10 лучших фреймворков глубокого обучения в 2022 году, которые нельзя игнорировать

По мере того, как популярность машинного обучения (ML) в отрасли продолжает укрепляться, вместе с ним растет еще одна инновационная область исследований в области науки о данных — глубокое обучение (DL).

Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения. Уникальным аспектом глубокого обучения является точность и эффективность, которые оно обеспечивает: при обучении с использованием огромного количества данных системы глубокого обучения могут соответствовать (и даже превосходить) когнитивным возможностям человеческого мозга.

Читайте: Карьерный путь глубокого обучения

Естественно, специалисты по данным, работающие в этой передовой области обучения, занялись разработкой множества интуитивно понятных фреймворков для глубокого обучения. Эти фреймворки глубокого обучения могут быть либо интерфейсом, либо библиотекой/инструментом, которые помогают специалистам по данным и разработчикам машинного обучения гораздо удобнее создавать модели глубокого обучения. Лучшая часть фреймворков глубокого обучения заключается в том, что вам не нужно вникать в тонкости базовых алгоритмов ML/DL — об этом позаботятся фреймворки глубокого обучения.

Теперь давайте рассмотрим некоторые из самых популярных и широко используемых фреймворков глубокого обучения и их уникальные функции!

Лучшие фреймворки для глубокого обучения

1. Тензорный поток

Платформа Google с открытым исходным кодом TensorFlow, пожалуй, самый популярный инструмент для машинного обучения и глубокого обучения. TensorFlow основан на JavaScript и оснащен широким спектром инструментов и ресурсов сообщества, которые облегчают обучение и развертывание моделей ML/DL. Узнайте больше о лучших программных инструментах для глубокого обучения.

Хотя основной инструмент позволяет создавать и развертывать модели в браузерах, вы можете использовать TensorFlow Lite для развертывания моделей на мобильных или встроенных устройствах. Кроме того, если вы хотите обучать, создавать и развертывать модели ML/DL в больших производственных средах, TensorFlow Extended подойдет для этой цели.

Что тебе нужно знать:

• Хотя существует множество экспериментальных интерфейсов, доступных в JavaScript, C++, C#, Java, Go и Julia, Python является наиболее предпочтительным языком программирования для работы с TensorFlow. Прочтите, почему Python так популярен среди разработчиков?
• Помимо запуска и развертывания моделей на мощных вычислительных кластерах, TensorFlow также может запускать модели на мобильных платформах (iOS и Android).
• TensorFlow требует обширного кодирования и работает со статическим графом вычислений. Итак, вам сначала нужно определить график, а затем запустить расчеты. В случае каких-либо изменений в архитектуре модели вам придется заново обучать модель.

Преимущество TensorFlow:

• TensorFlow лучше всего подходит для разработки моделей глубокого обучения и экспериментов с архитектурами глубокого обучения.
• Он используется для функций интеграции данных, включая ввод графиков, таблиц SQL и изображений вместе.

2. ПиТорч

PyTorch — это платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная Facebook. Он основан на библиотеке Torch и был разработан с одной главной целью — ускорить весь процесс от исследовательского прототипа до производственного развертывания. Что интересно в PyTorch, так это то, что он имеет интерфейс C++ поверх интерфейса Python.

В то время как интерфейс служит основой для разработки моделей, серверная часть torch.distributed способствует масштабируемому распределенному обучению и оптимизации производительности как в исследованиях, так и в производстве.

Чем он отличается от Tensorflow? Прочитайте Pytorch против Tensorflow.

Что тебе нужно знать:

• PyTorch позволяет использовать стандартные отладчики, такие как PDB или PyCharm.
• Он работает с динамически обновляемым графом, что означает, что вы можете вносить необходимые изменения в архитектуру модели во время самого процесса обучения.

Преимущество PyTorch:

• Он отлично подходит для обучения, сборки, развертывания небольших проектов и прототипов.
• Он широко используется для приложений глубокого обучения, таких как обработка естественного языка и компьютерное зрение.

3. Керас

Еще одна платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом в нашем списке — Keras. Этот отличный инструмент может работать поверх TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit и PlaidML. Отличительной чертой Keras является его скорость — он поставляется со встроенной поддержкой параллелизма данных и, следовательно, может обрабатывать огромные объемы данных, ускоряя время обучения моделей. Поскольку он написан на Python, он невероятно прост в использовании и расширяем.

Что тебе нужно знать:

• Хотя Keras блестяще справляется с высокоуровневыми вычислениями, низкоуровневые вычисления не являются его сильной стороной. Для низкоуровневых вычислений Keras использует другую библиотеку, называемую «бэкэнд».
• Когда дело доходит до прототипирования, у Keras есть ограничения. Если вы хотите создавать большие модели DL в Keras, вам придется обойтись однострочными функциями. Этот аспект делает Keras гораздо менее настраиваемым.

