Top 10 Deep Learning Frameworks im Jahr 2022, die Sie nicht ignorieren können

Da sich die Popularität des maschinellen Lernens (ML) in der Branche weiter verfestigt, entsteht ein weiterer innovativer Studienbereich in Data Science – Deep Learning (DL).

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. Der einzigartige Aspekt von Deep Learning ist die Genauigkeit und Effizienz, die es auf den Tisch bringt – wenn sie mit einer riesigen Datenmenge trainiert werden, können Deep-Learning-Systeme die kognitiven Fähigkeiten des menschlichen Gehirns erreichen (und sogar übertreffen).

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Natürlich haben sich Data Scientists, die auf diesem fortgeschrittenen Lerngebiet arbeiten, damit beschäftigt, eine Vielzahl intuitiver Frameworks für Deep Learning zu entwickeln. Diese Deep-Learning-Frameworks können entweder eine Schnittstelle oder eine Bibliothek/ein Tool sein, das Datenwissenschaftlern und ML-Entwicklern hilft, Deep-Learning-Modelle viel bequemer zu erstellen. Das Beste an Deep-Learning-Frameworks ist, dass Sie sich nicht mit den Feinheiten der zugrunde liegenden ML/DL-Algorithmen befassen müssen – darum kümmern sich die Deep-Learning-Frameworks.

Sehen wir uns nun einige der beliebtesten und am häufigsten verwendeten Deep-Learning-Frameworks und ihre einzigartigen Funktionen an!

Die besten Deep-Learning-Frameworks

1. TensorFlow

Googles Open-Source-Plattform TensorFlow ist vielleicht das beliebteste Tool für Machine Learning und Deep Learning. TensorFlow basiert auf JavaScript und ist mit einer Vielzahl von Tools und Community-Ressourcen ausgestattet, die ein einfaches Training und die Bereitstellung von ML/DL-Modellen ermöglichen. Lesen Sie mehr über die besten Deep-Learning-Softwaretools.

Während Sie mit dem Kerntool Modelle in Browsern erstellen und bereitstellen können, können Sie TensorFlow Lite verwenden, um Modelle auf mobilen oder eingebetteten Geräten bereitzustellen. Auch wenn Sie ML/DL-Modelle in großen Produktionsumgebungen trainieren, erstellen und bereitstellen möchten, erfüllt TensorFlow Extended den Zweck.

Was du wissen musst:

• Obwohl zahlreiche experimentelle Schnittstellen in JavaScript, C++, C#, Java, Go und Julia verfügbar sind, ist Python die am meisten bevorzugte Programmiersprache für die Arbeit mit TensorFlow. Lesen Sie, warum Python bei Entwicklern so beliebt ist.
• Neben dem Ausführen und Bereitstellen von Modellen auf leistungsstarken Rechenclustern kann TensorFlow Modelle auch auf mobilen Plattformen (iOS und Android) ausführen.
• TensorFlow erfordert eine umfangreiche Codierung und arbeitet mit einem statischen Berechnungsgraphen. Sie müssen also zuerst den Graphen definieren und dann die Berechnungen ausführen. Bei Änderungen in der Modellarchitektur müssen Sie das Modell neu trainieren.

Der TensorFlow-Vorteil:

• TensorFlow eignet sich am besten für die Entwicklung von DL-Modellen und das Experimentieren mit Deep-Learning-Architekturen.
• Es wird für Datenintegrationsfunktionen verwendet, einschließlich der gemeinsamen Eingabe von Diagrammen, SQL-Tabellen und Bildern.

2. PyTorch

PyTorch ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning, das von Facebook entwickelt wurde. Es basiert auf der Torch-Bibliothek und wurde mit einem primären Ziel entwickelt – den gesamten Prozess von der Entwicklung des Forschungsprototyps bis zur Bereitstellung in der Produktion zu beschleunigen. Das Interessante an PyTorch ist, dass es ein C++-Frontend auf einer Python-Schnittstelle hat.

Während das Front-End als zentrale Grundlage für die Modellentwicklung dient, fördert das Back-End „torch.distributed“ skalierbares verteiltes Training und Leistungsoptimierung sowohl in der Forschung als auch in der Produktion.

Wie unterscheidet es sich von Tensorflow? Lesen Sie Pytorch vs. Tensorflow.

Was du wissen musst:

• Mit PyTorch können Sie Standard-Debugger wie PDB oder PyCharm verwenden.
• Es arbeitet mit einem dynamisch aktualisierten Diagramm, was bedeutet, dass Sie die notwendigen Änderungen an der Modellarchitektur während des Trainingsprozesses selbst vornehmen können.

