Sügava õppimise raamistikud võrreldes: MxNet vs TensorFlow vs DL4j vs PyTorch

See on suurepärane aeg olla sügavalt õppiv insener. Selles artiklis vaatame läbi mõned populaarsed süvaõppe raamistikud, nagu Tensorflow ja CNTK, et saaksite valida, milline neist on teie projekti jaoks parim.

Sügav õppimine on masinõppe haru. Ehkki masinõppel on erinevaid algoritme, on kõige võimsamad närvivõrgud.

Sügav õppimine on keerukate mitmekihiliste närvivõrkude loomise tehnika. See aitab meil lahendada karmid probleemid, nagu piltide tuvastamine, keelte tõlkimine, isejuhtiv autotehnika ja muu.

Reaalses maailmas on tohutult rakendatud sügava õppimise rakendusi alates isejuhtivatest Tesla autodest kuni tehisintellekti abistajateni nagu Siri. Nende närvivõrkude loomiseks kasutame erinevaid raamistikke nagu Tensorflow, CNTK ja MxNet.

Kui teil on uus süvaõpe, alustage siit hea ülevaate saamiseks.

Raamid

Õige raamistikuta võib kvaliteetsete närvivõrkude ehitamine olla keeruline. Õige raamistiku korral peate muretsema ainult õigete andmete kätte saamise pärast.

See ei tähenda, et ainuüksi sügava õppe raamistike tundmine on piisav selleks, et teist edukaks andmeteadlaseks saada.

Eduka süvaõppe inseneri saamiseks vajate tugevat alust põhimõistetele. Kuid õige raamistik muudab teie elu lihtsamaks.

Samuti pole kõigil programmeerimiskeelel oma masinõppe / süvaõppe raamistikke. Seda seetõttu, et mitte kõik programmeerimiskeeled ei suuda masinõppeprobleeme lahendada.

Pythoni-sugused keeled paistavad teiste seas silma keeruka andmetöötlusvõime tõttu.

Vaatame läbi mõned tänapäeval kasutatavad populaarsed süvaõppe raamistikud. Kõigil neist on omad eelised ja piirangud. Neist raamistikest on vaja vähemalt põhiteadmisi, et saaksite oma organisatsiooni või projekti jaoks sobiva valida.

TensorFlow

TensorFlow on kõige kuulsam sügavõppe raamatukogu. Kui olete andmeteadlane, alustasite tõenäoliselt Tensorflow'st. See on üks kõige tõhusamaid avatud lähtekoodiga raamatukogusid, millega töötada.

Google ehitas TensorFlow'i kasutamiseks sisemise süvaõppevahendina enne selle avatud hankimist. TensorFlow pakub palju kasulikke rakendusi, sealhulgas Uber, Dropbox ja Airbnb.

Tensorflow eelised

  • Kasutajasõbralik. Kerge õppida, kui olete Pythoniga tuttav.
  • Tensorbboard jälgimiseks ja visualiseerimiseks. See on suurepärane tööriist, kui soovite oma süvaõppemudeleid toimimas näha.
  • Kogukonna toetus. Google'i ja teiste ettevõtete inseneride insenerid täiustavad TensorFlow'd peaaegu igapäevaselt.
  • TensorFlow Lite'i saate kasutada TensorFlow mudelite käitamiseks mobiilseadmetes.
  • Tensorflow.js võimaldab teil JavaScripti abil käivitada brauseris reaalajas süvaõppemudeleid.

Tensorivoo piirangud

  • TensorFlow on natuke aeglane võrreldes selliste raamistikega nagu MxNet ja CNTK.
  • Silumine võib olla keeruline.
  • OpenCL-i ei toetata.

Apache MXNet

MXNet on veel üks populaarne Deep Learning raamistik. Apache Software Foundationi asutatud MXNet toetab paljusid keeli nagu JavaScripti, Pythoni ja C ++. MXNeti toetab ka Amazon Web Services sügavate õppemudelite loomiseks.

MXNet on arvutuslikult tõhus raamistik, mida kasutatakse nii ettevõtluses kui ka akadeemilises ringkonnas.

Apache MXNeti eelised

  • Tõhus, skaleeritav ja kiire.
  • Toetavad kõik suuremad platvormid.
  • Pakub GPU tuge koos mitme GPU režiimiga.
  • Programmeerimiskeelte, nagu Scala, R, Python, C ++ ja JavaScripti tugi.
  • Mudelite lihtne serveerimine ja suure jõudlusega API.

Apache MXNeti puudused

  • Võrreldes TensorFlow'ga on MXNetil väiksem avatud lähtekoodiga kogukond.
  • Parandused, veaparandused ja muud funktsioonid võtavad kauem aega, kuna puudub oluline kogukonna tugi.
  • Vaatamata sellele, et paljud tehnikatööstuse organisatsioonid kasutavad seda laialdaselt, pole MxNet nii populaarne kui Tensorflow.

Microsofti CNTK

Suurettevõtted kasutavad sügavate õppemudelite loomiseks tavaliselt Microsofti kognitiivset tööriistakomplekti (CNTK).

