Порівняно основи глибокого навчання: MxNet проти TensorFlow проти DL4j проти PyTorch

Це чудовий час бути інженером глибокого навчання. У цій статті ми розглянемо деякі популярні основи глибокого навчання, такі як Tensorflow та CNTK, щоб ви могли вибрати, який з них найкращий для вашого проекту.

Глибоке навчання - це розділ машинного навчання. Хоча машинне навчання має різні алгоритми, найпотужнішими є нейронні мережі.

Поглиблене навчання - це техніка побудови складних багатошарових нейронних мереж. Це допомагає нам вирішити важкі проблеми, такі як розпізнавання зображень, переклад мови, технологія самокерованого автомобіля тощо.

Існує маса реальних програм глибокого навчання від самокерованих автомобілів Tesla до таких помічників, як Siri. Для побудови цих нейронних мереж ми використовуємо різні фреймворки, такі як Tensorflow, CNTK та MxNet.

Якщо ви новачок у глибокому навчанні, почніть тут, щоб отримати хороший огляд.

Рамки

Без правильної структури побудова якісних нейронних мереж може бути важкою. З правильним фреймворком вам залишається лише турбуватися про те, щоб отримати в руки правильні дані.

Це не означає, що знання одних лише систем глибокого навчання достатньо, щоб зробити вас успішним вченим з даних.

Вам потрібен міцний фундамент основних концепцій, щоб бути успішним інженером глибокого навчання. Але правильні рамки полегшать вам життя.

Крім того, не всі мови програмування мають власні механізми машинного навчання / глибокого навчання. Це пов’язано з тим, що не всі мови програмування здатні вирішувати проблеми машинного навчання.

Такі мови, як Python, виділяються серед інших завдяки своїм складним можливостям обробки даних.

Давайте розглянемо деякі популярні системи глибокого навчання, що використовуються сьогодні. Кожен має свій власний набір переваг та обмежень. Важливо мати хоча б базове розуміння цих основ, щоб ви могли вибрати правильний для вашої організації чи проекту.

TensorFlow

TensorFlow - найвідоміша бібліотека глибокого навчання навколо. Якщо ви дослідник даних, ви, мабуть, почали з Tensorflow. Це одна з найефективніших бібліотек з відкритим кодом для роботи.

Google створив TensorFlow для використання як внутрішній інструмент глибокого навчання перед відкритим джерелом. TensorFlow працює з багатьма корисними програмами, включаючи Uber, Dropbox та Airbnb.

Переваги Tensorflow

  • Зручний для користувачів. Легко дізнатися, якщо ви знайомі з Python.
  • Tensorboard для моніторингу та візуалізації. Це чудовий інструмент, якщо ви хочете побачити свої моделі глибокого навчання в дії.
  • Підтримка громади. Експерти-інженери від Google та інших компаній покращують TensorFlow майже щодня.
  • Ви можете використовувати TensorFlow Lite для запуску моделей TensorFlow на мобільних пристроях.
  • Tensorflow.js дозволяє запускати в режимі реального часу моделі глибокого навчання у браузері за допомогою JavaScript.

Обмеження тензорного потоку

  • TensorFlow трохи повільний у порівнянні з такими фреймворками, як MxNet та CNTK.
  • Налагодження може бути складним завданням.
  • Немає підтримки OpenCL.

Apache MXNet

MXNet - ще одна популярна програма для глибокого навчання. Заснована Фондом програмного забезпечення Apache, MXNet підтримує широкий спектр мов, таких як JavaScript, Python та C ++. MXNet також підтримується Amazon Web Services для побудови моделей глибокого навчання.

MXNet - це обчислювально ефективна система, що використовується як у бізнесі, так і в наукових колах.

Переваги Apache MXNet

  • Ефективний, масштабований і швидкий.
  • Підтримується усіма основними платформами.
  • Забезпечує підтримку графічного процесора, поряд з режимом мульти-графічного процесора.
  • Підтримка таких мов програмування, як Scala, R, Python, C ++ та JavaScript.
  • Простота обслуговування моделей та високопродуктивний API.

Недоліки Apache MXNet

  • У порівнянні з TensorFlow, MXNet має меншу спільноту з відкритим кодом.
  • Поліпшення, виправлення помилок та інші функції займають більше часу через відсутність основної підтримки громади.
  • Незважаючи на те, що MxNet широко використовується багатьма організаціями в галузі техніки, MxNet не такий популярний, як Tensorflow.

