Rozdiel medzi TensorFlow vs Caffe
TensorFlow je softvérová knižnica s otvoreným zdrojovým kódom pre python pre numerické výpočty, ktorá umožňuje učenie strojov rýchlejšie a ľahšie pomocou grafov toku údajov. TensorFlow uľahčuje proces získavania údajov, predpovedania funkcií, školenia rôznych modelov na základe užívateľských údajov a vylepšovania budúcich výsledkov. TensorFlow je vyvíjaný mozgovým tímom v divízii výskumu strojovej inteligencie spoločnosti Google pre strojové učenie a výskum hlbokého učenia. Caffe je hlboký vzdelávací rámec pre školenie a prevádzkovanie modelov neurónovej siete a je vyvíjaný Berkeley Vision and Learning Center. Caffe je vyvíjaný s ohľadom na výraz, rýchlosť a modularitu. V Caffe modeloch a optimalizáciách sú definované ako schémy prostého textu namiesto kódu s vedeckým a aplikovaným pokrokom v oblasti spoločného kódu, referenčných modelov a reprodukovateľnosti.
Čo je TensorFlow?
TensorFlow je multiplatformový, pretože ho môžeme používať na beh na procesoroch aj GPU, na mobilných a zabudovaných platformách, tenzorových jednotkách atď. a modely hlbokého učenia (neurónové siete) s rôznymi algoritmami a dostupné prostredníctvom spoločnej vrstvy. TensorFlow dokáže trénovať a prevádzkovať rôzne modely hlbokých neurónových sietí, ako napríklad rozpoznávanie ručne písaných číslic, rozpoznávanie obrázkov, spracovanie prirodzeného jazyka, modely založené na parciálnych derivačných rovniciach, modely súvisiace s predikciou a opakujúce sa neurónové siete.
Čo je Caffe?
Caffe je vyvíjaný v programovacom jazyku C ++ spolu s Python a Matlab. Architektúra spoločnosti Caffe podporuje nové aplikácie a inovácie. Umožňuje vykonávanie týchto modelov na CPU a GPU a môžeme medzi nimi prepínať pomocou jediného príznaku. Vďaka rýchlosti Caffe je vhodný pre výskumné experimenty a rozvoj priemyslu, pretože dokáže spracovať viac ako 60 miliónov obrázkov za jeden deň. Caffe poskytuje akademické výskumné projekty, rozsiahle priemyselné aplikácie v oblasti spracovania obrazu, videnia, reči a multimédií. Pomocou Caffe môžeme trénovať rôzne typy neurónových sietí.
Porovnanie medzi hlavami medzi TensorFlow a Caffe (infografika)
Nižšie je uvedený 6 najlepších rozdielov medzi TensorFlow a Caffe 
Hlavné rozdiely medzi TensorFlow a Caffe
Obaja TensorFlow vs Caffe sú populárne voľby na trhu; porozprávajme sa o niektorých hlavných rozdieloch medzi TensorFlow a Caffe
- Rámec TensorFlow je vhodnejší pre výskumné a serverové produkty, pretože oba majú odlišnú skupinu cieľových používateľov, pričom cieľom TensorFlow je výskumný pracovník a servery, zatiaľ čo rámec Caffe je vhodnejší na nasadenie na hrane výroby. Zatiaľ čo obidva rámce TensorFlow vs Caffe majú odlišnú skupinu cieľových používateľov. Caffe sa zameriava na mobilné telefóny a výpočtové platformy.
- Oba modely TensorFlow vs Caffe majú strmé krivky učenia pre začiatočníkov, ktorí sa chcú naučiť hlboké učenie a modely neurónovej siete.
- Caffe má vyšší výkon ako TensorFlow 1, 2 až 5-krát v porovnaní s interným benchmarkingom na Facebooku.
- TensorFlow funguje dobre na obrázkoch a sekvenciách a hlasoval ako najpoužívanejšia knižnica na hlboké vzdelávanie, zatiaľ čo Caffe na obrázkoch funguje dobre, ale na sekvenciách a opakujúcich sa neurálnych sieťach nefunguje dobre.
- Nasadenie TensorFlow je jednoduchšie pomocou správy balíkov python pip, zatiaľ čo nasadenie Caffe nie je jednoduché, musíme zostaviť zdrojový kód.
- Caffe je určený pre vývojárov, ktorí chcú zažiť praktické hlboké vzdelávanie a ponúka zdroje na školenie a vzdelávanie, zatiaľ čo API na vysokej úrovni TensorFlow sa starajú o to, kde sa vývojári nemusia obávať.