Der PyTorch-Vorteil:

• Es eignet sich hervorragend zum Trainieren, Erstellen und Bereitstellen kleiner Projekte und Prototypen.
• Es wird ausgiebig für Deep-Learning-Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision verwendet.

3. Keras

Ein weiteres Open-Source-Framework für Deep Learning auf unserer Liste ist Keras. Dieses raffinierte Tool kann auf TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit und PlaidML ausgeführt werden. Der USP von Keras ist seine Geschwindigkeit – es verfügt über eine integrierte Unterstützung für Datenparallelität und kann daher riesige Datenmengen verarbeiten und gleichzeitig die Trainingszeit für Modelle verkürzen. Da es in Python geschrieben ist, ist es unglaublich einfach zu bedienen und erweiterbar.

Was du wissen musst:

• Während Keras bei High-Level-Berechnungen hervorragend abschneidet, ist Low-Level-Berechnung nicht seine Stärke. Für Low-Level-Berechnungen verwendet Keras eine andere Bibliothek namens „Backend“.
• Beim Prototyping hat Keras Grenzen. Wer große DL-Modelle in Keras bauen will, muss sich mit einzeiligen Funktionen begnügen. Dieser Aspekt macht Keras viel weniger konfigurierbar.

Der Keras-Vorteil:

• Es eignet sich hervorragend für Anfänger, die gerade erst ihre Reise in diesem Bereich begonnen haben. Es ermöglicht ein einfaches Erlernen und Prototyping einfacher Konzepte.
• Es fördert das schnelle Experimentieren mit tiefen neuronalen Netzen.
• Es hilft, lesbaren und präzisen Code zu schreiben.

4. Sonett

Sonnet wurde von DeepMind entwickelt und ist eine High-Level-Bibliothek zum Erstellen komplexer neuronaler Netzwerkstrukturen in TensorFlow. Wie Sie sich vorstellen können, basiert dieses Deep-Learning-Framework auf TensorFlow. Sonnet zielt darauf ab, die primären Python-Objekte zu entwickeln und zu erstellen, die einem bestimmten Teil eines neuronalen Netzwerks entsprechen.

Diese Objekte werden dann unabhängig mit dem rechnergestützten TensorFlow-Graphen verbunden. Dieser Prozess der unabhängigen Erstellung von Python-Objekten und deren Verknüpfung mit einem Diagramm trägt dazu bei, das Design von High-Level-Architekturen zu vereinfachen.

Was du wissen musst:

• Sonnet bietet ein einfaches, aber leistungsstarkes Programmiermodell, das auf einem einzigen Konzept basiert – „snt.Module“. Diese Module sind im Wesentlichen in sich abgeschlossen und voneinander entkoppelt.
• Obwohl Sonnet mit vielen vordefinierten Modulen wie snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm sowie einigen vordefinierten Netzwerken von Modulen (z. B. snt.nets.MLP) ausgeliefert wird, können Benutzer ihre eigenen Module erstellen.

Der Sonett-Vorteil:

• Mit Sonnet können Sie Module schreiben, die andere Untermodule intern deklarieren oder während des Konstruktionsprozesses an andere Module übergeben können.
• Da Sonnet ausdrücklich für die Arbeit mit TensorFlow entwickelt wurde, können Sie leicht auf die zugrunde liegenden Details zugreifen, einschließlich Tensoren und variable_Scopes.
• Die mit Sonnet erstellten Modelle können mit rohem TF-Code und auch mit solchen, die in anderen High-Level-Bibliotheken geschrieben wurden, integriert werden.

5. MXNet

MXNet ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning, das entwickelt wurde, um tiefe neuronale Netze zu trainieren und bereitzustellen. Da es hochgradig skalierbar ist, fördert es ein schnelles Modelltraining. Abgesehen davon, dass es ein flexibles Programmiermodell zur Schau stellt, unterstützt es auch mehrere Programmiersprachen, darunter C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl und Wolfram.

Was du wissen musst:

• MXNet ist portabel und kann auf mehrere GPUs sowie verschiedene Maschinen skaliert werden.
• Es ist ein schlankes, flexibles und skalierbares Deep-Learning-Framework mit Unterstützung für hochmoderne DL-Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Long Short-Term Memory Networks (LSTMs).

Der MXNet-Vorteil:

• Es unterstützt mehrere GPUs zusammen mit schnellem Kontextwechsel und optimierter Berechnung.
• Es unterstützt sowohl die imperative als auch die symbolische Programmierung, sodass Entwickler ihren gewünschten Programmieransatz zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen wählen können.

