10 najlepszych frameworków głębokiego uczenia się w 2022 roku, których nie można zignorować

Ponieważ popularność uczenia maszynowego (ML) nadal umacnia się w branży, rośnie kolejny innowacyjny obszar nauki w dziedzinie Data Science – głębokie uczenie (DL).

Głębokie uczenie jest podgałęzią uczenia maszynowego. Unikalnym aspektem Deep Learning jest dokładność i wydajność, które wnosi do tabeli – kiedy są trenowane przy użyciu ogromnej ilości danych, systemy Deep Learning mogą dorównać (a nawet przewyższyć) zdolności poznawcze ludzkiego mózgu.

Przeczytaj: Ścieżka kariery w głębokim uczeniu

Naturalnie naukowcy zajmujący się danymi pracującymi nad tą zaawansowaną dziedziną uczenia się byli zajęci opracowywaniem wielu intuicyjnych struktur do głębokiego uczenia się. Te struktury Deep Learning mogą być interfejsem lub biblioteką/narzędziem, które pomaga naukowcom zajmującym się danymi i programistom ML w znacznie wygodniejszym budowaniu modeli Deep Learning. Najlepsze w frameworkach Deep Learning jest to, że nie musisz wchodzić w zawiłości podstawowych algorytmów ML/DL — o to dbają frameworki Deep Learning.

Przyjrzyjmy się teraz niektórym z najpopularniejszych i najszerzej używanych frameworków Deep Learning i ich unikalnym funkcjom!

Najlepsze frameworki do uczenia głębokiego

1. Przepływ Tensora

Platforma Google o otwartym kodzie źródłowym TensorFlow jest prawdopodobnie najpopularniejszym narzędziem do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. TensorFlow jest oparty na języku JavaScript i jest wyposażony w szeroką gamę narzędzi i zasobów społecznościowych, które ułatwiają łatwe szkolenie i wdrażanie modeli ML/DL. Przeczytaj więcej o najlepszych programowych narzędziach do uczenia głębokiego.

Podczas gdy podstawowe narzędzie umożliwia tworzenie i wdrażanie modeli w przeglądarkach, możesz użyć TensorFlow Lite do wdrażania modeli na urządzeniach mobilnych lub osadzonych. Ponadto, jeśli chcesz trenować, budować i wdrażać modele ML/DL w dużych środowiskach produkcyjnych, TensorFlow Extended służy temu celowi.

Co musisz wiedzieć:

• Chociaż istnieje wiele eksperymentalnych interfejsów dostępnych w JavaScript, C++, C#, Java, Go i Julia, Python jest najbardziej preferowanym językiem programowania do pracy z TensorFlow. Przeczytaj, dlaczego Python jest tak popularny wśród programistów?
• Oprócz uruchamiania i wdrażania modeli na potężnych klastrach obliczeniowych, TensorFlow może również uruchamiać modele na platformach mobilnych (iOS i Android).
• TensorFlow wymaga rozbudowanego kodowania i działa ze statycznym grafem obliczeniowym. Tak więc najpierw musisz zdefiniować wykres, a następnie uruchomić obliczenia. W przypadku jakichkolwiek zmian w architekturze modelu konieczne będzie ponowne przeszkolenie modelu.

Zaleta TensorFlow:

• TensorFlow najlepiej nadaje się do tworzenia modeli DL i eksperymentowania z architekturami Deep Learning.
• Jest używany do funkcji integracji danych, w tym do wspólnego wprowadzania wykresów, tabel SQL i obrazów.

2. PyTorch

PyTorch to platforma głębokiego uczenia typu open source opracowana przez Facebook. Opiera się na bibliotece Torch i został zaprojektowany z jednym głównym celem – przyspieszeniem całego procesu od prototypowania badań do wdrożenia produkcyjnego. Interesujące w PyTorch jest to, że ma nakładkę C++ na interfejsie Pythona.

Podczas gdy frontend służy jako podstawa do opracowywania modeli, backend torch.distributed promuje skalowalne, rozproszone szkolenia i optymalizację wydajności zarówno w badaniach, jak i produkcji.

Czym różni się od Tensorflow? Przeczytaj Pytorch vs Tensorflow.

Co musisz wiedzieć:

• PyTorch umożliwia korzystanie ze standardowych debuggerów, takich jak PDB lub PyCharm.
• Działa z dynamicznie aktualizowanym wykresem, co oznacza, że ​​możesz dokonać niezbędnych zmian w architekturze modelu podczas samego procesu uczenia.

