Deep Learning Frameworks im Vergleich: MxNet vs TensorFlow vs DL4j vs PyTorch

Es ist eine großartige Zeit, um ein tief lernender Ingenieur zu sein. In diesem Artikel werden wir einige der beliebten Deep-Learning-Frameworks wie Tensorflow und CNTK durchgehen, damit Sie auswählen können, welches für Ihr Projekt am besten geeignet ist.

Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens. Obwohl maschinelles Lernen verschiedene Algorithmen hat, sind neuronale Netze die leistungsstärksten.

Deep Learning ist die Technik zum Aufbau komplexer mehrschichtiger neuronaler Netze. Dies hilft uns, schwierige Probleme wie Bilderkennung, Sprachübersetzung, selbstfahrende Autotechnik und mehr zu lösen.

Es gibt unzählige reale Anwendungen des Deep Learning von selbstfahrenden Tesla-Autos bis hin zu KI-Assistenten wie Siri. Um diese neuronalen Netze aufzubauen, verwenden wir verschiedene Frameworks wie Tensorflow, CNTK und MxNet.

Wenn Sie mit Deep Learning noch nicht vertraut sind, beginnen Sie hier, um einen guten Überblick zu erhalten.

Frameworks

Ohne den richtigen Rahmen kann der Aufbau hochwertiger neuronaler Netze schwierig sein. Mit dem richtigen Framework müssen Sie sich nur darum kümmern, die richtigen Daten in die Hände zu bekommen.

Das bedeutet nicht, dass die Kenntnis der Deep-Learning-Frameworks allein ausreicht, um Sie zu einem erfolgreichen Datenwissenschaftler zu machen.

Sie benötigen eine solide Grundlage für die grundlegenden Konzepte, um ein erfolgreicher Deep-Learning-Ingenieur zu sein. Aber der richtige Rahmen wird Ihnen das Leben leichter machen.

Außerdem verfügen nicht alle Programmiersprachen über eigene Frameworks für maschinelles Lernen / Deep Learning. Dies liegt daran, dass nicht alle Programmiersprachen in der Lage sind, Probleme mit maschinellem Lernen zu lösen.

Sprachen wie Python zeichnen sich unter anderem durch ihre komplexe Datenverarbeitung aus.

Lassen Sie uns einige der heute verwendeten Deep-Learning-Frameworks durchgehen. Jeder hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Es ist wichtig, mindestens ein grundlegendes Verständnis dieser Frameworks zu haben, damit Sie das richtige für Ihre Organisation oder Ihr Projekt auswählen können.

TensorFlow

TensorFlow ist die bekannteste Deep-Learning-Bibliothek. Wenn Sie ein Datenwissenschaftler sind, haben Sie wahrscheinlich mit Tensorflow begonnen. Es ist eine der effizientesten Open-Source-Bibliotheken, mit denen gearbeitet werden kann.

Google hat TensorFlow als internes Deep-Learning-Tool entwickelt, bevor es Open-Sourcing-fähig ist. TensorFlow unterstützt viele nützliche Anwendungen, darunter Uber, Dropbox und Airbnb.

Vorteile von Tensorflow

  • Benutzerfreundlich. Leicht zu erlernen, wenn Sie mit Python vertraut sind.
  • Tensorboard zur Überwachung und Visualisierung. Es ist ein großartiges Werkzeug, wenn Sie Ihre Deep-Learning-Modelle in Aktion sehen möchten.
  • Gemeinschaftliche Unterstützung. Experten von Google und anderen Unternehmen verbessern TensorFlow fast täglich.
  • Mit TensorFlow Lite können Sie TensorFlow-Modelle auf Mobilgeräten ausführen.
  • Mit Tensorflow.js können Sie mithilfe von JavaScript Deep-Learning-Modelle in Echtzeit im Browser ausführen.

Einschränkungen des Tensorflusses

  • TensorFlow ist im Vergleich zu Frameworks wie MxNet und CNTK etwas langsam.
  • Das Debuggen kann eine Herausforderung sein.
  • Keine Unterstützung für OpenCL.

Apache MXNet

MXNet ist ein weiteres beliebtes Deep Learning-Framework. MXNet wurde von der Apache Software Foundation gegründet und unterstützt eine Vielzahl von Sprachen wie JavaScript, Python und C ++. MXNet wird auch von Amazon Web Services unterstützt, um Deep-Learning-Modelle zu erstellen.

MXNet ist ein rechnerisch effizientes Framework, das sowohl in der Wirtschaft als auch in der Wissenschaft eingesetzt wird.

Vorteile von Apache MXNet

  • Effizient, skalierbar und schnell.
  • Unterstützt von allen wichtigen Plattformen.
  • Bietet GPU-Unterstützung zusammen mit dem Multi-GPU-Modus.
  • Unterstützung für Programmiersprachen wie Scala, R, Python, C ++ und JavaScript.
  • Einfache Modellbereitstellung und leistungsstarke API.

Nachteile von Apache MXNet

  • Im Vergleich zu TensorFlow hat MXNet eine kleinere Open Source-Community.
  • Verbesserungen, Fehlerkorrekturen und andere Funktionen dauern aufgrund des Mangels an umfassender Community-Unterstützung länger.
  • Obwohl MxNet von vielen Unternehmen in der Technologiebranche weit verbreitet ist, ist es nicht so beliebt wie Tensorflow.

