如果您正在阅读本文,那么您无疑已经开始了深度学习之旅。 如果您不熟悉这个主题,那么深度学习是一个附加组件,它使用称为人工神经网络的独特的类脑结构来构建解决现实世界问题的类人计算机。
为了帮助开发这些设计,Google、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境开发了各种框架,从而更容易理解、创建和训练各种神经网络。
深度学习框架是学者和数据科学家用来创建和训练深度学习模型的软件。
这些框架的目标是使个人能够训练他们的模型而无需了解背后的技术 深入学习、神经网络和机器学习。
通过高级编程接口,这些框架为构建、训练和验证模型提供了构建块。
我们将研究 TensorFlow、Keras、Apache MXNet、Microsoft CNTK 和 DeepLearing4j 作为 PyTorch 的替代品,后者是一种广泛使用的 深度学习框架.
什么是 Pytorch?
PyTorch 是一个免费的开源机器学习库,使用 Torch Python 库构建。
它由 Facebook 的 AI 研究小组创建,并于 2016 年 XNUMX 月作为免费的开源库发布,在计算机视觉、深度学习和自然语言处理中都有应用。
它具有命令式和 Pythonic 编程语言,支持将代码作为模型,便于调试,并与其他流行的科学计算库兼容,同时保持高效并支持 GPU 等硬件加速器。
由于专注于可用性和全面的性能考虑,PyTorch 在深度学习研究人员中越来越受欢迎。
它包含一个基本的数据结构,Tensor,它是一个类似于 Numpy 数组的多维数组,它可以让程序员轻松设计一个复杂的 神经网络.
由于其灵活性、速度和易于实施,它在当前行业和学术界变得越来越流行,使其成为最受欢迎的深度学习工具之一。
Pytorch 主要功能
- PyTorch 以 Python 为中心,或“pythonic”,因为它旨在与 Python 编程深度集成,而不是作为以另一种语言开发的库的接口。
- 简单易学——PyTorch 遵循与传统编程相同的结构,并且经过精心记录,开发人员社区一直在努力改进它。 因此,对于程序员和非程序员来说,学习起来都很简单。
- PyTorch 可以将计算工作分配给多个 CPU 或者 GPU 使用数据并行能力的核心。 虽然类似的并行性可以通过其他机器学习技术实现,但 PyTorch 使它变得更加容易。
- 调试:可以使用众多广泛使用的 Python 调试工具之一(例如,Python 的 pdb 和 ipdb 工具)来调试 PyTorch。
- PyTorch 支持动态计算图,这意味着网络的行为可以在运行时动态改变。
- PyTorch 带有各种专门创建的模块,例如 torchtext、torchvision 和 torchaudio,可用于处理深度学习的各个领域,例如 NLP、计算机视觉和语音处理。
Pytorch 限制
- 有限的监控和可视化接口:虽然 TensorFlow 包含用于生成模型图的强大可视化工具(TensorBoard),但 PyTorch 目前缺乏此功能。 因此,开发人员可以从外部连接到 TensorBoard 或使用众多现有 Python 中的一种 数据可视化工具.
- PyTorch 不是端到端的 机器学习 开发平台; 它将应用程序部署到服务器、工作站和移动设备。
由于所有这些原因,寻找 Pytorch 的最佳替代品将是一个明智的决定。
最受欢迎的 Pytorch 替代品
以下是 Pytorch 的最佳替代品列表。
1.张量流
TensorFlow 是由谷歌创建的以深度学习为中心的开源框架。 它还支持标准 机器学习. TensorFlow 在设计时考虑了大数值计算,而不是深度学习。
此外,事实证明它对深度学习开发也非常有价值,因此谷歌免费提供了它。 TensorFlow 以具有更大维度的多维数组的形式获取数据,称为张量。 在处理大量数据时,多维数组很有帮助。
TensorFlow 基于节点边缘数据流图。 因为执行方法采用图的形式,所以在使用 GPU 的同时在计算机集群上执行 TensorFlow 代码要容易得多。
C#、Haskell、Julia、R、Ruby、Rust 和 Scala 是 TensorFlow 社区创建支持的语言之一。 TensorFlow 提供了拥有大量接入点的好处。
除了语言之外,TensorFlow 还拥有大量与之连接或构建在其之上的工具。
优势
- 它是用户友好的。 如果你熟悉 Python,那么上手起来会很简单。
- 来自社区的支持。 Google 和其他组织的专家开发人员几乎每天都在改进 TensorFlow。
- TensorFlow Lite 可用于在移动设备上执行 TensorFlow 模型。
- Tensorboard 是一个监控工具 可视化数据. 如果您想观察您的深度学习模型的运行情况,这是一个很好的工具。
- Tensorflow.js 允许您使用 JavaScript 在浏览器中运行实时深度学习模型。
缺点
- TensorFlow 具有独特的结构,使得发现和调试错误变得更加困难。
- 没有 OpenCL 支持。
- TensorFlow 没有为 Windows 操作系统的用户提供很多功能。 它为 Linux 用户解锁了大量的功能。 但是,Windows 用户仍然可以使用 anaconda 提示符或 pip 包下载 TensorFlow。
- TensorFlow 在为不定序列提供符号循环方面落后了。 它对特定序列有特定用途,使其成为一个可用的系统。 因此,它被称为低级 API。
2.凯拉斯