Преимущество Кераса:

• Он отлично подходит для новичков, которые только начали свой путь в этой сфере. Это позволяет легко учиться и создавать прототипы простых концепций.
• Это способствует быстрому экспериментированию с глубокими нейронными сетями.
• Это помогает писать читаемый и точный код.

4. Сонет

Sonnet, разработанная DeepMind, представляет собой высокоуровневую библиотеку, предназначенную для построения сложных структур нейронных сетей в TensorFlow. Как вы можете догадаться, эта структура глубокого обучения построена поверх TensorFlow. Sonnet направлен на разработку и создание основных объектов Python, соответствующих определенной части нейронной сети.

Затем эти объекты независимо подключаются к вычислительному графу TensorFlow. Этот процесс независимого создания объектов Python и связывания их с графом помогает упростить проектирование высокоуровневых архитектур.

Что тебе нужно знать:

• Sonnet предлагает простую, но мощную модель программирования, основанную на единой концепции — «snt.Module». Эти модули по существу автономны и отделены друг от друга.
• Хотя Sonnet поставляется со многими предопределенными модулями, такими как snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm, а также с некоторыми предопределенными сетями модулей (например, snt.nets.MLP), пользователи могут создавать свои собственные модули.

Преимущество Сонета:

• Sonnet позволяет вам писать модули, которые могут объявлять другие подмодули внутри или могут передаваться другим модулям в процессе построения.
• Поскольку Sonnet специально разработан для работы с TensorFlow, вы можете легко получить доступ к его базовым деталям, включая Tensors и variable_scopes.
• Модели, созданные с помощью Sonnet, можно интегрировать с необработанным кодом TF, а также с моделями, написанными в других высокоуровневых библиотеках.

5. МХНет

MXNet — это платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом, предназначенная для обучения и развертывания глубоких нейронных сетей. Поскольку он легко масштабируется, он способствует быстрому обучению модели. Помимо демонстрации гибкой модели программирования, он также поддерживает несколько языков программирования, включая C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl и Wolfram.

Что тебе нужно знать:

• MXNet является переносимым и может масштабироваться на несколько графических процессоров, а также на различные машины.
• Это экономичная, гибкая и масштабируемая платформа глубокого обучения с поддержкой современных моделей глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN) и сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM).

Преимущество MXNet:

• Он поддерживает несколько графических процессоров, а также быстрое переключение контекста и оптимизированные вычисления.
• Он поддерживает как императивное, так и символьное программирование, тем самым позволяя разработчикам выбирать желаемый подход к построению моделей глубокого обучения.

Присоединяйтесь к тренингу по машинному обучениюонлайн из лучших университетов мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и продвинутая программа сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить вашу карьеру.

6. Swift для TensorFlow

Swift для TensorFlow — это платформа нового поколения, которая сочетает в себе мощь TensorFlow с мощью языка программирования Swift. Поскольку он специально разработан для машинного обучения, Swift для TensorFlow включает в себя все последние исследования в области машинного обучения, дифференцируемого программирования, компиляторов, проектирования систем и многого другого. Хотя проект находится в зачаточном состоянии, он открыт для всех, кто хочет поэкспериментировать с ним.

Что тебе нужно знать:

• Когда дело доходит до дифференцируемого программирования, он получает первоклассную поддержку автоматического сравнения в Swift для TensorFlow. Таким образом, вы можете сделать производные любой функции или даже пользовательские структуры данных дифференцируемыми за считанные минуты.
• Он включает в себя сложную цепочку инструментов, помогающую повысить производительность пользователей. Вы можете запустить Swift в интерактивном режиме в блокноте Jupyter и получить полезные предложения по автозаполнению для дальнейшего изучения обширной поверхности API платформы глубокого обучения следующего поколения.

Преимущество Swift для TensorFlow:

• Мощная интеграция Swift с Python делает миграцию чрезвычайно простой. Благодаря прямой интеграции с Python, языком программирования общего назначения, Swift для TensorFlow позволяет пользователям легко и удобно выражать мощные алгоритмы.
• Это прекрасный выбор, если динамические языки не подходят для ваших проектов. Будучи статически типизированным языком, Swift заранее отображает любую ошибку в коде, чтобы вы могли принять упреждающий подход и исправить ее до запуска кода.

7. Глюон

Gluon — совсем недавнее дополнение к списку фреймворков глубокого обучения. Это интерфейс глубокого обучения с открытым исходным кодом, который помогает разработчикам легко и быстро создавать модели машинного обучения. Он предлагает простой и лаконичный API для определения моделей ML/DL с использованием набора предварительно созданных и оптимизированных компонентов нейронной сети.

Gluon позволяет пользователям определять нейронные сети, используя простой, понятный и лаконичный код. Он поставляется с полным набором готовых к использованию строительных блоков нейронной сети, включая предопределенные слои, оптимизаторы и инициализаторы. Это помогает устранить многие основные сложные детали реализации.

