Различия, которые вы должны знать

Глубокое обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), популярность которого растет за последние несколько десятилетий. Как и любая новая концепция, перед ее применением в реальных приложениях необходимо прояснить некоторые вопросы и детали.

Но прежде чем мы рассмотрим различия PyTorch, TensorFlow и Keras, давайте уделим немного времени обсуждению и обзору глубокого обучения.

Освойте TensorFlow с помощью курсов Simplilearn Tensorflow. Изучите глубокое обучение, приложения искусственного интеллекта и откройте безграничные возможности в мире машинного обучения.

Посмотрите видео ниже, которое поможет вам лучше понять различия между Keras, Tensorflow и Pytorch.

Что такое глубокое обучение?

Термины «глубокое обучение», «машинное обучение» и «искусственный интеллект» часто используются как синонимы, и это может привести к путанице. Глубокое обучение и машинное обучение являются частью семейства искусственного интеллекта, хотя глубокое обучение также является подвидом машинного обучения. Понимание нюансов этих концепций необходимо для любого обсуждения Keras, TensorFlow и PyTorch.

Глубокое обучение имитирует нейронные пути человеческого мозга при обработке данных, используя их для принятия решений, обнаружения объектов, распознавания речи и перевода языков. Он учится без присмотра или вмешательства человека, извлекая из неструктурированных и неразмеченных данных.

Глубокое обучение обрабатывает машинное обучение с использованием иерархического уровня искусственных нейронных сетей, построенных по принципу человеческого мозга, с нейронными узлами, соединяющимися в сеть. В то время как традиционные программы машинного обучения работают с анализом данных линейно, иерархическая функция глубокого обучения позволяет машинам обрабатывать данные, используя нелинейный подход.

Вот некоторые ресурсы, которые помогут вам расширить свои знания в этой увлекательной области: учебное пособие по глубокому обучению, обзор фреймворков глубокого обучения и обсуждение алгоритмов глубокого обучения.

Что такое Керас?

Keras — это эффективный высокоуровневый интерфейс прикладного программирования (API) нейронной сети, написанный на Python. Эта библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом предназначена для быстрого экспериментирования с глубокими нейронными сетями и может работать поверх CNTK, TensorFlow и Theano.

Keras стремится быть модульным, удобным для пользователя и расширяемым. Он не обрабатывает низкоуровневые вычисления; вместо этого он передает их в другую библиотеку, называемую Backend.

Keras был принят и интегрирован в TensorFlow в середине 2017 года. Пользователи могут получить к нему доступ через модуль tf.keras. Однако библиотека Keras по-прежнему может работать отдельно и независимо.

Что такое ПайТорч?

PyTorch — относительно новая среда глубокого обучения, основанная на Torch. Разработанный исследовательской группой Facebook по искусственному интеллекту и выложенный на GitHub в 2017 году, он используется в приложениях для обработки естественного языка. PyTorch имеет репутацию простого, удобного в использовании, гибкого, эффективного использования памяти и динамических вычислительных графиков. Он также кажется естественным, что делает кодирование более управляемым и увеличивает скорость обработки.

Что такое ТензорФлоу?

TensorFlow — это комплексная среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google и выпущенная в 2015 году. Она известна своей документацией и поддержкой обучения, масштабируемыми вариантами производства и развертывания, несколькими уровнями абстракции и поддержкой различных платформ, таких как Android. .

TensorFlow — это символьная математическая библиотека, используемая для нейронных сетей и лучше всего подходит для программирования потоков данных для решения широкого спектра задач. Он предлагает несколько уровней абстракции для построения и обучения моделей.

TensorFlow — многообещающая и быстрорастущая компания в мире глубокого обучения, предлагающая гибкую комплексную экосистему общественных ресурсов, библиотек и инструментов, которые упрощают создание и развертывание приложений машинного обучения. Кроме того, как упоминалось ранее, TensorFlow использует Keras, что делает их сравнение проблематичным. Тем не менее, для полноты картины мы все равно сравним эти две платформы, тем более что пользователям Keras не обязательно использовать TensorFlow.

Не забывайте Теано!

Хотя в этой статье основное внимание уделяется Keras, TensorFlow и PyTorch, нам следует уделить время, чтобы узнать Theano. Раньше Theano была одной из самых популярных библиотек глубокого обучения — проектом с открытым исходным кодом, который позволял программистам определять, оценивать и оптимизировать математические выражения, включая многомерные массивы и выражения с матричным значением.

