Сравнени рамки за дълбоко обучение: MxNet срещу TensorFlow срещу DL4j срещу PyTorch

Страхотно време е да бъдете инженер за задълбочено обучение. В тази статия ще разгледаме някои от популярните рамки за дълбоко обучение като Tensorflow и CNTK, за да можете да изберете кой е най-подходящ за вашия проект.

Дълбокото обучение е клон на машинното обучение. Въпреки че машинното обучение има различни алгоритми, най-мощните са невронните мрежи.

Дълбокото обучение е техниката за изграждане на сложни многопластови невронни мрежи. Това ни помага да решаваме трудни проблеми като разпознаване на изображения, превод на езици, технология за самоуправляващ се автомобил и др.

Има тонове реални приложения за дълбоко обучение от самоуправляващи се автомобили Tesla до AI асистенти като Siri. За да изградим тези невронни мрежи, използваме различни рамки като Tensorflow, CNTK и MxNet.

Ако не сте запознати с дълбокото обучение, започнете тук за добър преглед.

Рамки

Без правилната рамка изграждането на качествени невронни мрежи може да бъде трудно. С правилната рамка трябва само да се притеснявате дали ще получите правилните данни.

Това не означава, че само познаването на рамките за дълбоко обучение е достатъчно, за да ви направи успешен учен за данни.

Нуждаете се от здрава основа на основните концепции, за да бъдете успешен инженер за задълбочено обучение. Но правилната рамка ще улесни живота ви.

Също така, не всички езици за програмиране имат свои собствени рамки за машинно обучение / дълбоко обучение. Това е така, защото не всички езици за програмиране имат способността да се справят с проблемите на машинното обучение.

Езици като Python се открояват сред останалите поради сложната си способност за обработка на данни.

Нека да разгледаме някои от популярните рамки за дълбоко обучение, които се използват днес. Всеки един има свой собствен набор от предимства и ограничения. Важно е да имате поне основно разбиране за тези рамки, за да можете да изберете правилния за вашата организация или проект.

TensorFlow

TensorFlow е най-известната библиотека за дълбоко обучение наоколо. Ако сте учен по данни, вероятно сте започнали с Tensorflow. Това е една от най-ефективните библиотеки с отворен код, с която да работите.

Google създаде TensorFlow, който да се използва като вътрешен инструмент за дълбоко обучение, преди да го отворите. TensorFlow управлява много полезни приложения, включително Uber, Dropbox и Airbnb.

Предимства на Tensorflow

  • Удобен за потребителя. Лесно за научаване, ако сте запознати с Python.
  • Tensorboard за наблюдение и визуализация. Това е чудесен инструмент, ако искате да видите вашите модели за дълбоко обучение в действие.
  • Подкрепа от общността. Експерти инженери от Google и други компании подобряват TensorFlow почти ежедневно.
  • Можете да използвате TensorFlow Lite, за да стартирате модели TensorFlow на мобилни устройства.
  • Tensorflow.js ви позволява да стартирате модели за дълбоко обучение в реално време в браузъра, използвайки JavaScript.

Ограничения на Tensorflow

  • TensorFlow е малко бавен в сравнение с рамки като MxNet и CNTK.
  • Отстраняването на грешки може да бъде предизвикателство.
  • Няма поддръжка за OpenCL.

Apache MXNet

MXNet е друга популярна рамка за дълбоко обучение. Основана от Apache Software Foundation, MXNet поддържа широк спектър от езици като JavaScript, Python и C ++. MXNet се поддържа и от Amazon Web Services за изграждане на модели за задълбочено обучение.

MXNet е изчислително ефективна рамка, използвана в бизнеса, както и в академичните среди.

Предимства на Apache MXNet

  • Ефективен, мащабируем и бърз.
  • Поддържа се от всички основни платформи.
  • Осигурява поддръжка на GPU, заедно с мулти-GPU режим.
  • Поддръжка за езици за програмиране като Scala, R, Python, C ++ и JavaScript.
  • Лесно обслужване на модели и API с висока производителност.

Недостатъци на Apache MXNet

  • В сравнение с TensorFlow, MXNet има по-малка общност с отворен код.
  • Подобренията, поправките на грешки и други функции отнемат повече време поради липсата на голяма подкрепа от общността.
  • Въпреки че се използва широко от много организации в технологичната индустрия, MxNet не е толкова популярен като Tensorflow.

