Mély tanulási keretek összehasonlítva: MxNet vs TensorFlow vs DL4j vs PyTorch

Nagyszerű alkalom mélyen tanuló mérnöknek lenni. Ebben a cikkben áttekintünk néhány olyan népszerű mély tanulási keretet, mint a Tensorflow és a CNTK, így kiválaszthatja, melyik a legjobb a projektjéhez.

A mély tanulás a gépi tanulás egyik ága. Bár a gépi tanulásnak különböző algoritmusai vannak, a legerősebbek az ideghálózatok.

A mély tanulás az összetett, többrétegű ideghálózatok kiépítésének technikája. Ez segít megoldani olyan nehéz problémákat, mint a képfelismerés, a nyelvfordítás, az önvezető autótechnika és egyebek.

A mély tanulásnak rengeteg valós alkalmazási lehetősége van az önvezető Tesla autóktól az olyan AI-asszisztensekig, mint a Siri. Ezen ideghálózatok kiépítéséhez különböző keretrendszereket használunk, mint például a Tensorflow, a CNTK és az MxNet.

Ha még nem ismeri a mély tanulást, kezdje el itt a jó áttekintést.

Keretek

Megfelelő keretrendszer nélkül a minőségi ideghálózatok kiépítése nehéz lehet. Megfelelő keretrendszer esetén csak attól kell tartania, hogy a megfelelő adatokat kezeli.

Ez nem jelenti azt, hogy a mély tanulási keretek ismerete önmagában elegendő ahhoz, hogy sikeres adatkutatóvá váljon.

Szüksége van az alapfogalmak erős megalapozására, hogy sikeres mély tanulási mérnök lehessen. De a megfelelő keret megkönnyíti az életedet.

Továbbá nem minden programozási nyelv rendelkezik saját gépi / mély tanulási kerettel. Ennek oka, hogy nem minden programozási nyelv képes kezelni a gépi tanulási problémákat.

A Pythonhoz hasonló nyelvek összetett adatfeldolgozási képességük miatt kiemelkednek többek között.

Menjünk át a ma használt népszerű mélytanulási keretek között. Mindegyik saját előnyökkel és korlátokkal rendelkezik. Fontos, hogy legalább alapismeretekkel rendelkezzenek ezekről a keretrendszerekről, hogy kiválaszthassa a szervezetének vagy a projektnek megfelelőt.

TensorFlow

A TensorFlow a leghíresebb mély tanulási könyvtár. Ha adattudós, valószínűleg a Tensorflow-val kezdte. Ez az egyik leghatékonyabb nyílt forráskódú könyvtár.

A Google a TensorFlow felhasználását belső mélytanulási eszközként használta, mielőtt nyílt forráskódú lett volna. A TensorFlow számos hasznos alkalmazást biztosít, beleértve az Uber, a Dropbox és az Airbnb programokat.

A Tensorflow előnyei

  • Felhasználóbarát. Könnyen megtanulható, ha ismeri a Python-t.
  • Tensorboard monitorozáshoz és vizualizációhoz. Nagyszerű eszköz, ha működés közben szeretné látni mély tanulási modelljeit.
  • Közösségi támogatás. A Google és más vállalatok szakértői mérnökei szinte naponta fejlesztik a TensorFlow-t.
  • A TensorFlow Lite segítségével futtathatja a TensorFlow modelleket mobil eszközökön.
  • A Tensorflow.js segítségével valós idejű mély tanulási modelleket futtathat a böngészőben JavaScript használatával.

A Tensorflow korlátai

  • A TensorFlow kissé lassú az olyan keretrendszerekhez képest, mint az MxNet és a CNTK.
  • A hibakeresés kihívást jelenthet.
  • Nincs támogatás az OpenCL számára.

Apache MXNet

Az MXNet egy másik népszerű Deep Learning keretrendszer. Az Apache Software Foundation által alapított MXNet olyan nyelvek széles skáláját támogatja, mint a JavaScript, a Python és a C ++. Az MXNet-t az Amazon Web Services is támogatja mély tanulási modellek felépítéséhez.

Az MXNet egy számítási szempontból hatékony keretrendszer, amelyet az üzleti életben és az egyetemeken egyaránt használnak.

Az Apache MXNet előnyei

  • Hatékony, méretezhető és gyors.
  • Minden fontosabb platform támogatja.
  • GPU támogatást nyújt, több GPU üzemmóddal együtt.
  • Olyan programozási nyelvek támogatása, mint a Scala, R, Python, C ++ és JavaScript.
  • Könnyű modell kiszolgálás és nagy teljesítményű API.

Az Apache MXNet hátrányai

  • A TensorFlow-hoz képest az MXNet kisebb nyílt forráskódú közösséggel rendelkezik.
  • A fejlesztések, a hibajavítások és más funkciók hosszabb ideig tartanak a főbb közösségi támogatás hiánya miatt.
  • Annak ellenére, hogy a technológiai ipar számos szervezete széles körben alkalmazza, az MxNet nem annyira népszerű, mint a Tensorflow.

