I 10 migliori framework di deep learning nel 2022 che non puoi ignorare

Poiché la popolarità del Machine Learning (ML) continua a consolidarsi nel settore, sta emergendo un'altra area di studio innovativa in Data Science: Deep Learning (DL).

Deep Learning è un ramo secondario di Machine Learning. L'aspetto unico del Deep Learning è l'accuratezza e l'efficienza che porta in tavola: se addestrati con una grande quantità di dati, i sistemi di Deep Learning possono eguagliare (e persino superare) i poteri cognitivi del cervello umano.

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Naturalmente, i data scientist che lavorano in questo campo avanzato dell'apprendimento si sono dati da fare per sviluppare una serie di framework intuitivi per il Deep Learning. Questi framework di deep learning possono essere un'interfaccia o una libreria/strumento che aiuta i data scientist e gli sviluppatori di machine learning a creare modelli di deep learning in modo molto più conveniente. La parte migliore dei framework di Deep Learning è che non è necessario entrare nella complessità degli algoritmi ML/DL sottostanti, che sono presi in considerazione dai framework di Deep Learning.

Ora, diamo un'occhiata ad alcuni dei framework di Deep Learning più popolari e ampiamente utilizzati e alle loro caratteristiche uniche!

I migliori framework di apprendimento profondo

1. Flusso tensoriale

La piattaforma open source di Google TensorFlow è forse lo strumento più popolare per Machine Learning e Deep Learning. TensorFlow è basato su JavaScript ed è dotato di un'ampia gamma di strumenti e risorse della community che facilitano la formazione e l'implementazione di modelli ML/DL. Ulteriori informazioni sui migliori strumenti software di deep learning.

Sebbene lo strumento principale ti consenta di creare e distribuire modelli su browser, puoi utilizzare TensorFlow Lite per distribuire modelli su dispositivi mobili o incorporati. Inoltre, se desideri addestrare, creare e distribuire modelli ML/DL in ambienti di produzione di grandi dimensioni, TensorFlow Extended serve allo scopo.

Cosa hai bisogno di sapere:

• Sebbene siano disponibili numerose interfacce sperimentali in JavaScript, C++, C#, Java, Go e Julia, Python è il linguaggio di programmazione preferito per lavorare con TensorFlow. Leggi perché Python è così popolare tra gli sviluppatori?
• Oltre a eseguire e distribuire modelli su potenti cluster di elaborazione, TensorFlow può anche eseguire modelli su piattaforme mobili (iOS e Android).
• TensorFlow richiede una codifica estesa e opera con un grafico di calcolo statico. Quindi, dovrai prima definire il grafico e quindi eseguire i calcoli. In caso di modifiche nell'architettura del modello, sarà necessario addestrare nuovamente il modello.

Il vantaggio di TensorFlow:

• TensorFlow è più adatto per lo sviluppo di modelli DL e la sperimentazione di architetture di Deep Learning.
• Viene utilizzato per le funzioni di integrazione dei dati, incluso l'inserimento di grafici, tabelle SQL e immagini insieme.

2. PyTorch

PyTorch è un framework di Deep Learning open source sviluppato da Facebook. Si basa sulla libreria Torch ed è stato progettato con un obiettivo primario: accelerare l'intero processo dalla prototipazione della ricerca all'implementazione della produzione. La cosa interessante di PyTorch è che ha un frontend C++ su un'interfaccia Python.

Mentre il frontend funge da base per lo sviluppo del modello, il backend torch.distributed” promuove la formazione distribuita scalabile e l'ottimizzazione delle prestazioni sia nella ricerca che nella produzione.

In che modo è diverso da Tensorflow? Leggi Pytorch vs Tensorflow.

Cosa hai bisogno di sapere:

• PyTorch ti consente di utilizzare debugger standard come PDB o PyCharm.
• Funziona con un grafico aggiornato dinamicamente, il che significa che è possibile apportare le modifiche necessarie all'architettura del modello durante il processo di addestramento stesso.

Il vantaggio di PyTorch:

• È eccellente per la formazione, la costruzione, la distribuzione di piccoli progetti e prototipi.
• È ampiamente utilizzato per applicazioni di Deep Learning come l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale.

3. Keras

Un altro framework di Deep Learning open source nel nostro elenco è Keras. Questo elegante strumento può essere eseguito su TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit e PlaidML. L'USP di Keras è la sua velocità: viene fornito con il supporto integrato per il parallelismo dei dati e, quindi, può elaborare enormi volumi di dati accelerando i tempi di formazione per i modelli. Poiché è scritto in Python, è incredibilmente facile da usare ed estensibile.

Cosa hai bisogno di sapere:

• Mentre Keras funziona brillantemente per i calcoli di alto livello, il calcolo di basso livello non è il suo forte. Per i calcoli di basso livello, Keras utilizza una libreria diversa chiamata "backend".
• Quando si tratta di prototipazione, Keras ha dei limiti. Se desideri creare modelli DL di grandi dimensioni in Keras, dovrai accontentarti di funzioni a riga singola. Questo aspetto rende Keras molto meno configurabile.

