如果您正在閱讀本文,那麼您無疑已經開始了深度學習之旅。 如果您不熟悉這個主題,那麼深度學習是一個附加組件,它使用稱為人工神經網絡的獨特的類腦結構來構建解決現實世界問題的類人計算機。
為了幫助開發這些設計,Google、Facebook 和 Uber 等科技巨頭已經為 Python 深度學習環境開發了各種框架,從而更容易理解、創建和訓練各種神經網絡。
深度學習框架是學者和數據科學家用來創建和訓練深度學習模型的軟件。
這些框架的目標是使個人能夠訓練他們的模型而無需了解背後的技術 深入學習、神經網絡和機器學習。
通過高級編程接口,這些框架為構建、訓練和驗證模型提供了構建塊。
我們將研究 TensorFlow、Keras、Apache MXNet、Microsoft CNTK 和 DeepLearing4j 作為 PyTorch 的替代品,後者是一種廣泛使用的 深度學習框架.
什麼是 Pytorch?
火炬 是一個免費的開源機器學習庫,使用 Torch Python 庫構建。
它由 Facebook 的 AI 研究小組創建,並於 2016 年 XNUMX 月作為免費的開源庫發布,在計算機視覺、深度學習和自然語言處理中都有應用。
它具有命令式和 Pythonic 編程語言,支持將代碼作為模型,便於調試,並與其他流行的科學計算庫兼容,同時保持高效並支持 GPU 等硬件加速器。
由於專注於可用性和全面的性能考慮,PyTorch 在深度學習研究人員中越來越受歡迎。
它包含一個基本的數據結構,Tensor,它是一個類似於 Numpy 數組的多維數組,它可以讓程序員輕鬆設計一個複雜的 神經網絡.
由於其靈活性、速度和易於實施,它在當前行業和學術界變得越來越流行,使其成為最受歡迎的深度學習工具之一。
Pytorch 主要功能
- PyTorch 以 Python 為中心,或“pythonic”,因為它旨在與 Python 編程深度集成,而不是作為以另一種語言開發的庫的接口。
- 簡單易學——PyTorch 遵循與傳統編程相同的結構,並且經過精心記錄,開發人員社區一直在努力改進它。 因此,對於程序員和非程序員來說,學習起來都很簡單。
- PyTorch 可以將計算工作分配給多個 CPU 或者 GPU 使用數據並行能力的核心。 雖然類似的並行性可以通過其他機器學習技術實現,但 PyTorch 使它變得更加容易。
- 調試:可以使用眾多廣泛使用的 Python 調試工具之一(例如,Python 的 pdb 和 ipdb 工具)來調試 PyTorch。
- PyTorch 支持動態計算圖,這意味著網絡的行為可以在運行時動態改變。
- PyTorch 帶有各種專門創建的模塊,例如 torchtext、torchvision 和 torchaudio,可用於處理深度學習的各個領域,例如 NLP、計算機視覺和語音處理。
Pytorch 限制
- 有限的監控和可視化接口:雖然 TensorFlow 包含用於生成模型圖的強大可視化工具(TensorBoard),但 PyTorch 目前缺乏此功能。 因此,開發人員可以從外部連接到 TensorBoard 或使用眾多現有 Python 中的一種 數據可視化工具.
- PyTorch 不是端到端的 機器學習 開發平台; 它將應用程序部署到服務器、工作站和移動設備。
由於所有這些原因,尋找 Pytorch 的最佳替代品將是一個明智的決定。
最受歡迎的 Pytorch 替代品
以下是 Pytorch 的最佳替代品列表。
1.張量流
TensorFlow 是由谷歌創建的以深度學習為中心的開源框架。 它還支持標準 機器學習. TensorFlow 在設計時考慮了大數值計算,而不是深度學習。
此外,事實證明它對深度學習開發也非常有價值,因此谷歌免費提供了它。 TensorFlow 以具有更大維度的多維數組的形式獲取數據,稱為張量。 在處理大量數據時,多維數組很有幫助。
TensorFlow 基於節點邊數據流圖。 因為執行方法採用圖的形式,所以在使用 GPU 的同時在計算機集群上執行 TensorFlow 代碼要容易得多。
C#、Haskell、Julia、R、Ruby、Rust 和 Scala 是 TensorFlow 社區創建支持的語言之一。 TensorFlow 提供了擁有大量接入點的好處。
除了語言之外,TensorFlow 還擁有大量與之連接或構建在其之上的工具。
優點
- 它是用戶友好的。 如果您熟悉 Python,那麼上手將很容易。
- 來自社區的支持。 Google 和其他組織的專家開發人員幾乎每天都在改進 TensorFlow。
- TensorFlow Lite 可用於在移動設備上執行 TensorFlow 模型。
- Tensorboard 是一個監控工具 可視化數據. 如果您想觀察您的深度學習模型的運行情況,這是一個很好的工具。
- Tensorflow.js 允許您使用 JavaScript 在瀏覽器中運行實時深度學習模型。
弊端
- TensorFlow 具有獨特的結構,使得發現和調試錯誤變得更加困難。
- 沒有 OpenCL 支持。
- TensorFlow 沒有為 Windows 操作系統的用戶提供很多功能。 它為 Linux 用戶解鎖了大量的功能。 但是,Windows 用戶仍然可以使用 anaconda 提示符或 pip 包下載 TensorFlow。
- TensorFlow 在為不定序列提供符號循環方面落後了。 它對特定序列有特定用途,使其成為一個可用的系統。 因此,它被稱為低級 API。
2.凱拉斯
