Különbség a TensorFlow és a Caffe között
A TensorFlow egy nyílt forráskódú python-barát szoftverkönyvtár a numerikus számításhoz, amely gyorsabbá és könnyebbé teszi a gépi tanulást az adatáramlási grafikonok segítségével. A TensorFlow megkönnyíti az adatgyűjtést, a szolgáltatások előrejelzését, a felhasználói adatok alapján különböző modellek kiképzését és a jövőbeli eredmények finomítását. A TensorFlow-ot a Google gépi intelligencia kutatási részlegének agycsoportja fejlesztette ki gépi tanulás és mély tanulás kutatása céljából. A Caffe egy mélyreható oktatási keret, amely a neurális hálózati modelleket működteti, és amelyet a Berkeley Vision and Learning Center fejlesztett ki. A Caffe kifejezettségét, sebességét és modularitását szem előtt tartva fejlesztette ki. A Caffe modellekben az optimalizálást egyszerű szöveges sémaként definiálják, ahelyett, hogy a tudományos és alkalmazott előrelépést hajtják végre a közös kód, referenciamodellek és reprodukálhatóság szempontjából.
Mi a TensorFlow?
A TensorFlow platformok közötti, mivel felhasználhatjuk mind CPU, mind GPU, mobil és beágyazott platformokon, tensor áramlási egységeken stb. Történő futtatáshoz. A TensorFlow Python és C ++ programozási nyelven fejlesztették ki, amely jól használható numerikus számításokhoz és nagyszabású gépi tanuláshoz. és mély tanulási (neurális hálózatok) modellek, különböző algoritmusokkal, és egy közös rétegen keresztül elérhetőek. A TensorFlow képes a mély ideghálózatok különböző modelljeinek kiképzésére és futtatására, például a kézzel írott számok felismerésére, a képfelismerésre, a természetes nyelv feldolgozására, a részleges derivatív egyenleteken alapuló modellekre, az előrejelzéssel kapcsolatos modellekre és az ismétlődő neurális hálózatokra.
Mi a Caffe?
A Caffe-t C ++ programozási nyelven fejlesztették ki, a Python és a Matlab mellett. A Caffe építészete ösztönzi az új alkalmazásokat és innovációkat. Ez lehetővé teszi ezeknek a modelleknek a végrehajtását a CPU-n és a GPU-n, és válthatunk ezek között egyetlen zászló használatával. A kávézó sebessége alkalmassá teszi kutatási kísérletekhez és ipari fejlesztéshez, mivel egy nap alatt több mint 60 millió képet képes feldolgozni. A Caffe tudományos kutatási projekteket, nagyszabású ipari alkalmazásokat nyújt a képfeldolgozás, a látás, a beszéd és a multimédia területén. A Caffe segítségével különféle típusú ideghálózatokat képezhetünk.
A TensorFlow és a Caffe közötti fej-fej összehasonlítás (Infographics)
Az alábbiakban látható a 6 legfontosabb különbség a TensorFlow és a Caffe között 
Főbb különbségek a TensorFlow és a Caffe között
Mind a TensorFlow, mind a Caffe népszerű választás a piacon; vitassuk meg a TensorFlow és a Caffe közötti különbségeket
- A TensorFlow keretrendszer sokkal alkalmasabb kutatási és szervertermékekre, mivel mindkettőnek eltérő célcsoportja van, ahol a TensorFlow kutatókra és szerverekre törekszik, míg a Caffe keretrendszer alkalmasabb a termelési él bevezetésére. Míg mind a TensorFlow vs Caffe keretrendszereknek más a célzott felhasználói csoportja. A Caffe célja a mobiltelefonok és a számítástechnika korlátozott platformjai.
- Mind a TensorFlow, mind a Caffe meredek tanulási görbékkel rendelkezik azoknak a kezdőknek, akik el akarják tanulni a mély tanulást és az idegi hálózati modelleket.
- A Caffe teljesítménye több, mint a TensorFlow, 1, 2–5-szer, a Facebook belső teljesítményértékelése alapján.
- A TensorFlow jól működik a képeken és a szekvenciákon, és a leggyakrabban használt mélytanulás-könyvtárként szavazott, míg a Caffe a képeken is jól működik, de a szekvenciákon és a visszatérő ideghálózatokon nem működik jól.
- A TensorFlow könnyebben telepíthető a python pip csomagkezelés használatával, míg a Caffe telepítése nem egyszerű, össze kell állítanunk a forráskódot.
- A Caffe azoknak a fejlesztőknek szól, akik gyakorlati tapasztalatokat szeretnének megtapasztalni, és erőforrásokat kínálnak a képzéshez és a tanuláshoz, míg a TensorFlow magas szintű API-k gondoskodnak arról, ahol a fejlesztőknek nem kell aggódniuk.
