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:
- Можно создавать, обучать и развертывать модели DL в браузере.
- TensorFlow Lite поддерживает мобильные и встроенные устройства.
- Используется для интеграции данных различных типов и экспериментов с NN.
Ограничения:
- Требуется обширное кодирование.
- 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:
- Он используется для простого прототипирования и развертывания небольших проектов глубокого обучения.
- Он предлагает модель настройки в реальном времени во время обучения, например, эпохи, размер партии и т. Д.
- 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:
- Поддерживает параллелизм данных в своем ядре и, следовательно, работает быстро.
- Не нужно беспокоиться о создании NN с нуля. Просто аналогично перетаскиванию в визуальном программировании.
- Для низкоуровневых приложений используется бэкенд-библиотека.
- Лаконичный код.
Ограничения:
- 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.