Palyginti giluminio mokymosi pagrindai: „MxNet“ ir „TensorFlow“ prieš DL4j ir „PyTorch“

Tai puikus laikas būti giliai besimokančiu inžinieriumi. Šiame straipsnyje mes apžvelgsime keletą populiarių giluminio mokymosi sistemų, tokių kaip „Tensorflow“ ir CNTK, kad galėtumėte pasirinkti, kuris iš jų geriausiai tinka jūsų projektui.

Gilus mokymasis yra mašininio mokymosi šaka. Nors mašininis mokymasis turi įvairius algoritmus, galingiausi yra neuroniniai tinklai.

Gilus mokymasis yra sudėtingų daugiasluoksnių neuroninių tinklų kūrimo technika. Tai padeda mums išspręsti sunkias problemas, tokias kaip vaizdo atpažinimas, kalbos vertimas, savarankiško vairavimo automobilio technologija ir kt.

Yra daugybė giluminio mokymosi realiame pasaulyje, pradedant savaeigiais „Tesla“ automobiliais ir dirbtinio intelekto padėjėjais, tokiais kaip „Siri“. Norėdami sukurti šiuos neuroninius tinklus, naudojame skirtingas sistemas, tokias kaip „Tensorflow“, CNTK ir „MxNet“.

Jei dar nesinaudojote giluminiu mokymusi, pradėkite čia, kad gautumėte gerą apžvalgą.

Karkasai

Neturint tinkamos sistemos, kokybiškų neuroninių tinklų sukūrimas gali būti sunkus. Turėdami tinkamą sistemą, turite nerimauti tik dėl to, kad gausite reikiamų duomenų.

Tai nereiškia, kad vien gilių mokymosi sistemų žinių pakanka, kad taptumėte sėkmingu duomenų mokslininku.

Norint būti sėkmingu giluminio mokymosi inžinieriumi, jums reikia tvirtų pagrindinių sąvokų pagrindo. Tačiau tinkama sistema palengvins jūsų gyvenimą.

Be to, ne visos programavimo kalbos turi savo mašininio mokymosi / gilaus mokymosi sistemas. Taip yra todėl, kad ne visos programavimo kalbos gali spręsti mašininio mokymosi problemas.

Tokios kalbos kaip „Python“ išsiskiria dėl savo sudėtingo duomenų apdorojimo galimybių.

Peržiūrėkime kai kurias populiarias giluminio mokymosi sistemas, naudojamas šiandien. Kiekvienas iš jų turi savo privalumų ir apribojimų rinkinį. Svarbu turėti bent jau pagrindinį supratimą apie šias sistemas, kad galėtumėte pasirinkti tinkamą savo organizacijai ar projektui.

„TensorFlow“

„TensorFlow“ yra garsiausia giluminio mokymosi biblioteka. Jei esate duomenų mokslininkas, tikriausiai pradėjote nuo „Tensorflow“. Tai yra viena iš efektyviausių atvirojo kodo bibliotekų, su kuriomis dirbama.

„Google“ sukūrė „TensorFlow“, kad būtų galima naudoti kaip vidinę giluminio mokymosi priemonę prieš ją naudojant atvirą šaltinį. „TensorFlow“ teikia daug naudingų programų, įskaitant „Uber“, „Dropbox“ ir „Airbnb“.

Tensorflow privalumai

  • Draugiškas vartotojui. Lengva išmokti, jei esate susipažinę su „Python“.
  • Tensorboard stebėjimui ir vizualizavimui. Tai puiki priemonė, jei norite pamatyti savo gilaus mokymosi modelius.
  • Bendrijos parama. „Google“ ir kitų kompanijų inžinieriai inžinieriai tobulina „TensorFlow“ beveik kasdien.
  • Norėdami naudoti „TensorFlow“ modelius mobiliuosiuose įrenginiuose, galite naudoti „TensorFlow Lite“.
  • Tensorflow.js leidžia naršyklėje paleisti realaus laiko giliųjų mokymosi modelius naudojant „JavaScript“.

Tensorflow apribojimai

  • „TensorFlow“ yra šiek tiek lėtas, palyginti su tokiomis sistemomis kaip „MxNet“ ir „CNTK“.
  • Derinimas gali būti sudėtingas.
  • Nėra „OpenCL“ palaikymo.

„Apache MXNet“

„MXNet“ yra dar viena populiari „Deep Learning“ sistema. „Apache Software Foundation“ įkurtas „MXNet“ palaiko daugybę kalbų, tokių kaip „JavaScript“, „Python“ ir „C ++“. „MXNet“ taip pat palaiko „Amazon Web Services“, kad būtų sukurti giluminio mokymosi modeliai.

„MXNet“ yra skaičiavimais efektyvi sistema, naudojama tiek versle, tiek akademinėje aplinkoje.

„Apache MXNet“ privalumai

  • Veiksminga, keičiama ir greita.
  • Palaiko visos pagrindinės platformos.
  • Teikia GPU palaikymą kartu su kelių GPU režimu.
  • Programavimo kalbų, tokių kaip „Scala“, „R“, „Python“, „C ++“ ir „JavaScript“, palaikymas.
  • Lengvas modelių aptarnavimas ir didelio našumo API.

Apache MXNet trūkumai

  • Palyginti su „TensorFlow“, „MXNet“ turi mažesnę atvirojo kodo bendruomenę.
  • Patobulinimai, klaidų taisymai ir kitos funkcijos trunka ilgiau, nes trūksta pagrindinės bendruomenės paramos.
  • Nepaisant to, kad „MxNet“ yra plačiai naudojamas daugelyje technologijų pramonės organizacijų, jis nėra toks populiarus kaip „Tensorflow“.

