Mi a TensorFlow alternatíva?
A TensorFlow Alternatives nem más, mint egy mély tanulási könyvtár, amely a mai kor leghíresebb része. A keresőmotor fejlesztése és a felhasználók gyors válaszadása érdekében a Google mélyreható tanulási és AI-fogalmakat használ.
Nézzünk meg egy valós példát.
Ha beír egy szót, azaz kulcsszót a Google keresőmotorjába, megjelenik a kulcsszóhoz kapcsolódó kapcsolódó keresések, vagyis egyszerűen ad néhány javaslatot a következő szóra. Annak érdekében, hogy ezt a javaslatot adja meg a felhasználónak a kereséshez, gépi tanulási koncepciókat kell használnia a hatékonyság javítása érdekében.
A Google nem tartalmaz nagy adatbázist, hogy ezt az automatikus javaslatot tegye, inkább tartalmaz néhány hatalmas számítógépet, amelyek megadják ezeket a javaslatokat, itt a TensorFlow jelenik meg a képen.
A Tensorflow egy olyan könyvtár, amely lehetővé teszi a gépi tanulást és a mesterséges intelligenciát a keresőmotor hatékonyságának javítása érdekében.
Ebben a cikkben néhány alternatívát fogunk találni a TensorFlow-ra, azaz a TensorFlow versenytársakra.
TensorFlow alternatívák
Íme 11 TensorFlow alternatíva, amelyeket tudnia kell:
1. MLpack
Az MLpack egy C ++ nyelvű gépi tanulási könyvtár. Ennek célja az egyszerű használat, a skálázhatóság és a sebesség növelése. Ez lehetővé teszi a gépi tanulást, hogy ajánlásokkal egyszerű hozzáférést biztosítson az új felhasználók számára. Nagy rugalmasságot és teljesítményt nyújt a felhasználók számára. Ez úgy érhető el, hogy moduláris C ++, API-t és egy sor parancssort biztosít a felhasználók számára.
2. Darknet
A Darknet egy nyílt forrású, amely egy neurális hálózati keretet követ. C és CUDA használatával írják. A Darknet telepítése egyszerű és gyors. Ez nem sok időt vesz igénybe. CPI-t és GPU-t is használ.
3. CatBoost
A CatBoost egy nyílt forrású gradiens fokozása, a döntési fa könyvtár alapján. A Yandex kutatói és mérnökök fejlesztették ki, amelyet sok szervezet széles körben használ kulcsszó-ajánlásokhoz, rangsorolási tényezőkhöz. A MatrixNet algoritmuson alapul.
4. Képzési öszvér
A Training Mule segítségével a képek címkézése egyszerűvé válik, mivel a legjobb eredmények elérése érdekében adatbázis-készletet biztosít. A hálózat üzemeltetésére szolgál, és könnyű hozzáférést biztosít a modell felhőben történő kezeléséhez az API biztosításával.
5. Cloud AutoML
A Cloud AutoML kiváló minőségű esőt kínál a gépi tanulási modellekhez, korlátozott gépi tanulási szakértőkkel.
6. Theano
A Theano egy nyílt forrású projekt, amelyet a Quebeci Montreali Egyetem (a YoshuaBengio otthona) bocsátott ki a BSD engedélyével. A LISA (jelenleg MILA) csoport fejlesztette ki.
A Theano egy Python könyvtára, amely optimalizálja a matematikai kifejezések, különösen a mátrix érték sokaságának összeállítását. Theano a NumPy szintaxissal fejezi ki a számításokat, és összeállítja azokat a CPU vagy GPU architektúrák sikeres futtatásához. Nem tudjuk közvetlenül megtanulni Theano-t, az az oka, hogy nagyon mély a tanulásban. Valójában mindenkinek nagyon ajánlott az egyik legnépszerűbb Python projekt, amely a Theano-t annyira könnyűvé teszi a mélyreható tanuláshoz. Ezek a projektek a Python számára olyan adatszerkezeteket és viselkedéseket biztosítanak, amelyek célja a mély tanulási modellek gyors és megbízható létrehozása, miközben biztosítják, hogy a Theano gyors és hatékony modelleket fejlesszen ki és hajtson végre.
