Сравнение платформ глубокого обучения: MxNet, TensorFlow, DL4j, PyTorch

Это прекрасное время, чтобы стать инженером по глубокому обучению. В этой статье мы рассмотрим некоторые из популярных фреймворков глубокого обучения, такие как Tensorflow и CNTK, чтобы вы могли выбрать, какой из них лучше всего подходит для вашего проекта.

Глубокое обучение - это ветвь машинного обучения. Хотя машинное обучение имеет различные алгоритмы, наиболее мощными из них являются нейронные сети.

Глубокое обучение - это метод построения сложных многослойных нейронных сетей. Это помогает нам решать сложные проблемы, такие как распознавание изображений, языковой перевод, технологии беспилотных автомобилей и многое другое.

Существует множество реальных приложений глубокого обучения от беспилотных автомобилей Tesla до помощников искусственного интеллекта, таких как Siri. Для создания этих нейронных сетей мы используем разные фреймворки, такие как Tensorflow, CNTK и MxNet.

Если вы новичок в глубоком обучении, начните здесь, чтобы получить хороший обзор.

Каркасы

Без правильной структуры создание качественных нейронных сетей может быть трудным. С правильной структурой вам нужно только беспокоиться о том, чтобы получить в руки нужные данные.

Это не означает, что одного знания фреймворков глубокого обучения достаточно, чтобы стать успешным специалистом по данным.

Чтобы стать успешным инженером по глубокому обучению, вам нужен прочный фундамент фундаментальных концепций. Но правильный фреймворк облегчит вашу жизнь.

Кроме того, не все языки программирования имеют свои собственные фреймворки машинного обучения / глубокого обучения. Это связано с тем, что не все языки программирования способны решать проблемы машинного обучения.

Такие языки, как Python, выделяются среди других своей сложной способностью обработки данных.

Давайте рассмотрим некоторые из популярных сегодня фреймворков глубокого обучения. У каждого из них есть свои преимущества и ограничения. Важно иметь хотя бы базовое представление об этих структурах, чтобы вы могли выбрать наиболее подходящий для своей организации или проекта.

TensorFlow

TensorFlow - самая известная библиотека глубокого обучения. Если вы специалист по данным, вы, вероятно, начали с Tensorflow. Это одна из самых эффективных библиотек с открытым исходным кодом для работы.

Google создал TensorFlow для использования в качестве внутреннего инструмента глубокого обучения, прежде чем открывать его исходный код. TensorFlow поддерживает множество полезных приложений, включая Uber, Dropbox и Airbnb.

Преимущества Tensorflow

  • Дружественный интерфейс. Легко освоить, если вы знакомы с Python.
  • Тенсорборд для мониторинга и визуализации. Это отличный инструмент, если вы хотите увидеть свои модели глубокого обучения в действии.
  • Поддержка сообщества. Специалисты-инженеры из Google и других компаний улучшают TensorFlow практически ежедневно.
  • Вы можете использовать TensorFlow Lite для запуска моделей TensorFlow на мобильных устройствах.
  • Tensorflow.js позволяет запускать модели глубокого обучения в реальном времени в браузере с помощью JavaScript.

Ограничения Tensorflow

  • TensorFlow работает немного медленнее по сравнению с такими фреймворками, как MxNet и CNTK.
  • Отладка может быть сложной задачей.
  • Нет поддержки OpenCL.

Apache MXNet

MXNet - еще одна популярная среда глубокого обучения. Основанная Apache Software Foundation, MXNet поддерживает широкий спектр языков, таких как JavaScript, Python и C ++. MXNet также поддерживается Amazon Web Services для создания моделей глубокого обучения.

MXNet - это эффективная с вычислительной точки зрения среда, используемая как в бизнесе, так и в академических кругах.

Преимущества Apache MXNet

  • Эффективный, масштабируемый и быстрый.
  • Поддерживается всеми основными платформами.
  • Обеспечивает поддержку графического процессора, а также режим нескольких графических процессоров.
  • Поддержка таких языков программирования, как Scala, R, Python, C ++ и JavaScript.
  • Простое обслуживание моделей и высокопроизводительный API.

Недостатки Apache MXNet

  • По сравнению с TensorFlow, MXNet имеет меньшее сообщество с открытым исходным кодом.
  • Улучшения, исправления ошибок и другие функции занимают больше времени из-за отсутствия поддержки со стороны сообщества.
  • Несмотря на то, что MxNet широко используется многими организациями в сфере высоких технологий, он не так популярен, как Tensorflow.

