Syvän oppimisen kehykset verrattuina: MxNet vs TensorFlow vs DL4j vs PyTorch

On hyvä aika olla syvällisesti oppiva insinööri. Tässä artikkelissa käymme läpi joitain suosittuja syvällisen oppimisen puitteita, kuten Tensorflow ja CNTK, jotta voit valita, mikä on paras projektiisi.

Syväoppiminen on koneoppimisen haara. Vaikka koneoppimisessa on useita algoritmeja, tehokkaimmat ovat hermoverkot.

Syvä oppiminen on tekniikka monimutkaisten monikerroksisten hermoverkkojen rakentamiseksi. Tämä auttaa meitä ratkaisemaan vaikeita ongelmia, kuten kuvan tunnistaminen, kielen kääntäminen, itseajoava autotekniikka ja paljon muuta.

Todellisessa maailmassa on paljon syvällisen oppimisen sovelluksia itse ajavista Tesla-autoista tekoälyavustajiin, kuten Siriin. Näiden hermoverkkojen rakentamiseen käytämme erilaisia ​​kehyksiä, kuten Tensorflow, CNTK ja MxNet.

Jos syväoppiminen on sinulle uutta, aloita tästä saadaksesi hyvän yleiskatsauksen.

Kehykset

Ilman oikeaa kehystä laadukkaiden hermoverkkojen rakentaminen voi olla vaikeaa. Oikean kehyksen avulla sinun on vain huolehdittava siitä, että saat oikeat tiedot.

Se ei tarkoita, että pelkän syvällisen oppimisen puitteiden tuntemus riittää tekemään sinusta menestyvän tietotieteilijän.

Tarvitset vahvan perustan peruskäsitteille, jotta voit olla menestyvä syväoppimisinsinööri. Oikea kehys helpottaa elämääsi.

Kaikilla ohjelmointikielillä ei myöskään ole omia koneoppimisen / syvällisen oppimisen puitteita. Tämä johtuu siitä, että kaikilla ohjelmointikielillä ei ole kykyä käsitellä koneoppimisongelmia.

Pythonin kaltaiset kielet erottuvat muun muassa monimutkaisesta tietojenkäsittelyominaisuudestaan.

Käydään läpi joitain suosittuja syvän oppimisen puitteita, joita käytetään nykyään. Jokaisella on omat etunsa ja rajoituksensa. On tärkeää, että sinulla on ainakin perustiedot näistä kehyksistä, jotta voit valita oikean organisaatiollesi tai projektillesi.

TensorFlow

TensorFlow on tunnetuin syvällisen oppimisen kirjasto. Jos olet datatieteilijä, aloitit todennäköisesti Tensorflow-ohjelmalla. Se on yksi tehokkaimmista avoimen lähdekoodin kirjastoista, joiden kanssa työskennellä.

Google rakensi TensorFlow'n käytettäväksi sisäisenä syvällisen oppimisen työkaluna ennen sen avointa hankintaa. TensorFlow tarjoaa paljon hyödyllisiä sovelluksia, kuten Uber, Dropbox ja Airbnb.

Tensorflow: n edut

  • Käyttäjäystävällinen. Helppo oppia, jos tunnet Pythonin.
  • Tensorboard seurantaa ja visualisointia varten. Se on hieno työkalu, jos haluat nähdä syvälliset oppimismallisi toiminnassa.
  • Yhteisön tuki. Googlen ja muiden yritysten asiantuntijainsinöörit parantavat TensorFlowia melkein päivittäin.
  • Voit käyttää TensorFlow Lite -ohjelmaa TensorFlow-mallien suorittamiseen mobiililaitteilla.
  • Tensorflow.js antaa sinun suorittaa reaaliaikaisia ​​syvällisen oppimisen malleja selaimessa JavaScriptiä käyttämällä.

Tensorivirtauksen rajoitukset

  • TensorFlow on vähän hidas verrattuna kehyksiin, kuten MxNet ja CNTK.
  • Virheenkorjaus voi olla haastavaa.
  • Ei tukea OpenCL: lle.

Apache MXNet

MXNet on toinen suosittu Deep Learning -kehys. Apache Software Foundation -säätiön perustama MXNet tukee monia kieliä, kuten JavaScript, Python ja C ++. Amazon Web Services tukee MXNetiä myös syvällisten oppimismallien rakentamiseen.

MXNet on laskennallisesti tehokas kehys, jota käytetään sekä liike-elämässä että tiedemaailmassa.

Apache MXNetin edut

  • Tehokas, skaalautuva ja nopea.
  • Tuetaan kaikilla tärkeimmillä alustoilla.
  • Tarjoaa GPU-tuen yhdessä multi-GPU-tilan kanssa.
  • Tuki ohjelmointikielille, kuten Scala, R, Python, C ++ ja JavaScript.
  • Helppo mallien tarjoaminen ja korkean suorituskyvyn sovellusliittymä.

Apache MXNetin haitat

  • TensorFlow-tekniikkaan verrattuna MXNetillä on pienempi avoimen lähdekoodin yhteisö.
  • Parannukset, virhekorjaukset ja muut ominaisuudet vievät kauemmin, koska yhteisöltä puuttuu merkittävää tukea.
  • Huolimatta siitä, että monet teknisen alan organisaatiot käyttävät sitä laajasti, MxNet ei ole yhtä suosittu kuin Tensorflow.

Microsoft CNTK

Suuret yritykset käyttävät yleensä Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) rakentaa syvällisiä oppimismalleja.