Zaleta PyTorch:

• Doskonale nadaje się do szkolenia, budowania, wdrażania małych projektów i prototypów.
• Jest szeroko stosowany w aplikacjach Deep Learning, takich jak przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe.

3. Keras

Kolejną platformą Open Source Deep Learning na naszej liście jest Keras. To sprytne narzędzie może działać na TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit i PlaidML. USP Keras to jego szybkość – ma wbudowaną obsługę równoległości danych, dzięki czemu może przetwarzać ogromne ilości danych, jednocześnie przyspieszając czas uczenia modeli. Jak napisano w Pythonie, jest niezwykle łatwy w użyciu i rozszerzalny.

Co musisz wiedzieć:

• Podczas gdy Keras doskonale radzi sobie z obliczeniami wysokiego poziomu, obliczenia niskiego poziomu nie są jego mocną stroną. Do obliczeń niskiego poziomu Keras używa innej biblioteki o nazwie „backend”.
• Jeśli chodzi o prototypowanie, Keras ma ograniczenia. Jeśli chcesz budować duże modele DL w Keras, będziesz musiał zadowolić się funkcjami jednowierszowymi. Ten aspekt sprawia, że ​​Keras jest znacznie mniej konfigurowalny.

Zaleta Keras:

• Jest doskonały dla początkujących, którzy dopiero rozpoczynają swoją przygodę w tej dziedzinie. Pozwala na łatwe uczenie się i prototypowanie prostych koncepcji.
• Promuje szybkie eksperymentowanie z głębokimi sieciami neuronowymi.
• Pomaga pisać czytelny i precyzyjny kod.

4. Sonet

Opracowana przez DeepMind, Sonnet to biblioteka wysokiego poziomu przeznaczona do budowania złożonych struktur sieci neuronowych w TensorFlow. Jak łatwo się domyślić, ta platforma Deep Learning jest oparta na TensorFlow. Sonnet ma na celu opracowanie i stworzenie podstawowych obiektów Pythona odpowiadających określonej części sieci neuronowej.

Obiekty te są następnie niezależnie łączone z obliczeniowym wykresem TensorFlow. Ten proces niezależnego tworzenia obiektów Pythona i łączenia ich z grafem pomaga uprościć projektowanie architektur wysokiego poziomu.

Co musisz wiedzieć:

• Sonnet oferuje prosty, ale potężny model programowania zbudowany wokół jednej koncepcji – „snt.Module”. Te moduły są zasadniczo samowystarczalne i oddzielone od siebie.
• Chociaż Sonnet jest dostarczany z wieloma predefiniowanymi modułami, takimi jak snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm, wraz z niektórymi predefiniowanymi sieciami modułów (na przykład snt.nets.MLP), użytkownicy mogą tworzyć własne moduły.

Zaleta Sonnetu:

• Sonnet umożliwia pisanie modułów, które mogą wewnętrznie deklarować inne submoduły lub mogą przechodzić do innych modułów w trakcie procesu budowy.
• Ponieważ Sonnet został specjalnie zaprojektowany do pracy z TensorFlow, możesz łatwo uzyskać dostęp do jego podstawowych szczegółów, w tym Tensorów i zmiennych_zakresów.
• Modele tworzone za pomocą Sonneta można integrować z surowym kodem TF, a także z tymi napisanymi w innych bibliotekach wysokiego poziomu.

5. MXSieć

MXNet to platforma głębokiego uczenia typu open source przeznaczona do trenowania i wdrażania głębokich sieci neuronowych. Ponieważ jest wysoce skalowalny, promuje szybkie trenowanie modeli. Oprócz obnoszenia się z elastycznym modelem programowania, obsługuje również wiele języków programowania, w tym C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl i Wolfram.

Co musisz wiedzieć:

• MXNet jest przenośny i można go skalować do wielu procesorów graficznych oraz różnych maszyn.
• Jest to oszczędna, elastyczna i skalowalna platforma Deep Learning z obsługą najnowocześniejszych modeli DL, takich jak splotowe sieci neuronowe (CNN) i sieci pamięci długoterminowej krótkoterminowej (LSTM).

Zaleta MXNet:

• Obsługuje wiele procesorów graficznych wraz z szybkim przełączaniem kontekstu i zoptymalizowanymi obliczeniami.
• Obsługuje zarówno programowanie imperatywne, jak i symboliczne, umożliwiając w ten sposób programistom wybór pożądanego podejścia programistycznego do budowania modeli uczenia głębokiego.