Ehkki Microsofti loodud, on CNTK avatud lähtekoodiga raamistik. See illustreerib närvivõrke suunatud graafide kujul, kasutades arvutuslike sammude jada.

CNTK on kirjutatud C ++ abil, kuid see toetab erinevaid keeli nagu C #, Python, C ++ ja Java.

Microsofti toetus on CNTK jaoks eeliseks, kuna Windows on ettevõtete jaoks eelistatud operatsioonisüsteem. CNTK-d kasutatakse palju ka Microsofti ökosüsteemis.

CNTK-d kasutavad populaarsed tooted on Xbox, Cortana ja Skype.

Microsofti CNTK eelised

  • Pakub usaldusväärset ja suurepärast jõudlust.
  • CNTK mastaapsuse tõttu on see paljudes ettevõtetes populaarne valik.
  • Omab arvukalt optimeeritud komponente.
  • Lihtne integreerida andmetöötluse analüüsi mootoriga Apache Spark.
  • Töötab hästi Azure Cloudiga, mõlemat toetab Microsoft.
  • Ressursside kasutamine ja haldamine on tõhus.

Microsofti CNTK puudused

  • Minimaalne kogukonna tugi võrreldes Tensorflow'ga, kuid sellel töötab täistööajaga spetsiaalne Microsofti inseneride meeskond.
  • Oluline õppimiskõver.

PyTorch

PyTorch on veel üks populaarne süvaõppe raamistik. Facebook arendas Pytorchi oma tehisintellekti laboris (FAIR). Pytorch on Google'i Tensorflow'le pakkunud tugevat konkurentsi.

Pytorch toetab sügavate õppemudelite loomiseks nii Pythoni kui ka C ++. Kolm aastat tagasi välja antud tarkvara kasutavad juba sellised ettevõtted nagu Salesforce, Facebook ja Twitter.

Kujutiste tuvastamine, loomuliku keele töötlemine ja tugevdamise õppimine on mõned paljudest valdkondadest, kus PyTorch särab. Seda kasutavad teadusuuringutes ka sellised ülikoolid nagu Oxford ja organisatsioonid nagu IBM.

PyTorch on ka suurepärane valik arvutuslike graafikute loomiseks. Samuti toetab see pilvetarkvara arendamist ning pakub kasulikke funktsioone, tööriistu ja teeke. Ja see töötab hästi pilveplatvormidega nagu AWS ja Azure.

PyTorchi eelised

  • Kasutajasõbralik disain ja struktuur, mis muudab sügavate õppemudelite ehitamise läbipaistvaks.
  • Omab kasulikke silumisvahendeid nagu PyCharm silur.
  • Sisaldab palju eelkoolitatud mudeleid ja toetab hajutatud koolitust.

PyTorchi puudused

  • Sellel pole liideseid jälgimiseks ja visualiseerimiseks nagu TensorFlow.
  • Võrdluseks on PyTorch uus sügavõppe raamistik ja sellel on praegu vähem kogukonna tuge.

Sügavõpe4j

DeepLearning4j on suurepärane raamistik, kui teie peamine programmeerimiskeel on Java. See on kommertsklassi avatud lähtekoodiga hajutatud süvaõppega raamatukogu.

Deeplearning4j toetab kõiki peamisi närvivõrgu arhitektuuride tüüpe, nagu RNN-id ja CNN-id.

Deeplearning4j on kirjutatud Java ja Scala jaoks. See integreerub hästi ka Hadoopi ja Apache Sparkiga. Deeplearning4j toetab ka GPU-sid, mistõttu on see suurepärane valik Java-põhiste süvaõppelahenduste jaoks.

DeepLearning4j eelised

  • Skaalautuv ja suudab hõlpsasti töödelda suures koguses andmeid.
  • Lihtne integreerimine Apache Sparkiga.
  • Suurepärane kogukonna tugi ja dokumentatsioon.

DeepLearning4j puudused

  • Piiratud Java programmeerimiskeelega.
  • Tensorflow ja PyTorchiga võrreldes on suhteliselt vähem populaarne.

Järeldus

Igal raamistikul on oma plusside ja miinuste loetelu. Kuid õige raamistiku valimine on projekti edukuse jaoks ülioluline.

Peate arvestama mitmesuguste teguritega, nagu turvalisus, mastaapsus ja jõudlus. Ettevõtte tasemel lahenduste jaoks saab usaldusväärsusest veel üks peamine tegur.

Kui te alles alustate, alustage Tensorflow'st. Kui loote Windowsi-põhist ettevõtte toodet, valige CNTK. Kui eelistate Java-d, valige DL4J.

Loodan, et see artikkel aitab teil valida järgmise projekti jaoks õige süvaõppe raamistiku. Kui teil on küsimusi, pöörduge minu poole.

Kas teile meeldis see artikkel? Liituge minu uudiskirjagaja saate igal esmaspäeval kokkuvõtte minu artiklitest ja videotest.