Čo sú alternatívy TensorFlow?
TensorFlow Alternatívy nie sú ničím iným, ako knižnicou s hlbokým učením, ktorá je v dnešnej dobe najslávnejšia. Na vylepšenie vyhľadávacieho nástroja a rýchlu reakciu na dopyt používateľov používa spoločnosť Google koncepty hlbokého učenia a inteligencie.
Pozrime sa na jeden príklad zo skutočného života.
Ak do vyhľadávacieho nástroja Google zadáte nejaké slovo, tj kľúčové slovo, zobrazia sa ním súvisiace súvisiace vyhľadávania tohto kľúčového slova, inými slovami, jednoducho poskytne návrhy pre ďalšie slovo. Na poskytnutie tohto návrhu používateľovi pri vyhľadávaní musia používať koncepcie strojového učenia na zlepšenie efektívnosti.
Google neobsahuje veľké databázy, ktoré by poskytovali tento automatický návrh, ale skôr obsahuje niekoľko obrovských počítačov, ktoré by tieto návrhy poskytovali, tu na obrázku príde TensorFlow.
Tensorflow je knižnica, ktorá umožňuje strojovému učeniu a umelej inteligencii zlepšiť efektívnosť vyhľadávacieho nástroja.
V tomto článku sa chystáme na niekoľko alternatív k TensorFlow, tj konkurentom TensorFlow.
Alternatívy TensorFlow
Tu je 11 alternatív TensorFlow, ktoré by ste mali vedieť:
1. MLpack
MLpack je knižnica strojového učenia, ktorá je napísaná v jazyku C ++. Cieľom je poskytnúť jednoduché použitie, dať škálovateľnosť, zvýšiť rýchlosť. Umožňuje učenie strojov poskytovať ľahký prístup k novým používateľom poskytovaním odporúčaní. Poskytuje používateľom vysokú flexibilitu a výkon. To sa dá dosiahnuť poskytnutím modulárneho C ++, API a sady príkazových riadkov používateľom.
2. Darknet
Darknet je open-source, ktorý sleduje rámec neurónovej siete. Je písaný pomocou ca CUDA. Inštalácia siete Darknet je jednoduchá a rýchla. Nezaberie to veľa času. Používa CPI aj GPU.
3. CatBoost
CatBoost je open-source podpora prechodu na základe knižnice stromu rozhodnutí. Je vyvinutý výskumníkmi a inžiniermi spoločnosti Yandex, ktoré mnohé organizácie často používajú na odporúčanie kľúčových slov, hodnotiace faktory. Je založený na algoritme MatrixNet.
4. Mule na tréning
Vďaka Training Mule je označovanie obrázkov jednoduché, pretože poskytuje súbor databázy pre dosiahnutie najlepších výsledkov. Používa sa na hosťovanie siete a poskytuje jednoduchý prístup k spracovaniu modelu v cloude poskytovaním API.
5. Cloud AutoML
Cloud AutoML prší modely strojového učenia vo vysokej kvalite s obmedzenými odborníkmi na strojové učenie.
6. Theano
Theano je open-source projekt vydaný Montrealskou univerzitou v Quebecu (domov YoshuaBengio) na základe licencie BSD. Bol vyvinutý skupinou LISA (teraz MILA).
Theano je knižnica od Pythonu, ktorá optimalizuje kompiláciu matematických výrazov, najmä mnohých maticových hodnôt. Theano vyjadruje výpočty pomocou syntaxe NumPy a kompiluje ich tak, aby úspešne bežal na architektúrach CPU alebo GPU. Theano sa nemôžeme naučiť priamo, dôvodom je to, že je veľmi hlboký v učení. Všetkým vám odporúčame jeden z najpopulárnejších projektov Pythonu, vďaka ktorým je Theano tak ľahké študovať hlboké vzdelávanie. Tieto projekty poskytujú Pythonu dátové štruktúry a správanie navrhnuté tak, aby rýchlo a spoľahlivo vytvorili hlboké vzdelávacie modely a zároveň zabezpečili, že Theano vyvíja a vykonáva rýchle a efektívne modely.