Keras 是一个基于 Python 的深度学习库,区别于其他深度学习框架。
它是一种高级编程语言,定义了一个 神经网络 API 定义。 它既可以用作用户界面,也可以提高运行它的深度学习框架的功能。
它是一个轻量级且易于使用的简约框架。 由于这些原因,Keras 是 TensorFlow 核心 API 的一部分。 Keras 前端允许在研究中对神经网络模型进行快速原型设计。
该 API 易于掌握和使用,并具有允许模型在框架之间轻松传输的额外好处。
优势
- Keras API 易于使用。 该 API 设计精良、面向对象且适应性强,可带来更愉快的用户体验。
- 内置支持分布式训练和多 GPU 并行。
- Keras 是一个 Python 原生模块,提供对完整 Python 数据科学环境的简单访问。 例如,可以使用 Python scikit-learn API 使用 Keras 模型。
- Keras 包含多个深度学习模型的预训练权重。 我们可以直接使用这些模型进行预测或提取特征。
缺点
- 定期遇到低级后端问题可能会非常烦人。 当我们尝试执行 Keras 不打算完成的任务时,就会出现这些问题。
- 与它的后端相比,它在 GPU 上可能会很慢,并且需要更长的计算时间。 因此,我们可能不得不为了用户友好性而牺牲速度。
- 与 sci-kit-learn 等其他软件包相比,Keras 数据预处理功能没有那么吸引人。
3. Apache MXNet
另一个突出的 深度学习框架 是 MXNet。 由 Apache 软件基金会创建的 MXNet 支持多种语言,包括 JavaScript、Python 和 C++。
Amazon Web Services 还支持 MXNet 开发深度学习模型。 它具有极强的可扩展性,可以进行快速模型训练,并且与多种计算机语言兼容。
为了优化速度和生产力,MXNet 允许您混合符号和命令式编程语言。 它基于一个动态的依赖调度程序,可以实时并行化象征性和命令性的活动。
最重要的是,图形优化层使符号执行快速且内存经济。 MXNet 是一个可移植的轻量级库。
它由 NVIDIA PascalTM GPU 提供支持,并可在多个 GPU 和节点上进行扩展,让您能够更快地训练模型。
优势
- 支持 GPU 并具有多 GPU 模式。
- 高效、可扩展且快如闪电。
- 所有主要平台都在船上。
- 模型服务很简单,API 很快。
- Scala、R、Python、C++ 和 JavaScript 都是支持的编程语言。
缺点
- MXNet 有一个更小的 开放源码 社区比 TensorFlow。
- 由于缺乏重要的社区支持,改进、错误修复和其他改进需要更长时间才能实施。
- MxNet 虽然被 IT 行业的众多公司广泛采用,但并不像 Tensorflow 那样出名。
4.微软 CNTK
Microsoft认知工具包(CNTK) 是一个商业上可行的分布式深度学习开源框架。 一般用于创建 神经网络,但也可用于机器学习和认知计算。
支持多种语言,云端使用简单。 由于这些品质,CNTK 非常适合各种 AI 应用程序。 虽然我们可以使用 C++ 调用它的函数,但最常见的选择是使用 Python 程序。
在多台计算机上运行时,Microsoft Cognitive Toolkit 被认为比 Theano 或 TensorFlow 等工具包提供更好的性能和可扩展性。
Microsoft Cognitive Toolkit 支持 RNN 和 CNN 神经模型,使其适用于图像、手写和语音识别任务。
优势
- 易于与数据分析引擎 Apache Spark 集成。
- CNTK 的可扩展性使其成为许多企业的热门选择。 有几个优化的组件。
- 提供稳定和良好的性能。
- 与 Microsoft 支持的 Azure Cloud 完美配合。
- 资源利用和管理是高效的。
缺点
- 与 TensorFlow 相比,社区支持较少。
- 陡峭的学习曲线。
- 它缺乏可视化板以及 ARM 支持。
5. 深度学习4j
如果 Java 是您的主要编程语言,那么 DeepLearning4j 是一个很好的框架。 它是一个商业级和开源的分布式深度学习库。
支持所有主要类型的神经网络设计,例如 RNN 和 CNN。 Deeplearning4j 是一个用于深度学习的 Java 和 Scala 库。
它也适用于 Hadoop 和 Apache Spark。 Deeplearning4j 是基于 Java 的深度学习解决方案的绝佳替代方案,因为它还支持 GPU。
当谈到 Eclipse Deeplearning4j 深度学习框架时,一些突出的特性包括通过迭代缩减的并行训练、微服务架构适应以及分布式 CPU 和 GPU。
优势
- 它具有出色的文档和社区帮助。
- Apache Spark 集成很简单。
- 它具有可扩展性并且能够处理大量数据。
缺点
- 与 Tensorflow 和 PyTorch 相比,它不太受欢迎。
- Java 是唯一可用的编程语言。
结论
选择最好的深度学习框架是一项艰巨的任务。 更重要的是,由于它们的数量如此之多,因此随着对 人工智能 研究和机器学习应用不断增长。 每个框架都有自己的一套优点和缺点。
必须考虑几个因素,包括安全性、可伸缩性和性能。 在企业级系统中,可靠性变得更加重要。
如果您刚刚开始,Tensorflow 是一个不错的起点。 如果您正在开发基于 Windows 的商业产品,请选择 CNTK。 如果您更喜欢 Java,请使用 DL4J。
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