Различия, которые вы должны знать

Выбор подходящей среды глубокого обучения может существенно повлиять на построение и эффективность моделей машинного обучения. В этой статье тщательно сравниваются три известных фреймворка: PyTorch, TensorFlow и Keras. Поскольку каждый фреймворк разнообразен и имеет свои преимущества и недостатки, его можно использовать для различных проектов и предпочтений пользователей. Мы надеемся помочь вам сделать осознанный выбор в обсуждении «pytorch против тензорного потока», изучив возможности, удобство использования и производительность этих фреймворков. В конечном итоге вы сможете выбрать лучшее решение, соответствующее вашим уникальным требованиям.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение, разновидность машинного обучения, использует многоуровневые нейронные сети для анализа и интерпретации сложных данных. Он облегчает автоматическое извлечение функций высокого уровня из необработанных данных путем моделирования функционирования человеческого мозга. Этот метод хорошо работает для обработки естественного языка, автономных систем, а также распознавания изображений и аудио. Сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), два примера моделей глубокого обучения, значительно расширили возможности ИИ и теперь являются незаменимыми инструментами современного искусственного интеллекта.

Что такое Керас?

Библиотека нейронных сетей Python под названием Keras доступна как проект с открытым исходным кодом для облегчения разработки моделей глубокого обучения. Keras абстрагирует большую часть сложностей, обычно связанных с глубоким обучением, и предлагает интуитивно понятный интерфейс для разработки и обучения моделей. Он был разработан для облегчения быстрого экспериментирования. Он бесперебойно работает поверх широко известных фреймворков глубокого обучения, таких как TensorFlow, Theano и CNTK. Он поддерживает как сверточные, так и рекуррентные сети, а также их смеси.

Поскольку Keras настолько удобен и прост, его могут использовать даже новички, и он обладает достаточной мощностью для более сложных исследований, поэтому он высоко ценится. Благодаря модульности пользователи могут быстро и просто создавать оптимизаторы, нейронные слои, функции потерь и другие важные компоненты рабочего процесса машинного обучения. Эта высокоуровневая среда значительно ускоряет цикл разработки приложений машинного обучения, позволяя быстро создавать прототипы и экспериментировать. Благодаря взаимодействию с TensorFlow пользователи Keras могут дополнительно извлечь выгоду из масштабируемости и эффективности обработки серверной части TensorFlow.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Что такое тензорный поток?

Google Brain создал платформу TensorFlow с открытым исходным кодом, которая широко используется во многих проектах искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения. Обширная и адаптируемая экосистема инструментов, библиотек и ресурсов сообщества TensorFlow позволяет исследователям улучшать состояние машинного обучения. В то же время разработчики могут легко создавать и внедрять приложения на основе машинного обучения.

TensorFlow поддерживает множество алгоритмов глубокого и машинного обучения. Для создания и обучения моделей можно использовать как более сложные и адаптируемые API-интерфейсы низкого уровня, так и API-интерфейсы высокого уровня, такие как Keras. Архитектура TensorFlow создана для поддержки мобильных и периферийных устройств и обеспечивает эффективное выполнение на многих процессорах или графических процессорах. Благодаря своей адаптируемости и масштабируемости его можно использовать как в производственных, так и в исследовательских целях.

TensorBoard, набор инструментов визуализации для понимания, устранения неполадок и оптимизации программ TensorFlow, также включен в TensorFlow. Благодаря надежной поддержке сообщества, обширной документации и взаимодействию с другими сервисами Google, TensorFlow стал ведущей платформой для исследований в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) в научных кругах и промышленности.

Рекомендуем прочитать: Зарплата инженера по искусственному интеллекту в Индии: прибыльный мир разработки искусственного интеллекта

