Πλαίσια βαθιάς μάθησης σε σύγκριση: MxNet vs TensorFlow vs DL4j vs PyTorch

Είναι υπέροχη στιγμή να γίνετε μηχανικός βαθιάς μάθησης. Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε μερικά από τα δημοφιλή πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως το Tensorflow και το CNTK, ώστε να μπορείτε να επιλέξετε ποιο είναι καλύτερο για το έργο σας.

Η βαθιά μάθηση είναι ένας κλάδος της μηχανικής μάθησης. Αν και η μηχανική μάθηση έχει διάφορους αλγόριθμους, οι πιο ισχυροί είναι τα νευρωνικά δίκτυα.

Η βαθιά μάθηση είναι η τεχνική της δημιουργίας σύνθετων νευρικών δικτύων πολλαπλών στρωμάτων. Αυτό μας βοηθά να επιλύσουμε σκληρά προβλήματα όπως αναγνώριση εικόνας, μετάφραση γλώσσας, τεχνολογία αυτο-οδήγησης αυτοκινήτου και άλλα.

Υπάρχουν τόνοι εφαρμογών βαθιάς μάθησης πραγματικού κόσμου από αυτοκινούμενα αυτοκίνητα Tesla σε βοηθούς AI όπως το Siri. Για να δημιουργήσουμε αυτά τα νευρωνικά δίκτυα, χρησιμοποιούμε διαφορετικά πλαίσια όπως Tensorflow, CNTK και MxNet.

Εάν είστε νέοι στη βαθιά μάθηση, ξεκινήστε εδώ για μια καλή επισκόπηση.

Πλαίσια

Χωρίς το σωστό πλαίσιο, η κατασκευή ποιοτικών νευρωνικών δικτύων μπορεί να είναι δύσκολη. Με το σωστό πλαίσιο, το μόνο που χρειάζεται να ανησυχείτε είναι να αποκτήσετε τα σωστά δεδομένα.

Αυτό δεν σημαίνει ότι μόνο η γνώση των πλαισίων βαθιάς μάθησης είναι αρκετή για να σας κάνει έναν επιτυχημένο επιστήμονα δεδομένων.

Χρειάζεστε μια ισχυρή βάση των θεμελιωδών εννοιών για να είστε επιτυχημένος μηχανικός βαθιάς μάθησης. Αλλά το σωστό πλαίσιο θα κάνει τη ζωή σας πιο εύκολη.

Επίσης, δεν έχουν όλες οι γλώσσες προγραμματισμού τα δικά τους πλαίσια μηχανικής μάθησης / βαθιάς μάθησης. Αυτό συμβαίνει επειδή δεν έχουν όλες οι γλώσσες προγραμματισμού την ικανότητα να αντιμετωπίζουν προβλήματα μηχανικής μάθησης.

Γλώσσες όπως η Python ξεχωρίζουν μεταξύ άλλων λόγω της πολύπλοκης ικανότητας επεξεργασίας δεδομένων.

Ας δούμε μερικά από τα δημοφιλή πλαίσια βαθιάς μάθησης που χρησιμοποιούνται σήμερα. Ο καθένας διαθέτει το δικό του σύνολο πλεονεκτημάτων και περιορισμών. Είναι σημαντικό να έχετε τουλάχιστον μια βασική κατανόηση αυτών των πλαισίων, ώστε να μπορείτε να επιλέξετε το σωστό για τον οργανισμό ή το έργο σας.

TensorFlow

Το TensorFlow είναι η πιο διάσημη βιβλιοθήκη βαθιάς μάθησης γύρω. Εάν είστε επιστήμονας δεδομένων, πιθανώς ξεκινήσατε με το Tensorflow. Είναι μία από τις πιο αποτελεσματικές βιβλιοθήκες ανοιχτού κώδικα για να εργαστείτε.

Η Google δημιούργησε το TensorFlow για χρήση ως εσωτερικό εργαλείο βαθιάς μάθησης προτού το προμηθεύσει. Το TensorFlow παρέχει πολλές χρήσιμες εφαρμογές όπως Uber, Dropbox και Airbnb.

Πλεονεκτήματα του Tensorflow

  • Φιλικό προς τον χρήστη. Εύκολο να μάθετε αν είστε εξοικειωμένοι με την Python.
  • Tensorboard για παρακολούθηση και οπτικοποίηση. Είναι ένα εξαιρετικό εργαλείο εάν θέλετε να δείτε τα μοντέλα βαθιάς μάθησης σε δράση.
  • Κοινοτική υποστήριξη. Οι ειδικοί μηχανικοί από την Google και άλλες εταιρείες βελτιώνουν το TensorFlow σχεδόν σε καθημερινή βάση.
  • Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το TensorFlow Lite για να εκτελέσετε μοντέλα TensorFlow σε κινητές συσκευές.
  • Το Tensorflow.js σάς επιτρέπει να εκτελείτε μοντέλα βαθιάς μάθησης σε πραγματικό χρόνο στο πρόγραμμα περιήγησης χρησιμοποιώντας JavaScript.

