lõi của TensorFlow. Giao diện người dùng Keras cho phép tạo mẫu nhanh các mô hình mạng nơ-ron trong nghiên cứu.
API dễ nắm bắt và sử dụng, với phần thưởng bổ sung là cho phép dễ dàng chuyển các mô hình giữa các khung công tác.
Ưu điểm
- API Keras rất dễ sử dụng. API được thiết kế tốt, hướng đối tượng và có thể thích ứng, dẫn đến trải nghiệm người dùng thú vị hơn.
- Hỗ trợ đào tạo phân tán và song song đa GPU được tích hợp sẵn.
- Keras là một mô-đun gốc Python cung cấp quyền truy cập đơn giản vào môi trường khoa học dữ liệu Python hoàn chỉnh. Ví dụ, các mô hình Keras có thể được sử dụng bằng cách sử dụng API Python scikit-learning.
- Keras bao gồm các trọng số được đào tạo trước cho một số mô hình học sâu. Chúng tôi có thể sử dụng trực tiếp các mô hình này để đưa ra dự đoán hoặc trích xuất các tính năng.
Điểm yếus
- Nó có thể cực kỳ khó chịu khi thường xuyên nhận được các vấn đề phụ trợ cấp thấp. Những vấn đề này nảy sinh khi chúng tôi cố gắng thực hiện những nhiệm vụ mà Keras không có ý định hoàn thành.
- Khi so sánh với các phần mềm phụ trợ của nó, nó có thể chạy chậm trên GPU và mất nhiều thời gian hơn để tính toán. Do đó, chúng tôi có thể phải điều chỉnh tốc độ để thân thiện với người dùng.
- Khi so sánh với các gói khác như sci-kit-learning, khả năng tiền xử lý dữ liệu của Keras không hấp dẫn bằng.
3. Apache MX Net
Một điểm nổi bật khác Khung học tập sâu là MXNet. MXNet, được tạo ra bởi Apache Software Foundation, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ khác nhau, bao gồm JavaScript, Python và C ++.
Amazon Web Services cũng hỗ trợ MXNet trong việc phát triển các mô hình học sâu. Nó có khả năng mở rộng cực kỳ cao, cho phép đào tạo mô hình nhanh chóng và tương thích với nhiều loại ngôn ngữ máy tính.
Để tối ưu hóa tốc độ và năng suất, MXNet cho phép bạn kết hợp các ngôn ngữ lập trình tượng trưng và mệnh lệnh. Nó dựa trên một bộ lập lịch biểu phụ thuộc động song song các hoạt động tượng trưng và mệnh lệnh trong thời gian thực.
Trên hết, một lớp tối ưu hóa đồ thị giúp thực thi biểu tượng nhanh chóng và tiết kiệm bộ nhớ. MXNet là một thư viện di động và nhẹ.
Nó được cung cấp bởi GPU NVIDIA PascalTM và có thể mở rộng trên một số GPU và nút, cho phép bạn đào tạo mô hình nhanh hơn.
Ưu điểm
- Hỗ trợ GPU và có chế độ đa GPU.
- Hiệu quả, có thể mở rộng và nhanh như chớp.
- Tất cả các nền tảng chính đều có trên tàu.
- Việc phân phát mô hình rất đơn giản và API nhanh chóng.
- Scala, R, Python, C ++ và JavaScript nằm trong số các ngôn ngữ lập trình được hỗ trợ.
Điểm yếus
- MXNet có một mã nguồn mở cộng đồng hơn TensorFlow.
- Các cải tiến, sửa lỗi và các cải tiến khác mất nhiều thời gian hơn để triển khai do thiếu sự hỗ trợ đáng kể của cộng đồng.
- MxNet, mặc dù được nhiều công ty trong ngành CNTT sử dụng rộng rãi, nhưng không nổi tiếng bằng Tensorflow.
