Deep Learning Framework Sammenlignet: MxNet vs TensorFlow vs DL4j vs PyTorch

Det er en god tid at blive en dyb læringsingeniør. I denne artikel vil vi gennemgå nogle af de populære dyb læringsrammer som Tensorflow og CNTK, så du kan vælge, hvilken der er bedst til dit projekt.

Deep Learning er en gren af ​​Machine Learning. Selvom maskinindlæring har forskellige algoritmer, er de mest magtfulde neurale netværk.

Dyb læring er teknikken til at opbygge komplekse neurale netværk i flere lag. Dette hjælper os med at løse hårde problemer som billedgenkendelse, sprogoversættelse, selvkørende bilteknologi og mere.

Der er masser af applikationer i den virkelige verden af ​​dyb læring fra selvkørende Tesla-biler til AI-assistenter som Siri. For at opbygge disse neurale netværk bruger vi forskellige rammer som Tensorflow, CNTK og MxNet.

Hvis du er ny i dyb læring, skal du starte her for at få et godt overblik.

Rammer

Uden de rigtige rammer kan det være svært at oprette neurale kvalitetsnetværk. Med de rigtige rammer skal du kun bekymre dig om at få fat i de rigtige data.

Det betyder ikke, at kendskab til de dybe læringsrammer alene er nok til at gøre dig til en succesrig dataforsker.

Du har brug for et stærkt fundament af de grundlæggende begreber for at være en succesrig deep learning engineer. Men de rigtige rammer vil gøre dit liv lettere.

Desuden har ikke alle programmeringssprog deres egne rammer for maskinindlæring / dyb læring. Dette skyldes, at ikke alle programmeringssprog har kapacitet til at håndtere maskinindlæringsproblemer.

Sprog som Python skiller sig ud blandt andre på grund af deres komplekse kapacitet til databehandling.

Lad os gennemgå nogle af de populære dybdelæringsrammer, der er i brug i dag. Hver enkelt kommer med sit eget sæt fordele og begrænsninger. Det er vigtigt at have mindst en grundlæggende forståelse af disse rammer, så du kan vælge den rigtige til din organisation eller projekt.

TensorFlow

TensorFlow er det mest berømte dyb læringsbibliotek rundt. Hvis du er dataforsker, startede du sandsynligvis med Tensorflow. Det er et af de mest effektive open source-biblioteker at arbejde med.

Google byggede TensorFlow til at blive brugt som et internt dybdelæringsværktøj, før den åbner sourcing. TensorFlow driver mange nyttige applikationer, herunder Uber, Dropbox og Airbnb.

Fordele ved Tensorflow

  • Brugervenlig. Let at lære, hvis du er fortrolig med Python.
  • Tensorboard til overvågning og visualisering. Det er et godt værktøj, hvis du vil se dine dybe læringsmodeller i aktion.
  • Fællesskabsstøtte. Ekspertingeniører fra Google og andre virksomheder forbedrer TensorFlow næsten dagligt.
  • Du kan bruge TensorFlow Lite til at køre TensorFlow-modeller på mobile enheder.
  • Tensorflow.js giver dig mulighed for at køre realtids dyb læringsmodeller i browseren ved hjælp af JavaScript.

Begrænsninger af Tensorflow

  • TensorFlow er lidt langsom i forhold til rammer som MxNet og CNTK.
  • Fejlfinding kan være udfordrende.
  • Ingen support til OpenCL.

Apache MXNet

MXNet er en anden populær Deep Learning-ramme. MXNet blev grundlagt af Apache Software Foundation og understøtter en lang række sprog som JavaScript, Python og C ++. MXNet understøttes også af Amazon Web Services til at opbygge modeller for dyb læring.

MXNet er en beregningseffektiv ramme, der bruges i erhvervslivet såvel som i den akademiske verden.

Fordele ved Apache MXNet

  • Effektiv, skalerbar og hurtig.
  • Understøttet af alle større platforme.
  • Giver GPU-support sammen med multi-GPU-tilstand.
  • Understøttelse af programmeringssprog som Scala, R, Python, C ++ og JavaScript.
  • Nem modelbetjening og højtydende API.

Ulemper ved Apache MXNet

  • Sammenlignet med TensorFlow har MXNet et mindre open source-community.
  • Forbedringer, fejlrettelser og andre funktioner tager længere tid på grund af mangel på større fællesskabsstøtte.
  • På trods af at det er meget brugt af mange organisationer i teknologiindustrien, er MxNet ikke så populært som Tensorflow.