Microsoft CNTK

Големите компании обикновено използват Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) за изграждане на модели за задълбочено обучение.

Въпреки че е създадена от Microsoft, CNTK е рамка с отворен код. Той илюстрира невронни мрежи под формата на насочени графики, като използва последователност от изчислителни стъпки.

CNTK е написан с помощта на C ++, но поддържа различни езици като C #, Python, C ++ и Java.

Подкрепата на Microsoft е предимство за CNTK, тъй като Windows е предпочитаната операционна система за предприятия. CNTK също се използва широко в екосистемата на Microsoft.

Популярни продукти, които използват CNTK, са Xbox, Cortana и Skype.

Предимства на Microsoft CNTK

  • Предлага надеждна и отлична производителност.
  • Мащабируемостта на CNTK го направи популярен избор в много предприятия.
  • Има множество оптимизирани компоненти.
  • Лесна за интегриране с Apache Spark, аналитична машина за обработка на данни.
  • Работи добре с Azure Cloud, и двете са подкрепени от Microsoft.
  • Използването и управлението на ресурси са ефективни.

Недостатъци на Microsoft CNTK

  • Минимална подкрепа от общността в сравнение с Tensorflow, но има специален екип от инженери на Microsoft, които работят на пълен работен ден.
  • Значителна крива на обучение.

PyTorch

PyTorch е друга популярна рамка за дълбоко обучение. Facebook разработи Pytorch в своята изследователска лаборатория за изкуствен интелект (FAIR). Pytorch дава остра конкуренция на Tensorflow на Google.

Pytorch поддържа както Python, така и C ++ за изграждане на модели за задълбочено обучение. Издаден преди три години, той вече се използва от компании като Salesforce, Facebook и Twitter.

Разпознаването на изображения, обработката на естествен език и засилването на обучението са някои от многото области, в които PyTorch блести. Той се използва и в изследвания от университети като Оксфорд и организации като IBM.

PyTorch също е чудесен избор за създаване на изчислителни графики. Той също така поддържа разработка на облачен софтуер и предлага полезни функции, инструменти и библиотеки. И работи добре с облачни платформи като AWS и Azure.

Предимства на PyTorch

  • Удобен за потребителя дизайн и структура, която прави изграждането на модели за задълбочено обучение прозрачно.
  • Има полезни инструменти за отстраняване на грешки като PyCharm дебъгер.
  • Съдържа много предварително обучени модели и поддържа разпределено обучение.

Недостатъци на PyTorch

  • Няма интерфейси за наблюдение и визуализация като TensorFlow.
  • Сравнително, PyTorch е нова рамка за задълбочено обучение и в момента има по-малка подкрепа от общността.

DeepLearning4j

DeepLearning4j е отлична рамка, ако основният ви език за програмиране е Java. Това е търговска библиотека с отворен код, разпределена с дълбоко обучение.

Deeplearning4j поддържа всички основни типове невронни мрежови архитектури като RNN и CNN.

Deeplearning4j е написан за Java и Scala. Също така се интегрира добре с Hadoop и Apache Spark. Deeplearning4j също има поддръжка за графични процесори, което го прави чудесен избор за базирани на Java решения за дълбоко обучение.

Предимства на DeepLearning4j

  • Мащабируема и може лесно да обработва големи количества данни.
  • Лесна интеграция с Apache Spark.
  • Отлична подкрепа от общността и документация.

Недостатъци на DeepLearning4j

  • Ограничено до езика за програмиране Java.
  • Относително по-малко популярни в сравнение с Tensorflow и PyTorch.

Заключение

Всяка рамка идва със своя списък за и против. Но изборът на правилната рамка е от решаващо значение за успеха на даден проект.

Трябва да вземете предвид различни фактори като сигурност, мащабируемост и производителност. За решения от корпоративен клас надеждността се превръща в друг основен фактор, допринасящ за това.

Ако тепърва започвате, започнете с Tensorflow. Ако изграждате корпоративен продукт, базиран на Windows, изберете CNTK. Ако предпочитате Java, изберете DL4J.

Надявам се тази статия да ви помогне да изберете правилната рамка за задълбочено обучение за следващия си проект. Ако имате някакви въпроси, свържете се с мен.

Обичате тази статия? Присъединете се към моя бюлетини получавайте резюме на моите статии и видеоклипове всеки понеделник.