Что тебе нужно знать:

• Он основан на MXNet и предоставляет удобный API, упрощающий создание моделей DL.
• Он сопоставляет алгоритм обучения и модель нейронной сети, тем самым придавая гибкость процессу разработки без ущерба для производительности. Этот метод обучения известен как метод тренера Gluon.
• Gluon позволяет пользователям выбрать определение динамической нейронной сети, что означает, что вы можете построить ее на ходу, используя любую структуру, которую вы хотите, и с собственным потоком управления Python.

Преимущество глюона:

• Поскольку Gluon позволяет пользователям определять и манипулировать моделями ML/DL, как и любой другой структурой данных, он является универсальным инструментом для новичков, плохо знакомых с машинным обучением.
• Благодаря высокому показателю гибкости Gluon легко создавать прототипы и экспериментировать с моделями нейронных сетей.

8. ДЛ4Ж

Deeplearning4J (DL4J) — это распределенная библиотека глубокого обучения, написанная для Java и JVM (виртуальная машина Java). Следовательно, он совместим с любым языком JVM, таким как Scala, Clojure и Kotlin. В DL4J базовые вычисления написаны на C, C++ и Cuda.

Платформа использует как Apache Spark, так и Hadoop — это помогает ускорить обучение моделей и интегрировать ИИ в бизнес-среды для использования на распределенных ЦП и ГП. Фактически, на нескольких графических процессорах он может сравниться с Caffe по производительности.

Что тебе нужно знать:

• Он основан на уникальной библиотеке численных вычислений с открытым исходным кодом ND4J.
• В DL4J нейронные сети обучаются параллельно посредством итеративного сокращения через кластеры.
• Он включает в себя реализации ограниченной машины Больцмана, сети глубокого доверия, глубокого автоэнкодера, рекурсивной нейронной тензорной сети, автоэнкодера с шумоподавлением, word2vec, doc2vec и GloVe.

Преимущество DL4J:

С помощью DL4J вы можете составлять глубокие нейронные сети из мелких сетей, каждая из которых образует «слой». Это обеспечивает гибкость, которая позволяет пользователям комбинировать вариационные автокодировщики, автокодировщики последовательностей, сверточные сети или рекуррентные сети по мере необходимости в распределенной среде производственного уровня, которая работает со Spark и Hadoop.

9. ОННКС

Проект Open Neural Network Exchange или ONNX является детищем Microsoft и Facebook. Это открытая экосистема, предназначенная для разработки и представления моделей ML и DL. Он включает определение модели расширяемого вычислительного графа, а также определения встроенных операторов и стандартных типов данных. ONNX упрощает процесс переноса моделей между разными средствами работы с ИИ — вы можете обучать модели в одном фреймворке и передавать его в другой для вывода.

Что тебе нужно знать:

• ONNX был разработан как интеллектуальная система для переключения между различными платформами машинного обучения, такими как PyTorch и Caffe2.
• Модели ONNX в настоящее время поддерживаются в Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet и PyTorch. Вы также найдете коннекторы для нескольких других стандартных библиотек и фреймворков.

Преимущество DL4J:

• С ONNX становится проще получить доступ к оптимизации оборудования. Вы можете использовать ONNX-совместимые среды выполнения и библиотеки, которые могут максимизировать производительность аппаратных систем.
• ONNX позволяет пользователям разрабатывать в предпочитаемой ими среде с выбранным механизмом вывода, не беспокоясь о последующих последствиях вывода.

10. Цепник

Chainer — это платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом, написанная на Python поверх библиотек NumPy и CuPy. Это первая инфраструктура глубокого обучения, в которой представлен подход «определяй-за-выполнением». В этом подходе сначала необходимо определить фиксированные связи между математическими операциями (например, умножением матриц и нелинейными активациями) в сети. Затем вы запускаете фактическое тренировочное вычисление.

Что тебе нужно знать:

В Chainer есть четыре библиотеки расширений — ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV и ChainerUI. С ChainerMN Chainer можно использовать на нескольких графических процессорах и обеспечивать сверхвысокую производительность по сравнению с другими платформами глубокого обучения, такими как MXNet и CNTK.

Преимущество цепника:

• Chainer очень интуитивно понятен и гибок. В подходе «определяй-за-выполнением» вы можете использовать собственные конструкции языка программирования, такие как операторы «если» и «циклы for», для описания потоков управления. Эта гибкость пригодится при реализации рекуррентных нейронных сетей.
• Еще одним значительным преимуществом Chainer является простота отладки. В подходе «определение за выполнением» вы можете приостановить обучающие вычисления с помощью встроенного в язык отладчика и проверить данные, которые передаются в коде конкретной сети.

Подведение итогов

Итак, теперь, когда у вас есть подробное представление обо всех основных платформах глубокого обучения, вы можете принять обоснованное решение и выбрать ту, которая лучше всего подходит для вашего проекта.

Ознакомьтесь с расширенной сертификационной программой upGrad по машинному обучению и НЛП . Этот курс был разработан с учетом различных типов студентов, заинтересованных в машинном обучении, предлагая индивидуальное наставничество и многое другое.