Περιορισμοί Tensorflow

  • Το TensorFlow είναι λίγο αργό σε σύγκριση με πλαίσια όπως το MxNet και το CNTK.
  • Ο εντοπισμός σφαλμάτων μπορεί να είναι δύσκολος.
  • Δεν υπάρχει υποστήριξη για το OpenCL.

Apache MXNet

Το MXNet είναι ένα άλλο δημοφιλές πλαίσιο Deep Learning. Ιδρύθηκε από το Apache Software Foundation, το MXNet υποστηρίζει ένα ευρύ φάσμα γλωσσών όπως το JavaScript, το Python και το C ++. Το MXNet υποστηρίζεται επίσης από το Amazon Web Services για τη δημιουργία μοντέλων βαθιάς μάθησης.

Το MXNet είναι ένα υπολογιστικά αποδοτικό πλαίσιο που χρησιμοποιείται τόσο στην επιχείρηση όσο και στην ακαδημαϊκή κοινότητα.

Πλεονεκτήματα του Apache MXNet

  • Αποτελεσματικό, επεκτάσιμο και γρήγορο.
  • Υποστηρίζεται από όλες τις μεγάλες πλατφόρμες.
  • Παρέχει υποστήριξη GPU, μαζί με λειτουργία πολλαπλών GPU.
  • Υποστήριξη για γλώσσες προγραμματισμού όπως Scala, R, Python, C ++ και JavaScript.
  • Εύκολο σερβίρισμα μοντέλου και API υψηλής απόδοσης.

Μειονεκτήματα του Apache MXNet

  • Σε σύγκριση με το TensorFlow, το MXNet έχει μια μικρότερη κοινότητα ανοιχτού κώδικα.
  • Οι βελτιώσεις, οι διορθώσεις σφαλμάτων και άλλες λειτουργίες χρειάζονται περισσότερο χρόνο λόγω της έλλειψης σημαντικής κοινοτικής υποστήριξης.
  • Παρά το γεγονός ότι χρησιμοποιείται ευρέως από πολλούς οργανισμούς στον κλάδο της τεχνολογίας, το MxNet δεν είναι τόσο δημοφιλές όσο το Tensorflow.

Microsoft CNTK

Οι μεγάλες εταιρείες χρησιμοποιούν συνήθως το Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) για τη δημιουργία μοντέλων βαθιάς μάθησης.

Αν και δημιουργήθηκε από τη Microsoft, το CNTK είναι ένα πλαίσιο ανοιχτού κώδικα. Απεικονίζει νευρωνικά δίκτυα με τη μορφή κατευθυνόμενων γραφημάτων χρησιμοποιώντας μια ακολουθία υπολογιστικών βημάτων.

Το CNTK γράφεται χρησιμοποιώντας C ++, αλλά υποστηρίζει διάφορες γλώσσες όπως C #, Python, C ++ και Java.

Η υποστήριξη της Microsoft είναι ένα πλεονέκτημα για το CNTK, καθώς τα Windows είναι το προτιμώμενο λειτουργικό σύστημα για επιχειρήσεις. Το CNTK χρησιμοποιείται επίσης σε μεγάλο βαθμό στο οικοσύστημα της Microsoft.

Δημοφιλή προϊόντα που χρησιμοποιούν CNTK είναι τα Xbox, Cortana και Skype.

Πλεονεκτήματα του Microsoft CNTK

  • Προσφέρει αξιόπιστη και εξαιρετική απόδοση.
  • Η επεκτασιμότητα του CNTK το καθιστά δημοφιλή επιλογή σε πολλές επιχειρήσεις.
  • Έχει πολλά βελτιστοποιημένα στοιχεία.
  • Εύκολη ενσωμάτωση με το Apache Spark, μια μηχανή ανάλυσης για την επεξεργασία δεδομένων.
  • Λειτουργεί καλά με το Azure Cloud, και τα δύο υποστηρίζονται από τη Microsoft.
  • Η χρήση και η διαχείριση των πόρων είναι αποτελεσματικές.

Μειονεκτήματα του Microsoft CNTK

  • Ελάχιστη υποστήριξη κοινότητας σε σύγκριση με το Tensorflow, αλλά έχει μια αφοσιωμένη ομάδα μηχανικών της Microsoft που εργάζεται με πλήρη απασχόληση σε αυτό.
  • Σημαντική καμπύλη μάθησης.

PyTorch

Το PyTorch είναι ένα άλλο δημοφιλές πλαίσιο βαθιάς μάθησης. Το Facebook ανέπτυξε την Pytorch στο ερευνητικό εργαστήριο AI (FAIR). Η Pytorch δίνει σκληρό ανταγωνισμό στο Tensorflow της Google.