Dołącz do szkolenia Machine Learningonline z najlepszych światowych uniwersytetów – Masters, Executive Post Graduate Programs oraz Advanced Certificate Program w ML & AI, aby przyspieszyć swoją karierę.

6. Swift dla TensorFlow

Swift for TensorFlow to platforma nowej generacji, która łączy moc TensorFlow z mocą języka programowania Swift. Ponieważ jest specjalnie zaprojektowany do uczenia maszynowego, Swift for TensorFlow zawiera wszystkie najnowsze badania w dziedzinie ML, programowania różniczkowego, kompilatorów, projektowania systemów i wielu innych. Chociaż projekt jest w początkowej fazie, jest otwarty dla każdego, kto jest zainteresowany eksperymentowaniem z nim.

Co musisz wiedzieć:

• Jeśli chodzi o programowanie różniczkowe, otrzymuje najwyższej klasy obsługę automatycznego różnicowania w Swift dla TensorFlow. Dzięki temu w ciągu kilku minut możesz różnicować pochodne dowolnej funkcji, a nawet niestandardowe struktury danych.
• Zawiera zaawansowany zestaw narzędzi, który pomaga zwiększyć produktywność użytkowników. Możesz uruchamiać Swift interaktywnie w notatniku Jupyter i uzyskiwać pomocne sugestie autouzupełniania, aby dalej odkrywać ogromną powierzchnię API nowej generacji platformy Deep Learning.

Przewaga Swift for TensorFlow:

• Zaawansowana integracja Swift w języku Python sprawia, że ​​migracja jest niezwykle łatwa. Dzięki bezpośredniej integracji z Pythonem, językiem programowania ogólnego przeznaczenia, Swift for TensorFlow umożliwia użytkownikom wygodne i bezproblemowe wyrażanie potężnych algorytmów.
• Jest to wspaniały wybór, jeśli języki dynamiczne nie są odpowiednie dla Twoich projektów. Będąc językiem pisanym statycznie, Swift przedstawia wszelkie błędy w kodzie z góry, dzięki czemu można podjąć proaktywne podejście i poprawić je przed uruchomieniem kodu.

7. Gluon

Bardzo niedawny dodatek do listy frameworków Deep Learning, Gluon jest otwartym interfejsem Deep Learning, który pomaga programistom w łatwym i szybkim tworzeniu modeli uczenia maszynowego. Oferuje prosty i zwięzły interfejs API do definiowania modeli ML/DL przy użyciu asortymentu wstępnie zbudowanych i zoptymalizowanych komponentów sieci neuronowej.

Gluon pozwala użytkownikom definiować sieci neuronowe za pomocą prostego, przejrzystego i zwięzłego kodu. Zawiera pełną gamę bloków budulcowych sieci neuronowych typu plug-and-play, w tym predefiniowane warstwy, optymalizatory i inicjatory. Pomagają one wyeliminować wiele podstawowych skomplikowanych szczegółów implementacji.

Co musisz wiedzieć:

• Opiera się na MXNet i zapewnia zgrabny interfejs API, który upraszcza tworzenie modeli DL.
• Zestawia algorytm uczący i model sieci neuronowej, nadając w ten sposób elastyczność procesowi rozwoju, bez uszczerbku dla wydajności. Ta metoda treningu jest znana jako metoda trenera Gluon.
• Gluon pozwala użytkownikom wybrać dynamiczną definicję sieci neuronowej, co oznacza, że ​​można ją zbudować w ruchu, korzystając z dowolnej struktury i z natywnym przepływem sterowania Pythona.

Zaleta Gluon:

• Ponieważ Gluon pozwala użytkownikom definiować i manipulować modelami ML/DL, tak jak każdą inną strukturą danych, jest to wszechstronne narzędzie dla początkujących, którzy dopiero zaczynają korzystać z uczenia maszynowego.
• Dzięki wysokiemu ilorazowi elastyczności Gluon, łatwo jest prototypować i eksperymentować z modelami sieci neuronowych.

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J) to rozproszona biblioteka Deep Learning napisana dla Javy i JVM (Java Virtual Machine). Dlatego jest kompatybilny z dowolnym językiem JVM, takim jak Scala, Clojure i Kotlin. W DL4J podstawowe obliczenia są napisane w C, C++ i Cuda.

Platforma wykorzystuje zarówno Apache Spark, jak i Hadoop – pomaga to przyspieszyć szkolenie modeli i włączyć sztuczną inteligencję do środowisk biznesowych do użytku w rozproszonych procesorach i procesorach graficznych. W rzeczywistości na wielu procesorach graficznych może dorównać wydajnością Caffe.