Pytorch против Tensorflow

Критерии	PyTorch	Тензорфлоу
Ключевые различия	Динамическая диаграмма Подходит для тестирования и исследования.	Неизменный график Готов к развертыванию и производству.
Архитектура	Динамический вычислительный график, который можно изменить в любой момент. Подходит для научных исследований.	Статический граф вычислений, который определяется только один раз и используется снова. Идеально подходит для запуска в производство.
Простота использования	Интуитивно понятный пользовательский интерфейс на основе Python. Это достаточно просто как для разработчиков, так и для новичков.	Более высокая кривая обучения, но больше возможностей, чем раньше. Доступен широкий спектр API высокого уровня.
Гибкость и философия дизайна	Ставьте простоту и адаптируемость на первое место. Отлично подходит для быстрого прототипирования.	Производительность и масштабируемость имеют приоритет. Создан для работы в суровых промышленных условиях.
Влияние на построение практической модели	Быстрые итерации и отладка модели. Интерактивное представление.	Надежное обслуживание TensorFlow и функции развертывания TensorFlow Lite. Достаточно надежен с точки зрения производительности.
Скорость и эффективность	Для мелкомасштабных моделей и разработок это обычно происходит быстрее. Практичен в исследовательском плане.	Он ориентирован на крупномасштабные модели. Улучшенные результаты в условиях значительной подготовки.
Масштабируемость	Идеально подходит для малых и средних приложений и исследований. Полезно для моделей, используемых в экспериментах.	Высокая масштабируемость для широкомасштабного рассредоточенного обучения. Управляет развертываниями на корпоративном уровне.
Популярность	Становится все более популярным в научных кругах. Предпочтительно для проектов, связанных с экспериментами.	Он широко используется в бизнесе и промышленности. Широкое применение в условиях производства.
Сообщество и поддержка	Сильная поддержка со стороны научного сообщества. Расширение отраслевого охвата.	Это большое сообщество с большим количеством ресурсов. Надежная помощь и поддержка со стороны Google.

TensorFlow и PyTorch обладают особыми преимуществами, отвечающими различным потребностям: TensorFlow предлагает широкие возможности масштабирования и развертывания, что делает его подходящим для производственных и крупномасштабных приложений, тогда как PyTorch отличается гибкостью и простотой использования, что делает его идеальным для изучения и экспериментирования. Предпочтения пользователя и конкретные требования проекта определят, какой вариант лучше.

Сделайте следующий шаг в своей карьере с программой последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы получить передовые навыки и знания от экспертов отрасли.

Пайторч против Кераса

Критерии	PyTorch	Жесткий
Ключевые различия	Глубокая интеграция с Python Предпочтительно для исследований	API высокого уровня Удобен для пользователя и идеально подходит для быстрого прототипирования.
Архитектура	Динамический граф вычислений позволяет строить график в реальном времени. Подходит для сложных моделей.	Высокоуровневый API, работающий поверх TensorFlow, Theano или CNTK. Абстрагирует сложные операции.
Простота использования	Питонический и интуитивно понятный Требуется больше кода для определения модели.	Простой и лаконичный синтаксис Минимальный код для определения модели.
Гибкость и философия дизайна	Основное внимание уделяется обеспечению большего контроля и гибкости. Отлично подходит для пользовательских моделей и исследований.	Подчеркивает простоту использования и доступность. Идеально подходит для новичков и быстрого развития.
Влияние на построение практической модели	Облегчает быстрые итерации и детальную отладку. Интерактивное исполнение.	Позволяет быстро создавать прототипы и экспериментировать. Меньше контроля над операциями низкого уровня.
Скорость и эффективность	Эффективен для моделей малого и среднего масштаба. Больше контроля над оптимизацией.	Производительность зависит от бэкенда (TensorFlow, Theano). Оптимизирован для простоты использования.
Масштабируемость	Подходит для экспериментальных и исследовательских проектов. Эффективен для пользовательских реализаций.	Хорошо масштабируется для производства через бэкэнд TensorFlow. Предназначен для приложений высокого уровня.
Популярность	Набирает обороты в научных кругах и исследованиях. Предпочтительно для детальных индивидуальных моделей.	Широко применяется в промышленности благодаря своей простоте. Обычно встречается в сценариях быстрого развития.
Сообщество и поддержка	Сильная поддержка со стороны исследовательского сообщества. Активные форумы и растущее внедрение в отрасли.	Обширная документация и значительная поддержка сообщества. Сильная поддержка со стороны TensorFlow.

Когда дело доходит до фреймворков глубокого обучения, PyTorch и Keras используются по-разному. Благодаря своей динамической структуре графов и интеграции Python PyTorch является предпочтительным инструментом для ученых и других лиц, которым требуется высокая степень гибкости. И наоборот, Keras превосходен в быстром прототипировании и хорошо подходит для новичков и коротких циклов разработки благодаря своему простому и удобному API. Решение между двумя платформами в первую очередь сводится к тому, требует ли проект более эффективной разработки и развертывания (Keras) или более тщательной настройки и возможностей исследования (PyTorch).