Microsoft CNTK

Крупные компании обычно используют Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) для создания моделей глубокого обучения.

CNTK, хотя и был создан Microsoft, представляет собой платформу с открытым исходным кодом. Он иллюстрирует нейронные сети в виде ориентированных графов с использованием последовательности вычислительных шагов.

CNTK написан с использованием C ++, но поддерживает различные языки, такие как C #, Python, C ++ и Java.

Поддержка Microsoft является преимуществом для CNTK, поскольку Windows является предпочтительной операционной системой для предприятий. CNTK также активно используется в экосистеме Microsoft.

Популярными продуктами, использующими CNTK, являются Xbox, Cortana и Skype.

Преимущества Microsoft CNTK

  • Предлагает надежную и отличную производительность.
  • Масштабируемость CNTK сделала его популярным на многих предприятиях.
  • Имеет множество оптимизированных компонентов.
  • Легко интегрируется с Apache Spark, механизмом аналитики для обработки данных.
  • Хорошо работает с облаком Azure, оба поддерживаются Microsoft.
  • Использование и управление ресурсами эффективно.

Недостатки Microsoft CNTK

  • Минимальная поддержка сообщества по сравнению с Tensorflow, но над ним работает специальная команда инженеров Microsoft.
  • Значительная кривая обучения.

PyTorch

PyTorch - еще одна популярная среда глубокого обучения. Facebook разработал Pytorch в своей исследовательской лаборатории AI (FAIR). Pytorch составляет серьезную конкуренцию Tensorflow от Google.

Pytorch поддерживает Python и C ++ для построения моделей глубокого обучения. Выпущенный три года назад, он уже используется такими компаниями, как Salesforce, Facebook и Twitter.

Распознавание изображений, обработка естественного языка и обучение с подкреплением - вот лишь некоторые из многих областей, в которых проявляет себя PyTorch. Он также используется в исследованиях таких университетов, как Оксфорд, и таких организаций, как IBM.

PyTorch также является отличным выбором для создания вычислительных графиков. Он также поддерживает разработку облачного программного обеспечения и предлагает полезные функции, инструменты и библиотеки. И он хорошо работает с облачными платформами, такими как AWS и Azure.

Преимущества PyTorch

  • Удобный дизайн и структура, которые делают создание моделей глубокого обучения прозрачным.
  • Имеет полезные инструменты отладки, такие как отладчик PyCharm.
  • Содержит множество предварительно обученных моделей и поддерживает распределенное обучение.

Недостатки PyTorch

  • Не имеет интерфейсов для мониторинга и визуализации наподобие TensorFlow.
  • Для сравнения, PyTorch - это новая среда глубокого обучения, которая в настоящее время пользуется меньшей поддержкой сообщества.

DeepLearning4j

DeepLearning4j - отличный фреймворк, если ваш основной язык программирования - Java. Это коммерческая распределенная библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом.

Deeplearning4j поддерживает все основные типы архитектур нейронных сетей, такие как RNN и CNN.

Deeplearning4j написан для Java и Scala. Он также хорошо интегрируется с Hadoop и Apache Spark. Deeplearning4j также поддерживает графические процессоры, что делает его отличным выбором для решений глубокого обучения на основе Java.

Преимущества DeepLearning4j

  • Масштабируемость и возможность легко обрабатывать большие объемы данных.
  • Простая интеграция с Apache Spark.
  • Отличная поддержка сообщества и документация.

Недостатки DeepLearning4j

  • Ограничено языком программирования Java.
  • Относительно менее популярны по сравнению с Tensorflow и PyTorch.

Вывод

Каждый фреймворк имеет свой список плюсов и минусов. Но выбор правильной структуры имеет решающее значение для успеха проекта.

Вы должны учитывать различные факторы, такие как безопасность, масштабируемость и производительность. Для решений корпоративного уровня надежность становится еще одним важным фактором.

Если вы только начинаете, начните с Tensorflow. Если вы создаете корпоративный продукт на базе Windows, выберите CNTK. Если вы предпочитаете Java, выберите DL4J.

Надеюсь, эта статья поможет вам выбрать правильную структуру глубокого обучения для вашего следующего проекта. Если у вас есть вопросы, напишите мне.

Понравилась эта статья? Присоединяйтесь к моей рассылкеи получать сводку моих статей и видео каждый понедельник.