Co musisz wiedzieć:

• Jest zasilany przez unikalną bibliotekę obliczeniową typu open source, ND4J.
• W DL4J sieci neuronowe są trenowane równolegle poprzez iteracyjne zmniejszanie przez klastry.
• Zawiera implementacje ograniczonej maszyny Boltzmanna, głębokiej sieci przekonań, głębokiego autoenkodera, rekurencyjnej sieci tensora neuronowego, ułożonego autokodera odszumiającego, word2vec, doc2vec i GloVe.

Zaleta DL4J:

Dzięki DL4J możesz komponować głębokie sieci neuronowe z płytkich sieci, z których każda tworzy „warstwę”. Zapewnia to elastyczność, która umożliwia użytkownikom łączenie autokoderów wariacyjnych, autokoderów sekwencyjnych, sieci splotowych lub sieci cyklicznych zgodnie z wymaganiami w rozproszonej strukturze klasy produkcyjnej, która współpracuje z platformami Spark i Hadoop.

9. ONNX

Projekt Open Neural Network Exchange lub ONNX jest pomysłem Microsoftu i Facebooka. Jest to otwarty ekosystem przeznaczony do tworzenia i prezentacji modeli ML i DL. Zawiera definicję rozszerzalnego modelu grafu obliczeniowego wraz z definicjami wbudowanych operatorów i standardowych typów danych. ONNX upraszcza proces przenoszenia modeli między różnymi sposobami pracy ze sztuczną inteligencją – możesz trenować modele w jednym frameworku i przenosić je do innego w celu wnioskowania.

Co musisz wiedzieć:

• ONNX został zaprojektowany jako inteligentny system do przełączania między różnymi platformami ML, takimi jak PyTorch i Caffe2.
• Modele ONNX są obecnie obsługiwane w Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet i PyTorch. Znajdziesz również łączniki dla kilku innych standardowych bibliotek i frameworków.

Zaleta DL4J:

• Dzięki ONNX łatwiej jest uzyskać dostęp do optymalizacji sprzętu. Można używać środowisk wykonawczych i bibliotek zgodnych z ONNX, które mogą zmaksymalizować wydajność w różnych systemach sprzętowych.
• ONNX umożliwia użytkownikom programowanie w preferowanych ramach z wybranym silnikiem wnioskowania, bez martwienia się o dalsze konsekwencje wnioskowania.

10. Łańcuchowiec

Chainer to open-source'owy framework Deep Learning napisany w Pythonie na bazie bibliotek NumPy i CuPy. Jest to pierwsza platforma Deep Learning, która wprowadza podejście definiowania po uruchomieniu. W tym podejściu najpierw należy zdefiniować stałe powiązania między operacjami matematycznymi (na przykład mnożenie macierzy i nieliniowe aktywacje) w sieci. Następnie wykonujesz właściwe obliczenia treningowe.

Co musisz wiedzieć:

Chainer ma cztery biblioteki rozszerzeń — ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV i ChainerUI. Dzięki ChainerMN, Chainer może być używany na wielu procesorach graficznych i zapewnia superszybką wydajność w porównaniu z innymi platformami Deep Learning, takimi jak MXNet i CNTK.

Zaleta Chainer:

• Chainer jest bardzo intuicyjny i elastyczny. W podejściu definiowania przez uruchomienie można używać natywnych konstrukcji języka programowania, takich jak instrukcje „if” i „pętle for”, do opisywania przepływów sterowania. Ta elastyczność przydaje się podczas wdrażania rekurencyjnych sieci neuronowych.
• Kolejną istotną zaletą Chainera jest łatwość debugowania. W podejściu definiowania przez uruchomienie można zawiesić obliczenia szkoleniowe za pomocą wbudowanego debugera języka i sprawdzić dane, które przepływają w kodzie określonej sieci.

Zawijanie

Teraz, gdy masz już szczegółowe pojęcie o wszystkich głównych strukturach uczenia głębokiego, możesz podjąć świadomą decyzję i wybrać tę, która najlepiej pasuje do Twojego projektu.

Przejdź do Zaawansowanego programu certyfikacji upGrad w zakresie uczenia maszynowego i NLP . Ten kurs został stworzony z myślą o różnych rodzajach uczniów zainteresowanych uczeniem maszynowym, oferując mentoring 1-1 i wiele więcej.