Microsoft CNTK

Store virksomheder bruger normalt Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) til at opbygge modeller for dyb læring.

Selvom CNTK er skabt af Microsoft, er det en open source-ramme. Det illustrerer neurale netværk i form af rettet graf ved hjælp af en sekvens af beregningstrin.

CNTK er skrevet ved hjælp af C ++, men det understøtter forskellige sprog som C #, Python, C ++ og Java.

Microsofts opbakning er en fordel for CNTK, da Windows er det foretrukne operativsystem for virksomheder. CNTK bruges også stærkt i Microsofts økosystem.

Populære produkter, der bruger CNTK, er Xbox, Cortana og Skype.

Fordele ved Microsoft CNTK

  • Tilbyder pålidelig og fremragende ydeevne.
  • Skalerbarheden af ​​CNTK har gjort det til et populært valg i mange virksomheder.
  • Har adskillige optimerede komponenter.
  • Let at integrere med Apache Spark, en analysemotor til databehandling.
  • Fungerer godt sammen med Azure Cloud, begge støttet af Microsoft.
  • Ressourceforbrug og -administration er effektiv.

Ulemper ved Microsoft CNTK

  • Minimal community support sammenlignet med Tensorflow, men har et dedikeret team af Microsoft-ingeniører, der arbejder på fuld tid med det.
  • Væsentlig læringskurve.

PyTorch

PyTorch er en anden populær ramme om dyb læring. Facebook udviklede Pytorch i sit AI-forskningslaboratorium (FAIR). Pytorch har givet hård konkurrence til Googles Tensorflow.

Pytorch understøtter både Python og C ++ til at opbygge modeller for dyb læring. Udgivet for tre år siden, er det allerede brugt af virksomheder som Salesforce, Facebook og Twitter.

Billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling og forstærkningslæring er nogle af de mange områder, hvor PyTorch skinner. Det bruges også i forskning af universiteter som Oxford og organisationer som IBM.

PyTorch er også et godt valg til oprettelse af beregningsdiagrammer. Det understøtter også udvikling af cloudsoftware og tilbyder nyttige funktioner, værktøjer og biblioteker. Og det fungerer godt med skyplatforme som AWS og Azure.

Fordele ved PyTorch

  • Brugervenligt design og struktur, der gør konstruktion af dyb læringsmodeller gennemsigtig.
  • Har nyttige fejlfindingsværktøjer som PyCharm debugger.
  • Indeholder mange foruddannede modeller og understøtter distribueret træning.

Ulemper ved PyTorch

  • Har ikke grænseflader til overvågning og visualisering som TensorFlow.
  • Sammenlignende er PyTorch en ny dyb læringsramme og har i øjeblikket mindre samfundsstøtte.

DeepLearning4j

DeepLearning4j er en fremragende ramme, hvis dit primære programmeringssprog er Java. Det er et open source-distribueret dyb læringsbibliotek i kommerciel kvalitet.

Deeplearning4j understøtter alle hovedtyper af neurale netværksarkitekturer som RNN'er og CNN'er.

Deeplearning4j er skrevet til Java og Scala. Det integreres også godt med Hadoop og Apache Spark. Deeplearning4j har også understøttelse af GPU'er, hvilket gør det til et godt valg til Java-baserede dyb læringsløsninger.

Fordele ved DeepLearning4j

  • Skalerbar og kan let behandle store datamængder.
  • Nem integration med Apache Spark.
  • Fremragende samfundsstøtte og dokumentation.

Ulemper ved DeepLearning4j

  • Begrænset til programmeringssproget Java.
  • Relativt mindre populært sammenlignet med Tensorflow og PyTorch.

Konklusion

Hver ramme kommer med sin liste over fordele og ulemper. Men at vælge den rigtige ramme er afgørende for et projekts succes.

Du skal overveje forskellige faktorer som sikkerhed, skalerbarhed og ydeevne. For virksomhedsløsninger bliver pålidelighed en anden primær medvirkende faktor.

Hvis du lige er kommet i gang, skal du begynde med Tensorflow. Hvis du bygger et Windows-baseret virksomhedsprodukt, skal du vælge CNTK. Hvis du foretrækker Java, skal du vælge DL4J.

Jeg håber, at denne artikel hjælper dig med at vælge den rigtige dyb læringsramme til dit næste projekt. Kontakt mig, hvis du har spørgsmål.

Elskede denne artikel? Deltag i mit nyhedsbrevog få et resumé af mine artikler og videoer hver mandag.