Theano была разработана Монреальским университетом в 2007 году и является ключевой базовой библиотекой, используемой для глубокого изучения Python. Он считается дедушкой фреймворков глубокого обучения и потерял популярность у большинства исследователей за пределами академических кругов.

Теперь давайте рассмотрим различия PyTorch и TensorFlow.

PyTorch против TensorFlow

И TensorFlow, и PyTorch предлагают полезные абстракции, которые упрощают разработку моделей за счет сокращения шаблонного кода. Они отличаются тем, что PyTorch имеет более «питонический» подход и является объектно-ориентированным, а TensorFlow предлагает множество вариантов.

PyTorch сегодня используется во многих проектах глубокого обучения, и его популярность среди исследователей ИИ растет, хотя из трех основных фреймворков он наименее популярен. Тенденции показывают, что вскоре ситуация может измениться.

Когда исследователям нужна гибкость, возможности отладки и короткая продолжительность обучения, они выбирают PyTorch. Он работает на Linux, macOS и Windows.

Благодаря хорошо документированной структуре и множеству обученных моделей и учебных пособий TensorFlow является любимым инструментом многих профессионалов отрасли и исследователей. TensorFlow предлагает лучшую визуализацию, что позволяет разработчикам лучше отлаживать и отслеживать процесс обучения. Однако PyTorch обеспечивает лишь ограниченную визуализацию.

TensorFlow также превосходит PyTorch в развертывании обученных моделей в производстве благодаря платформе обслуживания TensorFlow. PyTorch не предлагает такой платформы, поэтому разработчикам приходится использовать Django или Flask в качестве внутреннего сервера.

В области параллелизма данных PyTorch достигает оптимальной производительности, полагаясь на встроенную поддержку асинхронного выполнения через Python. Однако при использовании TensorFlow вам придется вручную кодировать и оптимизировать каждую операцию, выполняемую на конкретном устройстве, чтобы обеспечить распределенное обучение. Таким образом, вы можете скопировать все из PyTorch в TensorFlow; вам просто нужно больше над этим работать.

Если вы только начинаете изучать глубокое обучение, вам следует сначала изучить PyTorch из-за его популярности в исследовательском сообществе. Однако, если вы знакомы с машинным обучением и глубоким обучением и хотите как можно скорее получить работу в отрасли, сначала изучите TensorFlow.

Теперь давайте посмотрим на различия PyTorch и Keras.

PyTorch против Кераса

Оба эти варианта хороши, если вы только начинаете работать с платформами глубокого обучения. Математикам и опытным исследователям PyTorch больше понравится. Keras лучше подходит для разработчиков, которым нужна готовая к использованию среда, позволяющая быстро создавать, обучать и оценивать свои модели. Keras также предлагает больше вариантов развертывания и более простой экспорт моделей.

Однако помните, что PyTorch быстрее Keras и имеет лучшие возможности отладки.

Обе платформы пользуются достаточным уровнем популярности и предлагают множество учебных ресурсов. Keras имеет отличный доступ к многократно используемому коду и руководствам, а PyTorch имеет выдающуюся поддержку сообщества и активную разработку.

Keras лучше всего подходит для работы с небольшими наборами данных, быстрого прототипирования и множественной внутренней поддержки. Это самый популярный фреймворк благодаря своей сравнительной простоте. Он работает на Linux, MacOS и Windows.

TensorFlow против Кераса

TensorFlow — это комплексная платформа с открытым исходным кодом, библиотека для множества задач машинного обучения, а Keras — это библиотека нейронных сетей высокого уровня, работающая поверх TensorFlow. Оба предоставляют API-интерфейсы высокого уровня, используемые для простого построения и обучения моделей, но Keras более удобен для пользователя, поскольку он встроен в Python.

Исследователи обращаются к TensorFlow при работе с большими наборами данных и обнаружении объектов, и им нужна отличная функциональность и высокая производительность. TensorFlow работает на Linux, MacOS, Windows и Android. Платформа была разработана Google Brain и в настоящее время используется для исследовательских и производственных нужд Google.

Читатель должен иметь в виду, что сравнение TensorFlow и Keras — не лучший способ подойти к этому вопросу, поскольку Keras функционирует как оболочка для платформы TensorFlow. Таким образом, вы можете определить модель с помощью интерфейса Keras, который проще в использовании, а затем перейти в TensorFlow, когда вам нужно использовать функцию, которой нет в Keras, или вы ищете конкретную функциональность TensorFlow. Таким образом, вы можете разместить свой код TensorFlow непосредственно в обучающем конвейере или модели Keras.