凱拉斯 是一個基於 Python 的深度學習庫,區別於其他深度學習框架。
它是一種高級編程語言,定義了一個 神經網絡 API 定義。 它既可以用作用戶界面,也可以提高其運行的深度學習框架的功能。
它是一個輕量級且易於使用的簡約框架。 由於這些原因,Keras 是 TensorFlow 核心 API 的一部分。 Keras 前端允許在研究中對神經網絡模型進行快速原型設計。
該 API 易於掌握和使用,並具有允許模型在框架之間輕鬆傳輸的額外好處。
優點
- Keras API 易於使用。 該 API 設計精良、面向對象且適應性強,可帶來更愉快的用戶體驗。
- 內置支持分佈式訓練和多 GPU 並行。
- Keras 是一個 Python 原生模塊,提供對完整 Python 數據科學環境的簡單訪問。 例如,可以使用 Python scikit-learn API 使用 Keras 模型。
- Keras 包含多個深度學習模型的預訓練權重。 我們可以直接使用這些模型進行預測或提取特徵。
弊端
- 定期遇到低級後端問題可能會非常煩人。 當我們嘗試執行 Keras 不打算完成的任務時,就會出現這些問題。
- 與它的後端相比,它在 GPU 上可能會很慢,並且需要更長的計算時間。 因此,我們可能不得不為了用戶友好性而犧牲速度。
- 與 sci-kit-learn 等其他軟件包相比,Keras 數據預處理功能沒有那麼吸引人。
3. 阿帕奇MXNet
另一個突出的 深度學習框架 是 MXNet。 由 Apache 軟件基金會創建的 MXNet 支持多種語言,包括 JavaScript、Python 和 C++。
Amazon Web Services 還支持 MXNet 開發深度學習模型。 它具有極強的可擴展性,可以進行快速模型訓練,並且與多種計算機語言兼容。
為了優化速度和生產力,MXNet 允許您混合符號和命令式編程語言。 它基於一個動態的依賴調度程序,可以實時並行化象徵性和命令性的活動。
最重要的是,圖形優化層使符號執行快速且內存經濟。 MXNet 是一個可移植的輕量級庫。
它由 NVIDIA PascalTM GPU 提供支持,並可在多個 GPU 和節點上進行擴展,讓您能夠更快地訓練模型。
優點
- 支持 GPU 並具有多 GPU 模式。
- 高效、可擴展且快如閃電。
- 所有主要平台都在船上。
- 模型服務很簡單,API 很快。
- Scala、R、Python、C++ 和 JavaScript 都是支持的編程語言。
弊端
- MXNet 有一個更小的 開源 社區比 TensorFlow。
- 由於缺乏重要的社區支持,改進、錯誤修復和其他改進需要更長時間才能實施。
- MxNet 雖然被 IT 行業的眾多公司廣泛採用,但並不像 Tensorflow 那樣出名。
4.微軟 CNTK
微軟認知工具包 (CNTK) 是一個商業上可行的分佈式深度學習開源框架。 一般用於創建 神經網絡,但也可用於機器學習和認知計算。
支持多種語言,雲端使用簡單。 由於這些品質,CNTK 非常適合各種 AI 應用程序。 雖然我們可以使用 C++ 調用它的函數,但最常見的選擇是使用 Python 程序。
在多台計算機上運行時,Microsoft Cognitive Toolkit 被認為比 Theano 或 TensorFlow 等工具包提供更好的性能和可擴展性。
Microsoft Cognitive Toolkit 支持 RNN 和 CNN 神經模型,使其適用於圖像、手寫和語音識別任務。
優點
- 易於與數據分析引擎 Apache Spark 集成。
- CNTK 的可擴展性使其成為許多企業的熱門選擇。 有幾個優化的組件。
- 提供穩定和良好的性能。
- 與 Microsoft 支持的 Azure Cloud 完美配合。
- 資源利用和管理是高效的。
弊端
- 與 TensorFlow 相比,社區支持較少。
- 陡峭的學習曲線。
- 它缺乏可視化板以及 ARM 支持。
5. 深度學習4j
如果 Java 是您的主要編程語言,那麼 DeepLearning4j 是一個很好的框架。 它是一個商業級和開源的分佈式深度學習庫。
支持所有主要類型的神經網絡設計,例如 RNN 和 CNN。 Deeplearning4j 是一個用於深度學習的 Java 和 Scala 庫。
它也適用於 Hadoop 和 Apache Spark。 Deeplearning4j 是基於 Java 的深度學習解決方案的絕佳替代方案,因為它還支持 GPU。
當談到 Eclipse Deeplearning4j 深度學習框架時,一些突出的特性包括通過迭代縮減的並行訓練、微服務架構適應以及分佈式 CPU 和 GPU。
優點
- 它具有出色的文檔和社區幫助。
- Apache Spark 集成很簡單。
- 它具有可擴展性並且能夠處理大量數據。
弊端
- 與 Tensorflow 和 PyTorch 相比,它不太受歡迎。
- Java 是唯一可用的編程語言。
結論
選擇最好的深度學習框架是一項艱鉅的任務。 更重要的是,由於它們的數量如此之多,因此隨著對 人工智能 研究和機器學習應用不斷增長。 每個框架都有自己的一套優點和缺點。
必須考慮幾個因素,包括安全性、可伸縮性和性能。 在企業級系統中,可靠性變得更加重要。
如果您剛剛開始,Tensorflow 是一個不錯的起點。 如果您正在開發基於 Windows 的商業產品,請選擇 CNTK。 如果您更喜歡 Java,請使用 DL4J。
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