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6. Schnell für TensorFlow

Swift for TensorFlow ist eine Plattform der nächsten Generation, die die Leistungsfähigkeit von TensorFlow mit der der Programmiersprache Swift kombiniert. Da es speziell für maschinelles Lernen entwickelt wurde, enthält Swift für TensorFlow die neuesten Forschungsergebnisse in ML, differenzierbarer Programmierung, Compilern, Systemdesign und vielem mehr. Obwohl sich das Projekt noch in der Anfangsphase befindet, steht es jedem offen, der daran interessiert ist, damit zu experimentieren.

Was du wissen musst:

• Wenn es um differenzierbare Programmierung geht, erhält es erstklassige Auto-Diff-Unterstützung in Swift für TensorFlow. So können Sie Ableitungen jeder Funktion oder sogar benutzerdefinierte Datenstrukturen innerhalb von Minuten differenzierbar machen.
• Es enthält eine ausgeklügelte Toolchain, um die Produktivität der Benutzer zu steigern. Sie können Swift interaktiv in einem Jupyter-Notebook ausführen und hilfreiche Vorschläge zur automatischen Vervollständigung erhalten, um die riesige API-Oberfläche eines Deep-Learning-Frameworks der nächsten Generation weiter zu erkunden.

Der Vorteil von Swift für TensorFlow:

• Die leistungsstarke Python-Integration von Swift macht die Migration extrem einfach. Durch die direkte Integration mit Python, einer universellen Programmiersprache, ermöglicht Swift für TensorFlow Benutzern, leistungsstarke Algorithmen bequem und nahtlos auszudrücken.
• Es ist eine wunderbare Wahl, wenn dynamische Sprachen für Ihre Projekte nicht geeignet sind. Als statisch typisierte Sprache stellt Swift jeden Fehler im Code im Voraus dar, sodass Sie proaktiv vorgehen und ihn korrigieren können, bevor Sie den Code ausführen.

7. Gluon

Gluon ist eine sehr neue Ergänzung der Liste der Deep-Learning-Frameworks und eine Open-Source-Deep-Learning-Schnittstelle, die Entwicklern hilft, Modelle für maschinelles Lernen einfach und schnell zu erstellen. Es bietet eine unkomplizierte und präzise API zum Definieren von ML/DL-Modellen durch die Verwendung einer Auswahl vorgefertigter und optimierter neuronaler Netzwerkkomponenten.

Gluon ermöglicht es Benutzern, neuronale Netze mit einfachem, klarem und prägnantem Code zu definieren. Es wird mit einer vollständigen Palette von Plug-and-Play-Bausteinen für neuronale Netzwerke geliefert, einschließlich vordefinierter Schichten, Optimierer und Initialisierer. Diese helfen dabei, viele der zugrunde liegenden komplizierten Implementierungsdetails zu eliminieren.

Was du wissen musst:

• Es basiert auf MXNet und bietet eine übersichtliche API, die die Erstellung von DL-Modellen vereinfacht.
• Es stellt den Trainingsalgorithmus und das neuronale Netzwerkmodell gegenüber und verleiht dem Entwicklungsprozess dadurch Flexibilität, ohne Kompromisse bei der Leistung einzugehen. Diese Trainingsmethode ist als Gluon-Trainer-Methode bekannt.
• Gluon ermöglicht es Benutzern, sich für eine dynamische neuronale Netzwerkdefinition zu entscheiden, was bedeutet, dass Sie es unterwegs mit jeder gewünschten Struktur und mit Pythons nativem Kontrollfluss erstellen können.

Der Gluon-Vorteil:

• Da Gluon es Benutzern ermöglicht, ML/DL-Modelle wie jede andere Datenstruktur zu definieren und zu manipulieren, ist es ein vielseitiges Werkzeug für Anfänger, die neu im maschinellen Lernen sind.
• Dank des hohen Flexibilitätsquotienten von Gluon ist es einfach, Prototypen zu erstellen und mit neuronalen Netzwerkmodellen zu experimentieren.

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J) ist eine verteilte Deep-Learning-Bibliothek, die für Java und JVM (Java Virtual Machine) geschrieben wurde. Daher ist es mit jeder JVM-Sprache wie Scala, Clojure und Kotlin kompatibel. In DL4J sind die zugrunde liegenden Berechnungen in C, C++ und Cuda geschrieben.