„Microsoft CNTK“

Didelės įmonės giliam mokymosi modeliams kurti dažniausiai naudoja „Microsoft Cognitive Toolkit“ (CNTK).

Nors ir sukurta „Microsoft“, CNTK yra atvirojo kodo sistema. Jis iliustruoja neuroninius tinklus nukreiptų grafikų pavidalu, naudojant skaičiavimo žingsnių seką.

CNTK yra parašytas naudojant C ++, tačiau jis palaiko įvairias kalbas, tokias kaip C #, Python, C ++ ir Java.

„Microsoft“ parama yra CNTK pranašumas, nes „Windows“ yra pageidaujama įmonių operacinė sistema. CNTK taip pat labai naudojamas „Microsoft“ ekosistemoje.

Populiarūs produktai, kurie naudoja CNTK, yra „Xbox“, „Cortana“ ir „Skype“.

„Microsoft CNTK“ pranašumai

  • Siūlo patikimą ir puikų našumą.
  • CNTK mastelis tapo populiariu pasirinkimu daugelyje įmonių.
  • Turi daugybę optimizuotų komponentų.
  • Lengva integruoti su duomenų apdorojimo analizės varikliu „Apache Spark“.
  • Puikiai veikia su „Azure Cloud“, kuriuos abu palaiko „Microsoft“.
  • Išteklių naudojimas ir valdymas yra efektyvus.

„Microsoft CNTK“ trūkumai

  • Mažiausias bendruomenės palaikymas, palyginti su „Tensorflow“, tačiau visą darbo dieną dirba tam skirta „Microsoft“ inžinierių komanda.
  • Reikšminga mokymosi kreivė.

„PyTorch“

„PyTorch“ yra dar viena populiari giluminio mokymosi sistema. „Facebook“ sukūrė „Pytorch“ dirbtinio intelekto tyrimų laboratorijoje (FAIR). „Pytorch“ varžė „Google“ „Tensorflow“.

„Pytorch“ palaiko tiek „Python“, tiek „C ++“ kuriant giluminius mokymosi modelius. Išleistas prieš trejus metus, jį jau naudoja tokios kompanijos kaip „Salesforce“, „Facebook“ ir „Twitter“.

Vaizdo atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir mokymasis sustiprinti yra keletas iš daugelio sričių, kuriose „PyTorch“ spindi. Jį taip pat naudoja moksliniai tyrimai tokiuose universitetuose kaip Oksfordas ir tokios organizacijos kaip IBM.

„PyTorch“ taip pat yra puikus pasirinkimas kuriant skaičiavimo grafikus. Jis taip pat palaiko debesų programinės įrangos kūrimą ir siūlo naudingų funkcijų, įrankių ir bibliotekų. Tai gerai veikia su debesų platformomis, tokiomis kaip AWS ir „Azure“.

„PyTorch“ pranašumai

  • Patogus dizainas ir struktūra, dėl kurios giluminio mokymosi modelių kūrimas tampa skaidrus.
  • Turi naudingų derinimo įrankių, tokių kaip „PyCharm“ derintuvas.
  • Turi daug iš anksto parengtų modelių ir palaiko paskirstytą mokymą.

„PyTorch“ trūkumai

  • Neturi stebėjimo ir vizualizavimo sąsajų, pvz., „TensorFlow“.
  • Palyginus, „PyTorch“ yra nauja giluminio mokymosi sistema ir šiuo metu bendruomenė ją palaiko mažiau.

„DeepLearning4j“

„DeepLearning4j“ yra puiki sistema, jei jūsų pagrindinė programavimo kalba yra „Java“. Tai komercinio lygio atvirojo šaltinio platinama giluminio mokymosi biblioteka.

„Deeplearning4j“ palaiko visus pagrindinius neuroninio tinklo architektūrų tipus, tokius kaip RNN ir CNN.

„Deeplearning4j“ yra parašytas „Java“ ir „Scala“. Jis taip pat gerai integruojamas su „Hadoop“ ir „Apache Spark“. „Deeplearning4j“ taip pat palaiko GPU, todėl tai yra puikus pasirinkimas Java pagrįstiems giliųjų mokymosi sprendimams.

„DeepLearning4j“ pranašumai

  • Mastelis ir gali lengvai apdoroti didelius duomenų kiekius.
  • Lengva integruoti su „Apache Spark“.
  • Puiki bendruomenės parama ir dokumentai.

„DeepLearning4j“ trūkumai

  • Apribota „Java“ programavimo kalba.
  • Palyginti mažiau su „Tensorflow“ ir „PyTorch“.

Išvada

Kiekvienoje sistemoje pateikiamas privalumų ir trūkumų sąrašas. Tačiau norint pasirinkti projektą yra labai svarbu pasirinkti tinkamą sistemą.

Turite atsižvelgti į įvairius veiksnius, pvz., Saugumą, mastelio keitimą ir našumą. Įmonės lygio sprendimams patikimumas tampa dar vienu svarbiausiu veiksniu.

Jei dar tik pradedate, pradėkite nuo „Tensorflow“. Jei kuriate „Windows“ pagrįstą įmonės produktą, pasirinkite CNTK. Jei jums labiau patinka „Java“, pasirinkite DL4J.

Tikiuosi, kad šis straipsnis padės jums pasirinkti tinkamą giluminio mokymosi pagrindą kitam jūsų projektui. Jei turite klausimų, susisiekite su manimi.

Patiko šis straipsnis? Prisijunkite prie mano naujienlaiškioir kiekvieną pirmadienį gaukite mano straipsnių ir vaizdo įrašų santrauką.