Porovnávacia tabuľka TensorFlow verzus Caffe
Nižšie je 6. najvyššie porovnanie medzi TensorFlow vs Caffe
| Základ porovnania medzi TensorFlow vs Caffe |
TensorFlow |
Caffe |
| Ľahšie nasadenie | TensorFlow sa dá ľahko nasadiť, pretože používatelia musia ľahko nainštalovať python pip manažéra, zatiaľ čo v Caffe musíme kompilovať všetky zdrojové súbory. | V spoločnosti Caffe nemáme žiadny priamy spôsob nasadenia. Musíme zostaviť každý zdrojový kód, aby sme ho mohli implementovať, čo je nevýhoda. |
| Správa životného cyklu a API | TensorFlow ponúka API na vysokej úrovni pre tvorbu modelov, takže môžeme ľahko experimentovať s API TensorFlow. Má vhodné rozhranie pre python (čo je výber jazyka pre vedcov údajov) pre strojové učenie. | Caffe nemá API vyššej úrovne, vďaka čomu bude ťažké experimentovať s Caffe, konfiguráciou neštandardným spôsobom s nízkoúrovňovými API. Prístup Caffe k rozhraním API so strednou až nízkou úrovňou poskytuje malú podporu na vysokej úrovni a obmedzenú hlbokú konfigurovateľnosť. Rozhranie Caffe je viac C ++, čo znamená, že používatelia musia vykonať viac úloh manuálne, napríklad vytvorenie konfiguračného súboru atď. |
| GPU | V TensorFlow môžeme používať GPU pomocou tf.device (), v ktorej je možné vykonať všetky potrebné úpravy bez akejkoľvek dokumentácie a ďalších zmien API. V TensorFlow môžeme spustiť dve kópie modelu na dvoch GPU a jeden model na dvoch GPU. | V Caffe neexistuje podpora nástrojov v pythone. Preto je potrebné všetky školenia vykonávať na základe rozhrania príkazového riadku C ++. Podporuje jediný štýl konfigurácie viacerých GPU, zatiaľ čo TensorFlow podporuje viacero typov konfigurácií viacerých GPU. |
| Podpora viacerých strojov | V TensorFlow je konfigurácia úloh jednoduchá pre úlohy s viacerými uzlami nastavením tf. Je potrebné spustiť zariadenie podľa počtu úloh. | V spoločnosti Caffe potrebujeme na podporu viacerých uzlov použiť knižnicu MPI a pôvodne sa používa na rozdeľovanie rozsiahlych aplikácií viacerých uzlov superpočítačov. |
| definícia | Rámec tensorflow je vhodnejší pre výskumné a serverové produkty, pretože oba majú odlišnú skupinu cieľových používateľov, pre ktorých je cieľom TensorFlow výskumný pracovník a servery. | Caffe framework je vhodnejší pre nasadenie na hrane výroby. Keďže oba rámce majú odlišný súbor cieľových používateľov. Caffe sa zameriava na mobilné telefóny a výpočtové platformy. |
| Výkon, krivka učenia | Rámec tensorflow má pri internom benchmarkingu Facebooku menší výkon ako Caffe. Má strmú krivku učenia a funguje dobre na obrázkoch a sekvenciách. Hlasuje sa za najpoužívanejšiu knižnicu hĺbkového vzdelávania spolu s Kerasom. | Caffe framework má výkon 1, 2 až 5 krát viac ako TensorFlow vo vnútornom benchmarkingu Facebooku. Má strmú krivku učenia pre začiatočníkov. Funguje dobre pre hlboké učenie sa na obrázkoch, ale nefunguje dobre na opakujúcich sa neurónových sieťach a sekvenčných modeloch. |
Záver - TensorFlow vs Caffe
Nakoniec je to prehľad porovnania medzi dvoma hlbokými učebnými rámcami TensorFlow vs Caffe. Dúfam, že po prečítaní tohto článku TensorFlow verzus Caffe budete mať dobré vedomosti o týchto rámcoch. Rámec TensorFlow je rýchlo rastúci a hlasoval sa za najpoužívanejšie rámce pre hlboké vzdelávanie. Spoločnosť Google nedávno do tohto rámca značne investoval. TensorFlow poskytuje podporu mobilného hardvéru, jadro API na nízkej úrovni poskytuje jedno úplné riadenie programovania a API na vysokej úrovni, vďaka ktorým je rýchle a efektívne, zatiaľ čo Caffe v týchto oblastiach zaostáva v porovnaní s TensorFlow. TensorFlow má teda potenciál stať sa dominantným v rámci hlbokého vzdelávania.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca najvyšším rozdielom medzi TensorFlow a Caffe. Tu diskutujeme aj kľúčové rozdiely medzi TensorFlow a Caffe s infografikami a porovnávacou tabuľkou. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch.
- Ubuntu vs Windows 10 - najlepšie porovnanie
- Winforms vs WPF - užitočné rozdiely
- Rozlišujte medzi SOAP a JSON