4. CNTK của Microsoft
Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (CNTK) là một khung mã nguồn mở khả thi về mặt thương mại để học sâu phân tán. Nó thường được sử dụng để tạo mạng thần kinh, nhưng cũng có thể được sử dụng cho học máy và tính toán nhận thức.
Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và sử dụng đơn giản trên đám mây. Do những phẩm chất này, CNTK phù hợp với nhiều ứng dụng AI khác nhau. Mặc dù chúng ta có thể sử dụng C ++ để gọi các hàm của nó, nhưng tùy chọn phổ biến nhất là sử dụng một chương trình Python.
Khi chạy trên một số máy tính, Bộ công cụ nhận thức của Microsoft được công nhận là mang lại hiệu suất và khả năng mở rộng tốt hơn các bộ công cụ như Theano hoặc TensorFlow.
Bộ công cụ nhận thức của Microsoft hỗ trợ cả mô hình thần kinh RNN và CNN, làm cho nó phù hợp với các tác vụ nhận dạng hình ảnh, chữ viết tay và giọng nói.
Ưu điểm
- Dễ dàng tích hợp với Apache Spark, một công cụ phân tích dữ liệu.
- Khả năng mở rộng của CNTK đã làm cho nó trở thành một lựa chọn phổ biến trong nhiều doanh nghiệp. Có một số thành phần được tối ưu hóa.
- Cung cấp hiệu suất ổn định và tốt.
- Hoạt động tốt với Azure Cloud, cả hai đều được Microsoft hỗ trợ.
- Sử dụng và quản lý tài nguyên hiệu quả.
Điểm yếus
- So với Tensorflow, có ít sự hỗ trợ của cộng đồng hơn.
- Một đường cong học tập dốc.
- Nó thiếu một bảng trực quan hóa cũng như hỗ trợ ARM.
5. Học sâu4j
Nếu Java là ngôn ngữ lập trình chính của bạn, thì DeepLearning4j là một khung công tác tốt để sử dụng. Đó là một thư viện học sâu phân tán, cấp thương mại và mã nguồn mở.
Tất cả các kiểu thiết kế mạng nơ-ron chính, chẳng hạn như RNN và CNN, đều được hỗ trợ. Deeplearning4j là một thư viện Java và Scala để học sâu.
Nó cũng hoạt động tốt với Hadoop và Apache Spark. Deeplearning4j là một giải pháp thay thế tuyệt vời cho các giải pháp học sâu dựa trên Java vì nó cũng hỗ trợ GPU.
Khi nói đến khung học tập sâu Eclipse Deeplearning4j, một số tính năng nổi bật bao gồm đào tạo song song thông qua giảm lặp đi lặp lại, thích ứng với kiến trúc dịch vụ vi mô, CPU và GPU phân tán.
Ưu điểm
- Nó có tài liệu tuyệt vời và trợ giúp cộng đồng.
- Việc tích hợp Apache Spark rất đơn giản.
- Nó có thể mở rộng và có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ.
Điểm yếus
- So với Tensorflow và PyTorch, nó ít phổ biến hơn.
- Java là ngôn ngữ lập trình duy nhất có sẵn.
Kết luận
Chọn một khung học sâu tốt nhất là một công việc khó khăn. Hơn thế nữa vì có rất nhiều người trong số họ, danh sách ngày càng tăng do nhu cầu về trí tuệ nhân tạo ứng dụng nghiên cứu và máy học ngày càng phát triển. Mỗi khung công tác đều có những ưu và nhược điểm riêng.
Một số cân nhắc phải được thực hiện, bao gồm bảo mật, khả năng mở rộng và hiệu suất. Trong các hệ thống cấp doanh nghiệp, độ tin cậy thậm chí còn trở nên quan trọng hơn.
Nếu bạn mới bắt đầu, Tensorflow là một nơi tốt để bắt đầu. Chọn CNTK nếu bạn đang phát triển một sản phẩm thương mại dựa trên Windows. Nếu bạn thích Java hơn, hãy sử dụng DL4J.
Bình luận