Il vantaggio Keras:

• È eccellente per i principianti che hanno appena iniziato il loro viaggio in questo campo. Consente un facile apprendimento e la prototipazione di concetti semplici.
• Promuove una rapida sperimentazione con reti neurali profonde.
• Aiuta a scrivere codice leggibile e preciso.

4. Sonetto

Sviluppata da DeepMind, Sonnet è una libreria di alto livello progettata per la creazione di complesse strutture di reti neurali in TensorFlow. Come puoi immaginare, questo framework di Deep Learning è basato su TensorFlow. Sonnet mira a sviluppare e creare gli oggetti Python primari corrispondenti a una parte specifica di una rete neurale.

Questi oggetti sono quindi collegati in modo indipendente al grafico TensorFlow computazionale. Questo processo di creazione indipendente di oggetti Python e di collegamento a un grafico aiuta a semplificare la progettazione di architetture di alto livello.

Cosa hai bisogno di sapere:

• Sonnet offre un modello di programmazione semplice ma potente costruito attorno a un unico concetto: "snt.Module". Questi moduli sono essenzialmente autonomi e disaccoppiati l'uno dall'altro.
• Sebbene Sonnet venga fornito con molti moduli predefiniti come snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm, insieme ad alcune reti predefinite di moduli (ad esempio, snt.nets.MLP), gli utenti possono creare i propri moduli.

Il vantaggio del sonetto:

• Sonnet consente di scrivere moduli che possono dichiarare altri sottomoduli internamente o possono passare ad altri moduli durante il processo di costruzione.
• Poiché Sonnet è progettato esplicitamente per funzionare con TensorFlow, puoi accedere facilmente ai dettagli sottostanti, inclusi Tensor e variable_scopes.
• I modelli creati con Sonnet possono essere integrati con codice TF grezzo e anche quelli scritti in altre librerie di alto livello.

5. Rete MX

MXNet è un framework di Deep Learning open source progettato per addestrare e distribuire reti neurali profonde. Poiché è altamente scalabile, promuove un rapido addestramento del modello. Oltre a sfoggiare un modello di programmazione flessibile, supporta anche più linguaggi di programmazione, inclusi C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl e Wolfram.

Cosa hai bisogno di sapere:

• MXNet è portatile e può essere scalato su più GPU e su varie macchine.
• È un framework di apprendimento profondo snello, flessibile e scalabile con supporto per modelli DL all'avanguardia come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti di memoria a breve termine (LSTM).

Il vantaggio di MXNet:

• Supporta più GPU insieme a un rapido cambio di contesto e un calcolo ottimizzato.
• Supporta sia la programmazione imperativa che simbolica, consentendo così agli sviluppatori di scegliere l'approccio di programmazione desiderato per la creazione di modelli di deep learning.

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6. Swift per TensorFlow

Swift for TensorFlow è una piattaforma di nuova generazione che combina la potenza di TensorFlow con quella del linguaggio di programmazione Swift. Poiché è progettato specificamente per l'apprendimento automatico, Swift for TensorFlow incorpora tutte le ultime ricerche in ML, programmazione differenziabile, compilatori, progettazione di sistemi e molto altro. Sebbene il progetto sia in una fase nascente, è aperto a chiunque sia interessato a sperimentarlo.

Cosa hai bisogno di sapere:

• Quando si tratta di programmazione differenziabile, in Swift per TensorFlow ottiene il supporto per la differenza automatica di prima classe. Quindi, puoi creare derivati ​​​​di qualsiasi funzione o persino strutture di dati personalizzate differenziabili in pochi minuti.
• Include una sofisticata toolchain per aiutare a migliorare la produttività degli utenti. Puoi eseguire Swift in modo interattivo in un notebook Jupyter e ottenere utili suggerimenti per il completamento automatico per esplorare ulteriormente l'enorme superficie API di un framework di Deep Learning di nuova generazione.

Il vantaggio di Swift per TensorFlow:

• La potente integrazione con Python di Swift rende la migrazione estremamente semplice. Integrandosi direttamente con Python, un linguaggio di programmazione generico, Swift for TensorFlow consente agli utenti di esprimere potenti algoritmi in modo comodo e senza interruzioni.
• È una scelta meravigliosa se i linguaggi dinamici non sono adatti ai tuoi progetti. Essendo un linguaggio tipizzato staticamente, Swift descrive in anticipo qualsiasi errore nel codice, in modo che tu possa adottare un approccio proattivo e correggerlo prima di eseguire il codice.

7. Gluone

Un'aggiunta molto recente all'elenco dei framework di Deep Learning, Gluon è un'interfaccia di Deep Learning open source che aiuta gli sviluppatori a creare modelli di apprendimento automatico in modo semplice e rapido. Offre un'API semplice e concisa per la definizione di modelli ML/DL utilizzando un assortimento di componenti di rete neurale predefiniti e ottimizzati.

Gluon consente agli utenti di definire reti neurali utilizzando un codice semplice, chiaro e conciso. Viene fornito con una gamma completa di blocchi di costruzione di reti neurali plug-and-play, inclusi livelli predefiniti, ottimizzatori e inizializzatori. Questi aiutano a eliminare molti dei complicati dettagli di implementazione sottostanti.