Microsoft CNTK

Große Unternehmen verwenden normalerweise Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), um Deep-Learning-Modelle zu erstellen.

Obwohl von Microsoft erstellt, ist CNTK ein Open-Source-Framework. Es zeigt neuronale Netze in Form von gerichteten Graphen unter Verwendung einer Folge von Rechenschritten.

CNTK wird mit C ++ geschrieben, unterstützt jedoch verschiedene Sprachen wie C #, Python, C ++ und Java.

Die Unterstützung von Microsoft ist für CNTK von Vorteil, da Windows das bevorzugte Betriebssystem für Unternehmen ist. CNTK wird auch im Microsoft-Ökosystem häufig verwendet.

Beliebte Produkte, die CNTK verwenden, sind Xbox, Cortana und Skype.

Vorteile von Microsoft CNTK

  • Bietet zuverlässige und hervorragende Leistung.
  • Die Skalierbarkeit von CNTK hat es in vielen Unternehmen zu einer beliebten Wahl gemacht.
  • Hat zahlreiche optimierte Komponenten.
  • Einfache Integration in Apache Spark, eine Analyse-Engine für die Datenverarbeitung.
  • Funktioniert gut mit Azure Cloud, die beide von Microsoft unterstützt werden.
  • Ressourcennutzung und -verwaltung sind effizient.

Nachteile von Microsoft CNTK

  • Minimale Community-Unterstützung im Vergleich zu Tensorflow, aber ein engagiertes Team von Microsoft-Ingenieuren arbeitet Vollzeit daran.
  • Signifikante Lernkurve.

PyTorch

PyTorch ist ein weiteres beliebtes Deep-Learning-Framework. Facebook hat Pytorch in seinem AI-Forschungslabor (FAIR) entwickelt. Pytorch hat Googles Tensorflow hart umkämpft.

Pytorch unterstützt sowohl Python als auch C ++, um Deep-Learning-Modelle zu erstellen. Es wurde vor drei Jahren veröffentlicht und wird bereits von Unternehmen wie Salesforce, Facebook und Twitter verwendet.

Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Reinforcement Learning sind einige der vielen Bereiche, in denen PyTorch glänzt. Es wird auch in der Forschung von Universitäten wie Oxford und Organisationen wie IBM verwendet.

PyTorch ist auch eine gute Wahl für die Erstellung von Rechengraphen. Es unterstützt auch die Entwicklung von Cloud-Software und bietet nützliche Funktionen, Tools und Bibliotheken. Und es funktioniert gut mit Cloud-Plattformen wie AWS und Azure.

Vorteile von PyTorch

  • Benutzerfreundliches Design und Struktur, die die Erstellung von Deep-Learning-Modellen transparent machen.
  • Verfügt über nützliche Debugging-Tools wie den PyCharm-Debugger.
  • Enthält viele vorgefertigte Modelle und unterstützt verteiltes Training.

Nachteile von PyTorch

  • Verfügt nicht über Schnittstellen zur Überwachung und Visualisierung wie TensorFlow.
  • Im Vergleich dazu ist PyTorch ein neues Deep-Learning-Framework und wird derzeit von der Community weniger unterstützt.

DeepLearning4j

DeepLearning4j ist ein hervorragendes Framework, wenn Ihre Hauptprogrammiersprache Java ist. Es handelt sich um eine kommerzielle Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek.

Deeplearning4j unterstützt alle wichtigen Arten von neuronalen Netzwerkarchitekturen wie RNNs und CNNs.

Deeplearning4j wurde für Java und Scala geschrieben. Es lässt sich auch gut in Hadoop und Apache Spark integrieren. Deeplearning4j unterstützt auch GPUs und ist daher eine gute Wahl für Java-basierte Deep-Learning-Lösungen.

Vorteile von DeepLearning4j

  • Skalierbar und kann problemlos große Datenmengen verarbeiten.
  • Einfache Integration mit Apache Spark.
  • Hervorragende Community-Unterstützung und Dokumentation.

Nachteile von DeepLearning4j

  • Beschränkt auf die Programmiersprache Java.
  • Relativ weniger beliebt im Vergleich zu Tensorflow und PyTorch.

Fazit

Jedes Framework enthält eine Liste mit Vor- und Nachteilen. Die Wahl des richtigen Rahmens ist jedoch entscheidend für den Erfolg eines Projekts.

Sie müssen verschiedene Faktoren wie Sicherheit, Skalierbarkeit und Leistung berücksichtigen. Bei Lösungen für Unternehmen wird die Zuverlässigkeit zu einem weiteren Hauptfaktor.

Wenn Sie gerade erst anfangen, beginnen Sie mit Tensorflow. Wenn Sie ein Windows-basiertes Unternehmensprodukt erstellen, wählen Sie CNTK. Wenn Sie Java bevorzugen, wählen Sie DL4J.

Ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen bei der Auswahl des richtigen Deep-Learning-Frameworks für Ihr nächstes Projekt. Wenn Sie Fragen haben, wenden Sie sich an mich.

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