Microsoft CNTK

A nagyvállalatok általában a Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) segítségével mélyreható tanulási modelleket építenek.

Bár a Microsoft készítette, a CNTK egy nyílt forráskódú keretrendszer. A neurális hálózatokat irányított grafikonok formájában szemlélteti a számítási lépések sorozatának felhasználásával.

A CNTK a C ++ használatával készült, de különféle nyelveket támogat, például C #, Python, C ++ és Java.

A Microsoft támogatása előny a CNTK számára, mivel a vállalatok számára a Windows az előnyben részesített operációs rendszer. A CNTK-t erősen használják a Microsoft ökoszisztémájában is.

A CNTK-t használó népszerű termékek az Xbox, a Cortana és a Skype.

A Microsoft CNTK előnyei

  • Megbízható és kiváló teljesítményt nyújt.
  • A CNTK méretezhetősége sok vállalkozásban népszerű választássá tette.
  • Számos optimalizált komponenssel rendelkezik.
  • Könnyen integrálható az Apache Sparkba, az adatfeldolgozás elemző motorjába.
  • Jól működik az Azure Cloud szolgáltatással, mindkettőt a Microsoft támogatja.
  • Az erőforrások felhasználása és kezelése hatékony.

A Microsoft CNTK hátrányai

  • Minimális közösségi támogatás a Tensorflow-hoz képest, de elkötelezett Microsoft mérnökökből álló csapat teljes munkaidőben dolgozik.
  • Jelentős tanulási görbe.

PyTorch

A PyTorch egy másik népszerű mély tanulási keretrendszer. A Facebook kifejlesztette a Pytorchot az AI kutatási laboratóriumában (FAIR). A Pytorch kemény versenyt adott a Google Tensorflow-nak.

A Pytorch a Pythont és a C ++ programot egyaránt támogatja a mély tanulási modellek felépítéséhez. Három éve megjelent, már olyan vállalatok is használják, mint a Salesforce, a Facebook és a Twitter.

A képfelismerés, a természetes nyelv feldolgozása és a megerősítő tanulás egyike azon sok területnek, ahol a PyTorch ragyog. Olyan egyetemek is használják, mint az Oxford, és az olyan szervezetek, mint az IBM.

A PyTorch nagyszerű választás számítási grafikonok készítéséhez is. Támogatja a felhőszoftverek fejlesztését, és hasznos funkciókat, eszközöket és könyvtárakat kínál. És jól működik olyan felhőplatformokkal, mint az AWS és az Azure.

A PyTorch előnyei

  • Felhasználóbarát tervezés és felépítés, amely átláthatóvá teszi a mély tanulási modellek felépítését.
  • Hasznos hibakereső eszközökkel rendelkezik, mint például a PyCharm hibakereső.
  • Számos előre betanított modellt tartalmaz, és támogatja az elosztott képzést.

A PyTorch hátrányai

  • Nem rendelkezik felügyeleti és vizualizációs felülettel, mint például a TensorFlow.
  • Összehasonlításképpen, a PyTorch egy új mély tanulási keretrendszer, és jelenleg kevesebb közösségi támogatást nyújt.

DeepLearning4j

A DeepLearning4j kiváló keretrendszer, ha a fő programozási nyelv a Java. Ez egy kereskedelmi minőségű, nyílt forráskódú, elosztott mélytanuló könyvtár.

A Deeplearning4j támogatja az összes főbb típusú neurális hálózati architektúrát, mint például az RNN és ​​CNN.

A Deeplearning4j Java és Scala számára készült. Jól integrálódik a Hadoop és az Apache Spark programokkal is. A Deeplearning4j támogatja a GPU-kat is, így remek választás a Java-alapú mélytanulási megoldásokhoz.

A DeepLearning4j előnyei

  • Skálázható és nagy mennyiségű adatot könnyen képes feldolgozni.
  • Könnyű integráció az Apache Spark alkalmazással.
  • Kiváló közösségi támogatás és dokumentáció.

A DeepLearning4j hátrányai

  • A Java programozási nyelvre korlátozódik.
  • Viszonylag kevésbé népszerű a Tensorflow-hoz és a PyTorch-hoz képest.

Következtetés

Minden keretrendszer tartalmazza az előnyei és hátrányai listáját. De a megfelelő keret kiválasztása döntő fontosságú a projekt sikere szempontjából.

Különböző tényezőket kell figyelembe vennie, például a biztonságot, a méretezhetőséget és a teljesítményt. A vállalati szintű megoldások esetében a megbízhatóság egy másik elsődleges tényezővé válik.

Ha még csak most kezdi, kezdje a Tensorflow-val. Ha Windows-alapú vállalati terméket épít, válassza a CNTK lehetőséget. Ha a Java-t részesíti előnyben, válassza a DL4J lehetőséget.

Remélem, hogy ez a cikk segít kiválasztani a megfelelő mély tanulási keretet a következő projektjéhez. Ha kérdése van, forduljon hozzám.

Tetszett ez a cikk? Csatlakozzon hírlevelemhezés minden hétfőn kap egy összefoglalót a cikkeimről és videóimról.