Cosa hai bisogno di sapere:

• Si basa su MXNet e fornisce un'API ordinata che semplifica la creazione di modelli DL.
• Contrappone l'algoritmo di addestramento e il modello di rete neurale, conferendo così flessibilità al processo di sviluppo, senza compromettere le prestazioni. Questo metodo di allenamento è noto come metodo Gluon trainer.
• Gluon consente agli utenti di optare per una definizione di rete neurale dinamica, il che significa che puoi costruirla in movimento utilizzando qualsiasi struttura desideri e con il flusso di controllo nativo di Python.

Il vantaggio Gluon:

• Poiché Gluon consente agli utenti di definire e manipolare modelli ML/DL proprio come qualsiasi altra struttura di dati, è uno strumento versatile per i principianti che non conoscono Machine Learning.
• Grazie all'elevato quoziente di flessibilità di Gluon, è semplice creare prototipi e sperimentare modelli di rete neurale.

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J) è una libreria di Deep Learning distribuita scritta per Java e JVM (Java Virtual Machine). Quindi, è compatibile con qualsiasi linguaggio JVM come Scala, Clojure e Kotlin. In DL4J, i calcoli sottostanti sono scritti in C, C++ e Cuda.

La piattaforma utilizza sia Apache Spark che Hadoop: questo aiuta ad accelerare il training del modello e a incorporare l'IA negli ambienti aziendali per l'uso su CPU e GPU distribuite. In effetti, su più GPU, può eguagliare Caffe in termini di prestazioni.

Cosa hai bisogno di sapere:

• È alimentato dalla sua esclusiva libreria di calcolo numerico open source, ND4J.
• In DL4J, le reti neurali vengono addestrate in parallelo tramite riduzione iterativa tramite cluster.
• Incorpora implementazioni della macchina ristretta di Boltzmann, Deep Faith Net, Deep Autoencoder, Recursive Neuro Tensor Network, Stacked Denoising Autoencoder, word2vec, doc2vec e GloVe.

Il vantaggio DL4J:

Con DL4J, puoi comporre reti neurali profonde da reti poco profonde, ognuna delle quali forma uno "strato". Ciò fornisce la flessibilità che consente agli utenti di combinare autoencoder variazionali, autoencoder da sequenza a sequenza, reti convoluzionali o reti ricorrenti come richiesto in un framework distribuito di livello produttivo che funziona con Spark e Hadoop.

9. ONNX

Il progetto Open Neural Network Exchange o ONNX nasce da un'idea di Microsoft e Facebook. È un ecosistema aperto progettato per lo sviluppo e la presentazione di modelli ML e DL. Include la definizione di un modello grafico di calcolo estensibile insieme alle definizioni di operatori integrati e tipi di dati standard. ONNX semplifica il processo di trasferimento dei modelli tra diversi mezzi di lavoro con l'IA: puoi addestrare i modelli in un framework e trasferirli in un altro per l'inferenza.

Cosa hai bisogno di sapere:

• ONNX è stato progettato come un sistema intelligente per il passaggio tra diversi framework ML come PyTorch e Caffe2.
• I modelli ONNX sono attualmente supportati in Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet e PyTorch. Troverai anche connettori per molte altre librerie e framework standard.

Il vantaggio DL4J:

• Con ONNX, diventa più facile accedere alle ottimizzazioni hardware. È possibile utilizzare runtime e librerie compatibili con ONNX in grado di massimizzare le prestazioni su tutti i sistemi hardware.
• ONNX consente agli utenti di sviluppare nel proprio framework preferito con il motore di inferenza scelto, senza preoccuparsi delle implicazioni dell'inferenza a valle.

10. Catena

Chainer è un framework di Deep Learning open source scritto in Python su librerie NumPy e CuPy. È il primo framework di Deep Learning a introdurre l'approccio define-by-run. In questo approccio, devi prima definire le connessioni fisse tra le operazioni matematiche (ad esempio, moltiplicazione di matrici e attivazioni non lineari) nella rete. Quindi esegui il calcolo dell'allenamento effettivo.

Cosa hai bisogno di sapere:

Chainer ha quattro librerie di estensioni: ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV e ChainerUI. Con ChainerMN, Chainer può essere utilizzato su più GPU e offre prestazioni super veloci, rispetto ad altri framework di Deep Learning come MXNet e CNTK.

Il vantaggio Chainer:

• Chainer è altamente intuitivo e flessibile. Nell'approccio define-by-run, puoi usare i costrutti nativi di un linguaggio di programmazione come le istruzioni "if" e "for loop" per descrivere i flussi di controllo. Questa flessibilità è utile durante l'implementazione di reti neurali ricorrenti.
• Un altro vantaggio significativo di Chainer è che offre facilità di debug. Nell'approccio define-by-run, puoi sospendere il calcolo di addestramento con il debugger integrato del linguaggio e ispezionare i dati che scorrono sul codice di una particolare rete.

Avvolgendo

Quindi, ora che hai un'idea dettagliata di tutti i principali framework di Deep learning disponibili, puoi prendere una decisione informata e scegliere quello più adatto al tuo progetto.

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