A Lasagne könyvtár például biztosítja Theano osztályait a mély tanulás megteremtéséhez, ám a tanuláshoz továbbra is szükség van Theano szintaxissal.
7. Keras
A Keras Python-alapú, nyílt forrású neurális hálózati könyvtár. Futtatható a Tensor-Flow, a Microsoft Cognitive Toolkit, a Theano vagy a PlaidM felső szélén. A mély ideghálózatokkal történő gyors kísérletezés lehetővé tétele érdekében felhasználóbarát, moduláris és bővíthető.
Az API-t „emberek számára, nem gépek számára tervezték” és követi a legjobb kognitív terheléscsökkentési gyakorlatokat. Az önálló modulok, amelyeket új modellek létrehozására kombinálhatnak, a neurális rétegek, a költségfunkciók, az optimalizálók, az inicializálási sémák, az aktiválási kompatibilitási és a normalizációs sémák. Új osztályok és funkciókként az új modulokat könnyű hozzáadni. A külön konfigurációs fájlokkal nem rendelkező modelleket Python-kóddal határozzuk meg. A Keras használatának fő oka a vezérelveken alapul, elsősorban a könnyű használat elvein. Javasoljuk a saját ModelSerializer osztályunkat a modell további mentése és újratöltése céljából, miután a modellt importálta.
8. Fáklya
A fáklya nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár, a tudományos számítástechnika keretrendszere és a Lua programozási nyelvén alapuló szkriptnyelv. Széles körű, mély tanulási algoritmusokat kínál, és használja a LuaJIT szkriptnyelvét, valamint az alapjául szolgáló C megvalósítást. N-dimenziós erős tömbjével is rendelkezik. A fáklya egy tudományos számítógépes felépítés, amely széles körű támogatást nyújt a GPU-k első tanulási gépi algoritmusaihoz. Az egyszerű és gyors nyelvnek köszönhetően a LuaJIT és az alapjául szolgáló C / CUDA megvalósítás egyszerű és hatékony.
9. Infer.NET
A Microsoft kiadta az Infer platformot. Nettó modell alapú gépi tanulási környezet nyílt forráson keresztül. Programját nagy teljesítményű kódkeret alkotja, amely olyan megközelítést valósít meg, amely jelentős skálázhatóságot, megközelítőleg determinisztikus, Bayes-következtetést tesz lehetővé. A modelltanulás az adatjellemzőkkel kapcsolatos problémákra is vonatkozik, ideértve a valós idejű adatokat, heterogén adatokat, jelöletlen információkat és hiányzó részekkel ellátott adatokat, valamint az ismert torzulásokkal rendelkező adatokat.
10. Scikit Learn
A Scikit-learning 2007-ben jelent meg. Ez egy nyílt forráskódú könyvtár, amelyet a gépi tanuláshoz használnak. A Matplotlib, SciPy és NumPy koncepció alapján tervezték. A scikit-learning keretrendszer nem az adatok betöltésével és manipulálásával foglalkozik, hanem inkább az adatmodellezéssel.
11. Apache Spark MLlib
Az Apache Spark MLlib egy másik TensorFlow alternatíva. Elosztott keretként használják a gépi tanuláshoz. Egy nyílt forráskódú projekt kidolgozására széles körben használják az Apache Spark Mllib szoftvert, mivel elsősorban a gépi tanulásra összpontosít, hogy megkönnyítse a kezelőfelületet. Tartalmaz egy könyvtárat, amelyet méretezhető szakképzéshez használnak. Támogatja az olyan algoritmusokat, mint a döntési fák, a regresszió, a fürtözés és az API magasabb szinten.
Következtetés
Ebben a cikkben láttuk a TensorFlow gépi tanulási eszköz alternatív eszközeit.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a TensorFlow alternatívákhoz. Itt megvitattuk a koncepciót és néhány TensorFlow alternatívát, amelyeket tudnunk kellene. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mi a Big Data Technology?
- Teljes oktatóanyagok a Redux alternatíváiról
- Mik a SOA alternatívák?
- A legjobb alternatívák az Android-hoz
- Útmutató a TensorFlow játszótérhez
- Tensorflow alapok