Η Pytorch υποστηρίζει τόσο το Python όσο και το C ++ για τη δημιουργία μοντέλων βαθιάς μάθησης. Κυκλοφόρησε πριν από τρία χρόνια, χρησιμοποιείται ήδη από εταιρείες όπως το Salesforce, το Facebook και το Twitter.

Αναγνώριση εικόνας, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και εκμάθηση ενίσχυσης είναι μερικοί από τους πολλούς τομείς στους οποίους λάμπει το PyTorch. Χρησιμοποιείται επίσης στην έρευνα από πανεπιστήμια όπως η Οξφόρδη και οργανισμούς όπως η IBM.

Το PyTorch είναι επίσης μια εξαιρετική επιλογή για τη δημιουργία υπολογιστικών γραφημάτων. Υποστηρίζει επίσης την ανάπτυξη λογισμικού cloud και προσφέρει χρήσιμες λειτουργίες, εργαλεία και βιβλιοθήκες. Και λειτουργεί καλά με πλατφόρμες cloud όπως AWS και Azure.

Πλεονεκτήματα του PyTorch

  • Φιλικό προς τον χρήστη σχεδιασμό και δομή που καθιστά διαφανή την κατασκευή μοντέλων βαθιάς μάθησης
  • Διαθέτει χρήσιμα εργαλεία εντοπισμού σφαλμάτων όπως το πρόγραμμα εντοπισμού σφαλμάτων PyCharm.
  • Περιέχει πολλά προ-εκπαιδευμένα μοντέλα και υποστηρίζει κατανεμημένη εκπαίδευση.

Μειονεκτήματα του PyTorch

  • Δεν διαθέτει διεπαφές για παρακολούθηση και οπτικοποίηση όπως το TensorFlow.
  • Συγκριτικά, το PyTorch είναι ένα νέο πλαίσιο βαθιάς μάθησης και επί του παρόντος έχει λιγότερη κοινοτική υποστήριξη.

Βαθιά μάθηση4j

Το DeepLearning4j είναι ένα εξαιρετικό πλαίσιο εάν η κύρια γλώσσα προγραμματισμού σας είναι η Java. Πρόκειται για μια βιβλιοθήκη βαθιάς μάθησης, ανοιχτού κώδικα, εμπορικής ποιότητας.

Το Deeplearning4j υποστηρίζει όλους τους μεγάλους τύπους αρχιτεκτονικών νευρωνικών δικτύων, όπως RNN και CNN.

Το Deeplearning4j είναι γραμμένο για Java και Scala. Επίσης ενσωματώνεται καλά με το Hadoop και το Apache Spark. Το Deeplearning4j έχει επίσης υποστήριξη για GPU, καθιστώντας το μια εξαιρετική επιλογή για λύσεις βαθιάς μάθησης που βασίζονται σε Java.

Πλεονεκτήματα του DeepLearning4j

  • Επεκτάσιμη και μπορεί εύκολα να επεξεργαστεί μεγάλες ποσότητες δεδομένων.
  • Εύκολη ενσωμάτωση με το Apache Spark.
  • Εξαιρετική κοινοτική υποστήριξη και τεκμηρίωση.

Μειονεκτήματα του DeepLearning4j

  • Περιορίζεται στη γλώσσα προγραμματισμού Java.
  • Σχετικά λιγότερο δημοφιλές σε σύγκριση με το Tensorflow και το PyTorch.

συμπέρασμα

Κάθε πλαίσιο συνοδεύεται από τη λίστα των πλεονεκτημάτων και των μειονεκτημάτων του. Αλλά η επιλογή του σωστού πλαισίου είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχία ενός έργου.

Πρέπει να λάβετε υπόψη διάφορους παράγοντες όπως η ασφάλεια, η επεκτασιμότητα και η απόδοση. Για λύσεις εταιρικού επιπέδου, η αξιοπιστία γίνεται ένας άλλος πρωταρχικός συντελεστής.

Εάν μόλις ξεκινήσετε, ξεκινήστε με το Tensorflow. Εάν δημιουργείτε εταιρικό προϊόν που βασίζεται σε Windows, επιλέξτε CNTK. Εάν προτιμάτε Java, επιλέξτε DL4J.

Ελπίζω ότι αυτό το άρθρο θα σας βοηθήσει να επιλέξετε το σωστό πλαίσιο βαθιάς μάθησης για το επόμενο έργο σας. Αν έχετε απορίες, επικοινωνήστε μαζί μου.

Σας άρεσε αυτό το άρθρο; Εγγραφείτε στο Newsletter μουκαι να λαμβάνω μια περίληψη των άρθρων και των βίντεό μου κάθε Δευτέρα.