7 критериев выбора подходящего фреймворка для глубокого обучения |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-11-26 19:00 Какую библиотеку выбрать — Pytorch, Keras или Tensorflow? Каждый начинающий специалист в области науки о данных в какой-то момент задается этим вопросом. Поиски в Google в большинстве случаев не дают четких ответов. После них у новичков возникает еще больше вопросов. В этой статье я постараюсь помочь вам выбрать лучшую библиотеку глубокого обучения. Мы проведем их анализ по различным критериям, таким как архитектура, скорость, удобство в использовании, популярность и другим. Но, прежде чем приступить к аналитической части, давайте вкратце познакомимся с каждым фреймворком. Keras Нейросетевая библиотека Keras — общедоступная платформа с открытым исходным кодом. В этой библиотеке символьной математики можно решать задачи, связанные с глубоким обучением и машинным обучением. Назначение инструмента — проведение ускоренных экспериментов с использованием глубокого обучения. Высокоуровневый программный API — это то, что представляет собой Keras. Приложение было разработано 27 марта 2015 года Франсуа Шоле. Pytorch Этот фреймворк для машинного обучения, созданный на базе Torch, написан на Python и C++. Он доступен для загрузки в виде программы с открытым исходным кодом. Исследовательская группа Facebook разработала эту технологию в октябре 2016 года для использования в таких приложениях, как обработка естественного языка и компьютерное зрение. По уровню программирования Pytorch находится где-то между TensorFlow и Keras. TensorFlow Библиотека легко интегрируется с C++, Java и другими языками программирования. Она предоставляет разработчикам и компаниям комплексные инструменты для создания приложений, основанных на машинном обучении. В этой библиотеке символьной математики решаются задачи глубокого обучения и машинного обучения. В программировании TensorFlow известен как низкоуровневый API. Он был создан 9 ноября 2015 года компанией Google. 1. Архитектура Крупные и сложные модели являются наиболее трудоемкими для обучения. Скорость обработки данных у таких моделей гораздо ниже. По сравнению с Keras, PyTorch обладает более сложной архитектурой, что снижает удобочитаемость этой библиотеки. В то же время сложная архитектура PyTorch и TensorFlow обуславливает экспериментальную ценность и быстроту этих низкоуровневых систем для проведения имитационных экспериментов. 2. Скорость Keras не работает на скорости, выше минимальной. TensorFlow и Pytorch достигают максимального ускорения, что, в свою очередь, обеспечивает высокую производительность. 3. Уровень API Пользовательский интерфейс Keras предоставляет доступ к Theo и CNTK, так что работа в Keras может выполняться на обеих платформах. PyTorch, из-за своего низкоуровневого API, поддерживает только выражения массива. В последнее время PyTorch привлек огромное внимание и стал предпочтительным решением для академических исследований и приложений глубокого обучения, требующих оптимизации пользовательских выражений. TensorFlow предоставляет своим пользователям как низкоуровневый, так и высокоуровневый API. 4. Доступность для начинающих Функция быстрого прототипирования, разработанная в Keras, позволяет упростить тестирование модели глубокого обучения. Программа имеет чрезвычайно удобный интерфейс для начинающих: они могут создавать нейронные сети так же легко, как будто собирают конструктор лего. 5. Отладка Работа с Keras обычно проста, и вы вряд ли столкнетесь с какими-либо трудностями. Однако многоуровневая абстрагированность внутренних платформ зачастую усложняет процедуру отладки. Отладка с Pytorch проще, чем с Keras или TensorFlow. 6. Популярность Нейронные сети, реализующиеся на базе ядерного процессора, включая сверточные и служебные уровни, широко используются в Keras. Эта библиотека популярна в таких компаниях, как Nvidia, Uber, Amazon, Apple и Netflix. Благодаря модулям NN, optimum и autograd Keras поддерживает высокопроизводительные графические приложения. Автоматическая дифференциация в сетях глубокого обучения принесла этой библиотеке особую известность. Библиотека Tensorflow нашла применение в Google, LinkedIn, Snap, AMD, Bloomberg, Paypal, Qualcomm и многих других компаниях. Среди крупных компаний, использующих Pytorch, — Facebook, Wells Fargo, Salesforce, Genentech, Microsoft и JPMorgan Chase. 7. Набор данных В оригинальной версии платформа Keras имела низкую скорость. Она была разработана для быстрого прототипирования, поэтому не очень хорошо подходит для обработки больших наборов данных. Зато работу с небольшими наборами Keras выполняет с высокой скоростью. Хотя TensorFlow и PyTorch являются низкоуровневыми фреймворками, они способны быстро справляться с обработкой больших наборов данных. С помощью этих инструментов можно выполнять максимально производительные задачи для массивов с высокой размерностью. Заключение Чтобы сравнить 3 фреймворка, мы использовали 7 важных критериев. Пришло время сделать некоторые выводы:
Читайте также:
Источник: m.vk.com Комментарии: |
|