Привет, народ,

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое включает искусственные нейронные сети в процесс обучения. Это может быть контролируемым, полуконтролируемым или неконтролируемым. Внедрение моделей глубокого обучения в Python упрощается благодаря встроенным фреймворкам. Это упрощает создание сложных нейронных сетей (NN), помогая сократить время кодирования, необходимое для создания NN с нуля. Давайте рассмотрим третье место среди лучших фреймворков для глубокого обучения (DL), доступных для Python, которые должен знать каждый энтузиаст глубокого обучения.

1. Тензорный поток

TensorFlow — это самая популярная и широко используемая платформа DL с открытым исходным кодом от Google. Это низкоуровневая структура DL.

Плюсы:

  1. Можно создавать, обучать и развертывать модели DL в браузере.
  2. TensorFlow Lite поддерживает мобильные и встроенные устройства.
  3. Используется для интеграции данных различных типов и экспериментов с NN.

Ограничения:

  1. Требуется обширное кодирование.
  2. Настройка модели в реальном времени не разрешена, т. е. каждый раз, когда вы меняете конфигурацию модели, вы должны заново обучать ее.

Загляните здесь, чтобы узнать больше.

2. ПиТорч

PyTorch предоставляется Facebook и является вторым по популярности и широко используемым фреймворком DL. В основном он был построен с целью сократить время разработки NN и помочь в быстром производстве для бизнеса.

Плюсы:

  1. Он используется для простого прототипирования и развертывания небольших проектов глубокого обучения.
  2. Он предлагает модель настройки в реальном времени во время обучения, например, эпохи, размер партии и т. Д.
  3. Используется для создания масштабируемых моделей, готовых к производству.

Загляните здесь, чтобы узнать больше.

3. Керас

Keras — третья по популярности и широко используемая высокоуровневая среда DL. Он работает поверх TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano и PlaidML.

Плюсы:

  1. Поддерживает параллелизм данных в своем ядре и, следовательно, работает быстро.
  2. Не нужно беспокоиться о создании NN с нуля. Просто аналогично перетаскиванию в визуальном программировании.
  3. Для низкоуровневых приложений используется бэкенд-библиотека.
  4. Лаконичный код.

Ограничения:

  1. Меньше возможностей для настройки/настройки NN.

Загляните здесь, чтобы узнать больше.

Надеюсь, вам понравилось ❤️.

Удачного обучения и кодирования,

Виджаякумар Паттанашетти

МСП 2020 | Индия

Свяжитесь со мной в LinkedIn.