Автор оригинала: Pankaj Kumar.
В этой статье мы будем сравнивать различные аспекты библиотек Tensorflow pytorch vs tensorflow vs keras для наших потребностей в обучении машин.
Вступление
Во время процесса работы на моделях ML и AI всегда есть сомнение – вы используете правильную структуру?
Опрос того, работаете ли вы с лучшими рамками или вы должны просто выйти.
В процессе этого вы можете потратить много времени, которые могут быть использованы при работе с моделями, а не проходить через синтаксис.
В конце концов, вы можете даже обнаружить, что вам это понравилось, но иногда нет.
Итак, мы здесь, чтобы помочь вам выяснить, стоит ли прыгать на питорчестве против Tensorflow против KERAS ML для ваших моделей данных науки.
Быстрое сравнение между Pytorch VS Tensorflow против KERAS
| Керас | Питорчан | Tensorflow | |
| Наборы данных | Лучше всего для небольших данных | Большие данные без проблем с производительностью | Большие данные без проблем с производительностью |
| Отладка | Отладка редко необходимо из-за простоты модуля | Сильные функции отладки | Комплекс для отладки кода Tensorflow |
| Обученные модели для тестирования? | да | да | да |
| Популярность | Самый популярный | Третий самый популярный | Второй самый популярный |
| Скорость | Медленный | Быстрый | Быстрый |
| Язык | Питон | Луа | C ++, Cuda, Python |
Шаги установки для Pytorch – Tensorflow – KERAS
Прежде чем начать сравнивать функции, это может быть хорошая идея, чтобы узнать, где вернуться, если у вас есть смена сердца.
Итак, вот несколько разделов, которые могут помочь вам начать с различными каркасами,
1. Pytorch.
Pytorch – это библиотека обучения машины с открытым исходным кодом, основанная на библиотеке горелки, используемая для создания приложений на компьютерном видении и обработке натурального языка, в основном разработанная исследовательской лабораторией AI Facebook.
Ниже приведены инструкции по установке для диспетчера пакетов PIP.
Возможно, имеет смысл использовать менеджер пакета Anaconda для науки о данных,
Монтаж
Вот команда для установки Pytorch и его библиотек,
pip install torch===1.7.1 torchvision===0.8.2 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
Документация
Вот документация для работы с Pytorch Отказ
2. Tensorflow
Tensorflow – это бесплатная библиотека программного обеспечения для изучения машин.
Работая с Tensorflow, важно отметить его сильные стороны.
Его можно использовать в различных задачах, но, Tensorflow имеет особый фокус на обучение и вывод глубоких нейронных сетей.
Вот команда для установки Tensorflow и его библиотек,
pip install tensorflow
Документация
Вот документация для работы с Tensorflow Отказ
3. Керас
Будучи программной библиотекой с открытым исходным кодом, которая предоставляет интерфейс Python для искусственных нейронных сетей. KERAS в основном действует как интерфейс для библиотеки Tensorflow.
Вот команда для установки модуля и его библиотек,
pip install Keras
Документация
Вот документация для работы с Керас Отказ
Pytorch vs Tensorflow vs Keras – сравнение
Давайте посмотрим на некоторые преимущества, которые каждый из этих библиотек содержит вместе с ним.
Преимущества использования Pytorch
Известно, что способность предлагать возможности отладки, которые Far Outlass как Tensorflow, так и KERAS, Pytorch – это рамки, которая предлагает справедливую долю конкуренции на две другие рамки.
Несмотря на недавний дебют, Pytorch определяется обеспечить большую гибкость к вашему коду.
Это особенно сияет более эффективным при тестировании меньших кусочков кода и имеет обширные возможности отладки.
Преимущества использования Tensorflow
Будучи рамочной структурой, которая была разработана в течение многих лет, Tensorflow считается надежным пакетом для работы.
Большое количество приложений Tensorflow довольно тяжело, и постоянно требует производительности, даже когда наборный набор невероятно огромной.
Основная причина относительно того, почему она надежна? Это отвечает по мере необходимости.
Tensorflow отлично работает с большим количеством наборов данных и обеспечивает высокую производительность даже с большим количеством данных для обработки.
Хорошо известно для его скорости и функциональности, она также используется в обнаружении объекта, где вам нужно работать с большим набором данных сравнений.
Преимущества использования кера
Будучи API, который очень высокий уровень, KERAS предоставляет услугу, размещенную поверх других конструкций, таких как Tensorflow.
Наряду с этим аспектом KERAS является относительно простым модулем, который довольно легко понять, как только вы пройдете через документацию.
Керас, однако, не очень хорошо работает с крупномасштабными проектами и в таком смысле, не довольно тяжело.
Скорее в основном используется для работы над небольшими наборами наборах, он используется для разработки быстрых и упрощенных прототипов.
Заключение
Суммируя все это все, мы могли бы прийти к выводу, что pytorch особенно более эффективно, когда один написал код, который имеет тенденцию к тому, чтобы быть больше скрипта.
Однако он предоставляет очень эффективные и полезные варианты отладки и должны рассматриваться как высоко в этом отношении.
Tensorflow – это каркас, который может работать с большим набором данных, предоставляя инструменты обнаружения функций и объектов и сравнительно быстрее по сравнению с двумя другими двумя.
KERAS API используется в качестве среды прототипирования и ключевой особенностью, в том, что он также может поддерживать Tensorflow. Принимая во внимание, что поддержка задней стороны огромна.
Если вы все еще будете противоречить, просмотрите некоторые из наших статей о работе с каждой из этих структур!
- Введение на работу с Pytorch
- Как начать с Tensorflow?
- Что такое кера?
В целом, хорошая идея выбрать рамку на основе случая использования и то, что вам удобно работать с ним.
Что ж, пока это все!