TensorFlow vs Caffe összehasonlító táblázat
Az alábbiakban a 6 legfelső összehasonlítás található a TensorFlow és a Caffe között
| A TensorFlow és a Caffe összehasonlításának alapjai |
TensorFlow |
Caffe |
| Könnyebb telepítés | A TensorFlow könnyen telepíthető, mivel a felhasználóknak egyszerűen telepíteniük kell a python pip manager alkalmazást, míg a Caffe-ban össze kell állítanunk az összes forrásfájlt. | A Caffe-ban nincs egy egyszerű módszer a telepítéshez. Össze kell állítanunk minden forráskódot annak telepítéséhez, ami hátrány. |
| Életciklus-menedzsment és API-k | A TensorFlow magas szintű API-kat kínál a modellépítéshez, így könnyen kísérletezhetjük a TensorFlow API-kat. Megfelelő felülettel rendelkezik a python számára (ami az adattudósok számára a nyelvválasztás) a gépi tanulási feladatokhoz. | A Caffe-nak nincs magasabb szintű API-ja, ezért nehéz lesz kísérletezni a Caffe-vel, a konfiguráció nem szabványos módon az alacsony szintű API-kkal. A közép-alacsony szintű API-k Caffe megközelítése kevés magas szintű támogatást és korlátozott mély konfigurálhatóságot biztosít. A Caffe felület inkább a C ++, ami azt jelenti, hogy a felhasználóknak manuálisan több feladatot kell végrehajtaniuk, például a konfigurációs fájl létrehozását stb. |
| GPU | A TensorFlowban a tf.device () használatával használhatjuk a GPU-kat, amelyben minden szükséges kiigazítás dokumentáció nélkül elvégezhető, és további API-változtatásokra van szükség. A TensorFlow programban képes egy modell két példányának futtatására két GPU-n és egy modell két GPU-n. | A Caffe-ban a python nem támogatja az eszközöket. Tehát az összes képzést C ++ parancssori felületen kell elvégezni. Támogatja a multi-GPU konfiguráció egyetlen stílusát, míg a TensorFlow többféle multi-GPU konfigurációt támogat. |
| Több gépi támogatás | A TensorFlow programban a tf beállításával a jobok konfigurálása egyszerű a több csomópontú feladatokhoz. A feladatok számához tartozó eszköznek futnia kell. | A Caffe-ban MPI könyvtárat kell használnunk a többcsomópontú támogatáshoz, és kezdetben a tömeges, többcsomópontú szuperszámítógép-alkalmazások széttörésére használták. |
| Meghatározás | A tensorflow keret sokkal alkalmasabb kutatási és szervertermékekre, mivel mindkettő eltérő célcsoportot tartalmaz, ahol a TensorFlow kutatót és szervert céloz meg. | A Caffe-keret sokkal alkalmasabb a termelési él bevezetésére. Míg mindkét keretnek eltérő a célzott felhasználói csoportja. A Caffe célja a mobiltelefonok és a számítástechnika korlátozott platformjai. |
| Teljesítmény, a tanulási görbe | A tensorflow keretrendszer kevesebb teljesítményt nyújt, mint a Caffe a Facebook belső benchmarkingjában. Meredek tanulási görbéje van, és képeken és sorozatokon jól működik. A Keras mellett a leggyakrabban használt mély tanulási könyvtárként szavazták. | A Caffe keretrendszerének teljesítménye 1, 2–5-szer nagyobb, mint a TensorFlow teljesítménye a Facebook belső benchmarkingjában. Meredek tanulási görbével rendelkezik a kezdők számára. Jól működik a képek mély tanulásánál, de nem működik jól a visszatérő ideghálózatokon és szekvenciamodelleken. |
Következtetés - TensorFlow vs Caffe
Végül a TensorFlow vs Caffe mélyreható tanulási keretrendszer összehasonlításának áttekintése. Remélem, hogy jól megérti ezeket a kereteket, miután elolvasta ezt a TensorFlow vs Caffe cikket. A TensorFlow keretrendszer gyorsan növekvő, és a leggyakrabban használt mélyreható tanulási keretrendszerként szavazott, és a Google a közelmúltban komoly beruházásokat végzett a keretrendszerbe. A TensorFlow mobil hardver támogatást nyújt, az alacsony szintű API mag egy végponttól a végig programozható vezérlést és a magas szintű API-kat biztosít, amely gyors és hatékony, miközben a Caffe ezeken a területeken hátrafelé halad a TensorFlow-hoz képest. A TensorFlow tehát potenciálisan domináns lehet a mély tanulási keretben.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a TensorFlow és a Caffe közötti legnagyobb különbséghez. Itt is tárgyaljuk a TensorFlow vs Caffe kulcsfontosságú különbségeket az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni.
- Ubuntu vs Windows 10 - Összehasonlítás
- Winforms vs WPF - Hasznos különbségek
- Különbséget kell tenni a SOAP és a JSON között