Vaikka CNTK on luonut Microsoftin, se on avoimen lähdekoodin kehys. Se kuvaa hermoverkkoja suunnattujen kaavioiden muodossa käyttämällä laskennallisten vaiheiden sarjaa.

CNTK kirjoitetaan C ++: lla, mutta se tukee useita kieliä, kuten C #, Python, C ++ ja Java.

Microsoftin tuki on etu CNTK: lle, koska Windows on ensisijainen käyttöjärjestelmä yrityksille. CNTK: ta käytetään voimakkaasti myös Microsoftin ekosysteemissä.

Suosittuja tuotteita, jotka käyttävät CNTK: ta, ovat Xbox, Cortana ja Skype.

Microsoft CNTK: n edut

  • Tarjoaa luotettavan ja erinomaisen suorituskyvyn.
  • CNTK: n skaalautuvuus on tehnyt siitä suositun valinnan monissa yrityksissä.
  • Sisältää lukuisia optimoituja komponentteja.
  • Helppo integroida Apache Sparkin, analysointimoottorin kanssa tietojen käsittelyyn.
  • Toimii hyvin Azure Cloudin kanssa, molempia tukee Microsoft.
  • Resurssien käyttö ja hallinta ovat tehokkaita.

Microsoft CNTK: n haitat

  • Vähäinen yhteisön tuki verrattuna Tensorflow'hun, mutta siinä on oma Microsoft-insinöörien tiimi, joka työskentelee kokopäiväisesti.
  • Merkittävä oppimiskäyrä.

PyTorch

PyTorch on toinen suosittu syväoppimiskehys. Facebook kehitti Pytorchin tekoälyn tutkimuslaboratoriossaan (FAIR). Pytorch on käynyt kovaa kilpailua Googlen Tensorflow'lla.

Pytorch tukee sekä Pythonia että C ++: ta syvällisten oppimismallien rakentamiseen. Kolme vuotta sitten julkaistu, sitä käyttävät jo yritykset, kuten Salesforce, Facebook ja Twitter.

Kuvien tunnistaminen, luonnollisen kielen käsittely ja vahvistamisen oppiminen ovat joitain niistä monista alueista, joilla PyTorch loistaa. Sitä käytetään myös yliopistojen, kuten Oxfordin, ja IBM: n kaltaisten organisaatioiden tutkimuksessa.

PyTorch on myös loistava valinta laskennallisten kaavioiden luomiseen. Se tukee myös pilviohjelmistojen kehittämistä ja tarjoaa hyödyllisiä ominaisuuksia, työkaluja ja kirjastoja. Ja se toimii hyvin pilvialustojen kuten AWS ja Azure kanssa.

PyTorchin edut

  • Käyttäjäystävällinen muotoilu ja rakenne, joka tekee syvällisten oppimismallien rakentamisesta läpinäkyvän.
  • On hyödyllisiä virheenkorjaustyökaluja, kuten PyCharm-virheenkorjaus.
  • Sisältää monia valmiiksi koulutettuja malleja ja tukee hajautettua koulutusta.

PyTorchin haitat

  • Ei TensorFlow-tyyppisiä käyttöliittymiä valvontaa ja visualisointia varten.
  • Vertailun vuoksi PyTorch on uusi syvällisen oppimisen kehys, jolla on tällä hetkellä vähemmän yhteisön tukea.

Syväoppiminen4j

DeepLearning4j on erinomainen kehys, jos pääohjelmointikielesi on Java. Se on kaupallisen luokan, avoimen lähdekoodin, hajautettu syväoppimiskirjasto.

Deeplearning4j tukee kaikkia pääverkkotyyppejä hermoverkkoarkkitehtuureja, kuten RNN: t ja CNN: t.

Deeplearning4j on kirjoitettu Java ja Scala. Se integroituu hyvin myös Hadoopin ja Apache Sparkin kanssa. Deeplearning4j tukee myös grafiikkasuoritimia, joten se on loistava valinta Java-pohjaisiin syväoppimisratkaisuihin.

DeepLearning4j: n edut

  • Skaalautuva ja voi helposti käsitellä suuria määriä dataa.
  • Helppo integrointi Apache Sparkin kanssa.
  • Erinomainen yhteisön tuki ja dokumentointi.

DeepLearning4j: n haitat

  • Rajoitettu Java-ohjelmointikielelle.
  • Suhteellisen vähemmän suosittu verrattuna Tensorflow ja PyTorch.

Johtopäätös

Jokaisessa kehyksessä on luettelo eduista ja haitoista. Oikean kehyksen valitseminen on kuitenkin ratkaisevan tärkeää projektin onnistumisen kannalta.

Sinun on otettava huomioon useita tekijöitä, kuten turvallisuus, skaalautuvuus ja suorituskyky. Yritystason ratkaisuissa luotettavuudesta tulee toinen ensisijainen tekijä.

Jos olet vasta aloittamassa, aloita Tensorflow. Jos rakennat Windows-pohjaista yritystuotetta, valitse CNTK. Jos haluat Java, valitse DL4J.

Toivon, että tämä artikkeli auttaa sinua valitsemaan oikean syvällisen oppimisen puitteet seuraavaa projektiasi varten. Jos sinulla on kysyttävää, ota yhteyttä minuun.

Rakastitko tätä artikkelia? Liity uutiskirjeeseenija saada yhteenveto artikkeleistani ja videoistani joka maanantai.