Die Plattform verwendet sowohl Apache Spark als auch Hadoop – dies hilft, das Modelltraining zu beschleunigen und KI in Geschäftsumgebungen zur Verwendung auf verteilten CPUs und GPUs zu integrieren. Tatsächlich kann es auf mehreren GPUs die Leistung von Caffe erreichen.

Was du wissen musst:

• Es basiert auf seiner einzigartigen Open-Source-Bibliothek für numerische Berechnungen, ND4J.
• In DL4J werden neuronale Netze parallel über iteratives Reduzieren durch Cluster trainiert.
• Es enthält Implementierungen der eingeschränkten Boltzmann-Maschine, des Deep Belief Net, des Deep Autoencoders, des rekursiven neuralen Tensornetzwerks, des gestapelten Entrauschungs-Autoencoders, word2vec, doc2vec und GloVe.

Der DL4J-Vorteil:

Mit DL4J können Sie tiefe neuronale Netze aus flachen Netzen zusammensetzen, von denen jedes eine „Schicht“ bildet. Dies bietet die Flexibilität, mit der Benutzer variierende Autoencoder, Sequenz-zu-Sequenz-Autoencoder, Faltungsnetze oder rekurrente Netze nach Bedarf in einem verteilten, produktionstauglichen Framework kombinieren können, das mit Spark und Hadoop funktioniert.

9. ONNX

Das Open Neural Network Exchange oder ONNX-Projekt ist die Idee von Microsoft und Facebook. Es ist ein offenes Ökosystem, das für die Entwicklung und Präsentation von ML- und DL-Modellen entwickelt wurde. Es umfasst die Definition eines erweiterbaren Berechnungsgraphmodells zusammen mit Definitionen von integrierten Operatoren und Standarddatentypen. ONNX vereinfacht den Prozess der Übertragung von Modellen zwischen verschiedenen Methoden der Arbeit mit KI – Sie können Modelle in einem Framework trainieren und es zur Inferenz auf ein anderes übertragen.

Was du wissen musst:

• ONNX wurde als intelligentes System zum Umschalten zwischen verschiedenen ML-Frameworks wie PyTorch und Caffe2 konzipiert.
• ONNX-Modelle werden derzeit in Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet und PyTorch unterstützt. Sie finden auch Konnektoren für mehrere andere Standardbibliotheken und Frameworks.

Der DL4J-Vorteil:

• Mit ONNX wird der Zugriff auf Hardwareoptimierungen einfacher. Sie können ONNX-kompatible Laufzeiten und Bibliotheken verwenden, die die Leistung über Hardwaresysteme hinweg maximieren können.
• ONNX ermöglicht es Benutzern, in ihrem bevorzugten Framework mit der gewählten Inferenz-Engine zu entwickeln, ohne sich Gedanken über nachgelagerte Inferenz-Implikationen machen zu müssen.

10. Ketter

Chainer ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning, das in Python auf Basis von NumPy- und CuPy-Bibliotheken geschrieben wurde. Es ist das erste Deep-Learning-Framework, das den Define-by-Run-Ansatz einführt. Bei diesem Ansatz müssen Sie zunächst die festen Verbindungen zwischen mathematischen Operationen (z. B. Matrizenmultiplikation und nichtlineare Aktivierungen) im Netzwerk definieren. Anschließend führen Sie die eigentliche Trainingsberechnung durch.

Was du wissen musst:

Chainer hat vier Erweiterungsbibliotheken – ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV und ChainerUI. Mit ChainerMN kann Chainer auf mehreren GPUs verwendet werden und liefert im Vergleich zu anderen Deep-Learning-Frameworks wie MXNet und CNTK eine superschnelle Leistung.

Der Chainer-Vorteil:

• Chainer ist sehr intuitiv und flexibel. Beim Define-by-Run-Ansatz können Sie die nativen Konstrukte einer Programmiersprache wie „if“-Anweisungen und „for-Schleifen“ verwenden, um Kontrollflüsse zu beschreiben. Diese Flexibilität ist praktisch, wenn wiederkehrende neuronale Netze implementiert werden.
• Ein weiterer wesentlicher Vorteil von Chainer ist, dass es ein einfaches Debugging bietet. Beim Define-by-Run-Ansatz können Sie die Trainingsberechnung mit dem integrierten Debugger der Sprache aussetzen und die Daten untersuchen, die im Code eines bestimmten Netzwerks fließen.

Einpacken

Nachdem Sie nun eine detaillierte Vorstellung von allen wichtigen Deep-Learning-Frameworks haben, können Sie eine fundierte Entscheidung treffen und dasjenige auswählen, das am besten zu Ihrem Projekt passt.

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