Тензорный поток против Кераса

Критерии	Тензорфлоу	Жесткий
Ключевые различия	Комплексная комплексная платформа машинного обучения Мощные производственные возможности.	API высокого уровня Создан для простоты использования и быстрого прототипирования.
Архитектура	Граф статических вычислений Оптимизирован для производительности и масштабируемости. Поддерживает сложные модели.	Высокоуровневый API, работающий поверх TensorFlow, Theano или CNTK. Основное внимание уделяется простоте и удобству использования.
Простота использования	Более крутая кривая обучения Широкие возможности для продвинутых пользователей.	Простой и лаконичный синтаксис Минимальный код для определения модели.
Гибкость и философия дизайна	Разработан для надежных производственных сред Обширный контроль над операциями низкого уровня.	Подчеркивает простоту использования и доступность. Идеально подходит для быстрой разработки и экспериментов.
Влияние на построение практической модели	Широкие возможности развертывания с помощью TensorFlow Serving и TensorFlow Lite. Готов к производству.	Облегчает быстрое прототипирование и экспериментирование. Меньше контроля над операциями низкого уровня.
Скорость и эффективность	Оптимизирован для крупномасштабных моделей. Более высокая производительность в условиях интенсивного обучения.	Производительность зависит от бэкенда (TensorFlow, Theano). Оптимизирован для простоты использования.
Масштабируемость	Высокая масштабируемость для крупномасштабного распределенного обучения и развертывания. Обрабатывает модели корпоративного уровня.	Хорошо масштабируется через бэкэнд TensorFlow. Предназначен для приложений высокого уровня.
Популярность	Широко применяется в промышленности для производства и приложений уровня предприятия. Широкое использование.	Широкое распространение получил благодаря своей простоте и удобству использования. Обычное явление в сценариях быстрого развития.
Сообщество и поддержка	Большое сообщество с обширными ресурсами; сильная поддержка со стороны Google. Комплексная поддержка.	Обширная документация и широкая поддержка сообщества. Сильная поддержка со стороны TensorFlow.

Крупномасштабные приложения и приложения корпоративного уровня могут извлечь выгоду из обширных производственных возможностей и комплексной платформы TensorFlow. С другой стороны, Keras предлагает простой в использовании высокоуровневый API, который идеально подходит для быстрых циклов разработки и экспериментов. Он создан для быстрого прототипирования. В зависимости от сложности проекта и предпочтений пользователя в отношении простоты или точного управления следует использовать TensorFlow или Keras.

Рекомендуем к прочтению: 24 инновационных проекта машинного обучения на 2024 год: демонстрация

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.

	Жесткий	PyTorch	Тензорфлоу
Уровень API	Высокий	Низкий	Высокий и низкий
Архитектура	Просто, лаконично, читабельно	Сложный, менее читаемый	Не прост в использовании
Наборы данных	Меньшие наборы данных	Большие наборы данных, высокая производительность	Большие наборы данных, высокая производительность
Отладка	Простая сеть, поэтому отладка требуется не часто.	Хорошие возможности отладки	Сложно проводить отладку
Есть ли у него обученные модели?	Да	Да	Да
Популярность	Самый популярный	Третий по популярности	Второй по популярности
Скорость	Медленный, низкая производительность	Быстрый, высокопроизводительный	Быстрый, высокопроизводительный
Написано в	Питон	Луа	С++, CUDA, Питон

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.

Будьте впереди технологической игры с нашей программой профессиональной сертификации в области искусственного интеллекта и машинного обучения, проводимой в партнерстве с Purdue и в сотрудничестве с IBM. Узнайте больше!

Хотите дополнительное обучение 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 вашей текущей ситуации.

Курс глубокого обучения познакомит вас с языком и основными идеями искусственных нейронных сетей, PyTorch, автоэнкодеров и т. д. По окончании вы узнаете, 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.

В соответствии с Бизнес-аналитика Fortune (IMARC)Согласно прогнозам, индустрия глубокого обучения будет развиваться устойчивыми среднегодовыми темпами роста (CAGR) на уровне 36,7% в течение прогнозируемого периода: с 24,53 млрд долларов США в 2024 году до примерно 298,38 млрд долларов США в 2032 году. успешный карьерный путь в области искусственного интеллекта и глубокого обучения.

По данным ZipRecruiter, средняя зарплата инженеров ИИ составляет около 164 769 долларов США в год. Огромные возможности и долгосрочная жизнеспособность рабочих мест в этой области подчеркиваются большим потенциалом заработка и быстрым ростом рынка глубокого обучения. (Fortune Business Insights, IMARC).

Итак, если вы хотите сделать карьеру в передовой технологической области, которая предлагает огромный потенциал для развития и щедрое вознаграждение, посетите Simplilearn и узнайте, как он 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.