Microsoft CNTK

Великі компанії зазвичай використовують Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) для побудови моделей глибокого навчання.

Хоча CNTK створений Microsoft, це фреймворк з відкритим кодом. Він ілюструє нейронні мережі у вигляді спрямованих графіків за допомогою послідовності обчислювальних кроків.

CNTK написаний на C ++, але він підтримує різні мови, такі як C #, Python, C ++ та Java.

Підтримка Microsoft є перевагою для CNTK, оскільки Windows є найкращою операційною системою для підприємств. CNTK також активно використовується в екосистемі Microsoft.

Популярними продуктами, які використовують CNTK, є Xbox, Cortana та Skype.

Переваги Microsoft CNTK

  • Пропонує надійні та відмінні характеристики.
  • Масштабованість CNTK зробила його популярним вибором на багатьох підприємствах.
  • Має численні оптимізовані компоненти.
  • Легко інтегрувати з Apache Spark, аналітичним механізмом для обробки даних.
  • Добре працює з Azure Cloud, обидва мають підтримку Microsoft.
  • Використання та управління ресурсами є ефективними.

Недоліки Microsoft CNTK

  • Мінімальна підтримка спільноти в порівнянні з Tensorflow, однак спеціалізована команда інженерів Microsoft працює над цим повний робочий день.
  • Значна крива навчання.

PyTorch

PyTorch - ще одна популярна система глибокого навчання. Facebook розробив Pytorch у своїй дослідницькій лабораторії ШІ (FAIR). Pytorch створює жорстку конкуренцію Tensorflow від Google.

Pytorch підтримує як Python, так і C ++ для побудови моделей глибокого навчання. Випущений три роки тому, він уже використовується такими компаніями, як Salesforce, Facebook і Twitter.

Розпізнавання зображень, обробка природної мови та вивчення посилення - це деякі з багатьох областей, в яких PyTorch сяє. Він також використовується в дослідженнях таких університетів, як Оксфорд, та таких організацій, як IBM.

PyTorch також є чудовим вибором для створення обчислювальних графіків. Він також підтримує розробку хмарного програмного забезпечення та пропонує корисні функції, інструменти та бібліотеки. І це добре працює з хмарними платформами, такими як AWS та Azure.

Переваги PyTorch

  • Зручний дизайн та структура, що робить побудову моделей глибокого навчання прозорим.
  • Має корисні інструменти налагодження, такі як налагоджувач PyCharm.
  • Містить багато попередньо навчених моделей та підтримує розподілене навчання.

Недоліки PyTorch

  • Не має інтерфейсів для моніторингу та візуалізації, як TensorFlow.
  • Для порівняння, PyTorch - це нова система глибокого навчання, яка в даний час має меншу підтримку з боку громади.

DeepLearning4j

DeepLearning4j є чудовим фреймворком, якщо основною мовою програмування є Java. Це комерційна, відкрита, розподілена бібліотека для глибокого навчання.

Deeplearning4j підтримує всі основні типи архітектур нейронних мереж, такі як RNN і CNN.

Deeplearning4j написаний для Java та Scala. Він також добре інтегрується з Hadoop та Apache Spark. Deeplearning4j також має підтримку графічних процесорів, що робить його чудовим вибором для рішень глибокого навчання на основі Java.

Переваги DeepLearning4j

  • Масштабована і може легко обробляти великі обсяги даних.
  • Проста інтеграція з Apache Spark.
  • Відмінна підтримка громади та документація.

Недоліки DeepLearning4j

  • Обмежено мовою програмування Java.
  • Відносно менш популярний у порівнянні з Tensorflow та PyTorch.

Висновок

Кожен фреймворк має свій список плюсів і мінусів. Але вибір правильної структури має вирішальне значення для успіху проекту.

Ви повинні враховувати різні фактори, такі як безпека, масштабованість та продуктивність. Для рішень корпоративного рівня надійність стає ще одним головним фактором, що сприяє.

Якщо ви тільки починаєте, почніть з Tensorflow. Якщо ви створюєте корпоративний продукт на базі Windows, виберіть CNTK. Якщо ви віддаєте перевагу Java, виберіть DL4J.

Сподіваюся, ця стаття допоможе вам вибрати правильну основу для глибокого навчання для вашого наступного проекту. Якщо у вас є якісь запитання, зверніться до мене.

Вам сподобалась ця стаття? Приєднуйтесь до мого бюлетеняі отримувати резюме моїх статей та відео кожного понеділка.