Napríklad knižnica Lasagne poskytuje triedam Theano na vytvorenie hlbokého učenia, ale na učenie bude stále potrebovať syntax Theano.
7. Keras
Keras je knižnica neurónových sietí s otvoreným zdrojom založená na Pythone. Môže bežať na hornom okraji Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano alebo PlaidM. Je navrhnutý tak, aby umožňoval rýchle experimentovanie s hlbokými neurálnymi sieťami. Je navrhnutý tak, aby bol užívateľsky príjemný, modulárny a rozšíriteľný.
API bolo „určené pre ľudí, nie pre stroje“ a riadi sa najlepšími postupmi znižovania kognitívnej záťaže. Samostatné moduly, ktoré môžete kombinovať na vytvorenie nových modelov, sú neurónové vrstvy, nákladové funkcie, optimalizátory, schémy inicializácie, kompatibilita aktivácie a schémy regularizácie. Nové moduly sa ľahko pridávajú ako nové triedy a funkcie. Modely, ktoré nemajú samostatné konfiguračné súbory, sú definované pomocou kódu Python. Hlavný dôvod použitia Kerasu je založený na ich hlavných zásadách, najmä na zásadách ľahkého použitia. Po importovaní modelu odporúčame našu vlastnú triedu ModelSerializer na ďalšie uloženie a načítanie modelu.
8. Pochodeň
Baterka je otvorená knižnica na strojové učenie, rámec pre vedecké výpočty a jazyk skriptu založený na programovacom jazyku Lua. Poskytuje širokú škálu algoritmov hlbokého učenia a používa skriptovací jazyk LuaJIT, ako aj základnú implementáciu C. Má tiež výkonnú sústavu N-rozmerov. Baterka je vedecká počítačová štruktúra so širokou podporou algoritmov prvého strojového zariadenia GPU. Vďaka jednoduchému a rýchlemu jazyku sa LuaJIT a základná implementácia C / CUDA používajú jednoducho a efektívne.
9. Infer.NET
Microsoft vydal svoj multiplatformový Infer. Čisté prostredie strojového učenia založené na modeli prostredníctvom otvoreného zdroja. Jeho program je zostavený pomocou vysoko výkonného kódového rámca na implementáciu prístupu, ktorý umožňuje podstatnú škálovateľnosť, približnú deterministickú Bayesovskú inferenciu. Modelové učenie sa vzťahuje aj na problémy s vlastnosťami údajov vrátane údajov v reálnom čase, heterogénnych údajov, neoznačených informácií a údajov s chýbajúcimi časťami a údajov so známymi deformáciami.
10. Scikit Learn
Scikit-learn bol vydaný v roku 2007. Je to open-source knižnica, ktorá sa používa v strojovom vzdelávaní. Bol navrhnutý na základe konceptu Matplotlib, SciPy a NumPy. Rámec scikit-learn sa netýka zavádzania údajov a manipulácie s nimi, skôr sa viac zaujíma o modelovanie údajov.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib je ďalšou alternatívou TensorFlow. Používa sa ako distribuovaný rámec pre strojové učenie. Pri vývoji projektu, ktorý je otvorený, sa Apache Spark Mllib často používa, pretože sa zameriava hlavne na strojové učenie, aby sa uľahčilo rozhranie. Obsahuje knižnicu, ktorá sa používa na prispôsobiteľné odborné vzdelávanie. Podporuje algoritmy, ako sú rozhodovacie stromy, regresia, klastrovanie a API na vyššej úrovni.
záver
V tomto článku sme videli alternatívne nástroje pre nástroj na učenie strojov TensorFlow.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca alternatívami TensorFlow. Tu sme diskutovali o koncepte a niektorých alternatívach TensorFlow, o ktorých by sme mali vedieť. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Čo je technológia Big Data Technology?
- Kompletné návody o alternatívach Redux
- Čo sú alternatívy SOA?
- Najlepšie alternatívy k systému Android
- Sprievodca ihriskom TensorFlow
- Základy Tensorflow