В конце концов, используйте приложения машинного обучения TensorFlow и Keras для глубоких нейронных сетей.

Теано против TensorFlow

Опять же, хотя в этой статье основное внимание уделяется Keras, TensorFlow и PyTorch, имеет смысл включить Theano в обсуждение. Theano предлагает быстрые вычисления и специализируется на обучении алгоритмов глубоких нейронных сетей. Он кроссплатформенный и может работать как на центральных процессорах (ЦП), так и на графических процессорах (ГП).

TensorFlow также работает на процессоре и графическом процессоре. Он основан на вычислении графов, что позволяет разработчику лучше визуализировать конструкцию нейронной сети с помощью TensorBoard, что упрощает отладку.

Что лучше PyTorch, TensorFlow или Keras?

Ситуация и потребности у всех разные, поэтому все сводится к тому, какие функции наиболее важны для вашего проекта ИИ. Для удобства ниже приведена диаграмма, в которой показаны особенности Keras, PyTorch и TensorFlow.

В духе «знаний слишком много не бывает» постарайтесь научиться использовать как можно больше фреймворков. Другими словами, дебаты о Keras, PyTorch и TensorFlow должны побудить вас узнать все три, как они пересекаются и чем отличаются.

Хотите дополнительное обучение по Tensorflow?

Если вы хотите добиться успеха в карьере специалиста по данным или инженера по искусственному интеллекту, вам необходимо освоить различные доступные в настоящее время структуры глубокого обучения. Simplilearn предлагает последипломную программу Калифорнийского технологического института по искусственному интеллекту и машинному обучению, которая поможет вам получить навыки, необходимые для начала новой карьеры или повышения квалификации в текущей ситуации.

Курс глубокого обучения знакомит вас с языком и основными идеями искусственных нейронных сетей, PyTorch, автоэнкодеров и т. д. По окончании вы будете знать, как создавать модели глубокого обучения, интерпретировать результаты и даже создавать свой проект глубокого обучения.

Независимо от того, выберете ли вы вариант корпоративного обучения или воспользуетесь успешной моделью прикладного обучения Simplilearn, вы получите 34 часа обучения, круглосуточную поддержку, специальные сеансы мониторинга от преподавателей в отрасли, гибкий выбор классов и практику в реальной жизни. отраслевые проекты.

Прогнозируется, что рынок глубокого обучения достигнет 18,16 млрд долларов США к 2023 годуверный признак того, что этот карьерный путь имеет долговечность и безопасность. По мнению ЦипрекрутераИнженеры по искусственному интеллекту могут зарабатывать в среднем 164 769 долларов США в год!

Итак, если вы хотите сделать карьеру в передовой технологической области, которая предлагает огромный потенциал для продвижения по службе и щедрое вознаграждение, посетите Simplilearn и узнайте, как она может помочь вам воплотить в жизнь ваши мечты о высоких технологиях.

Часто задаваемые вопросы

1) TensorFlow лучше, чем PyTorch?

TensorFlow отлично подходит для развертывания моделей искусственного интеллекта в производстве, а PyTorch идеально подходит для академических исследовательских целей.

2) Проигрывает ли TensorFlow PyTorch?

Сравнение PyTorch и TensorFlow обычно представлено как превосходство TensorFlow в производстве и PyTorch в исследованиях. Тем не менее, по состоянию на 2023 год ситуация становится более сложной, поскольку обе системы постоянно развиваются.

3) Заменяет ли PyTorch TensorFlow?

Хотя PyTorch теперь предлагает варианты для мобильных приложений через PyTorch Live, TensorFlow в сочетании с TFLite остается предпочтительным подходом. Выбор лучшей среды для изучения глубокого обучения зависит от вашего опыта, особенно если вы заинтересованы в изучении самого глубокого обучения.

4) TensorFlow быстрее, чем PyTorch?

PyTorch обеспечивает более быстрое прототипирование, а TensorFlow может быть более подходящим, когда требуются настраиваемые функции нейронной сети.

5) Должен ли я изучать PyTorch или TensorFlow?

Для обширных проектов со значительными требованиями к развертыванию предпочтительным выбором является TensorFlow. Однако, если вы сосредоточены на создании прототипов для исследований или небольших проектов, PyTorch — подходящий вариант.