Co je TensorFlow Alternatives?
TensorFlow Alternatives není nic jiného než knihovna pro hluboké učení, která je v dnešní době nejslavnější. Abychom vylepšili vyhledávací stroj a poskytli rychlou odpověď na dotazy uživatelů, používá Google koncepty hlubokého učení a umělé inteligence.
Uvidíme jeden příklad ze skutečného života.
Pokud do vyhledávače Google zadáte nějaké slovo, tj. Klíčové slovo, zobrazí se mu související vyhledávání, jinými slovy, jednoduše se zobrazí nějaké návrhy pro další slovo. Aby uživateli poskytli tento návrh pro jeho hledání, musí použít koncepty strojového učení ke zvýšení efektivity.
Google neobsahuje velké databáze, které by dávaly tento automatický návrh, ale spíše obsahuje některé masivní počítače, které těmto návrhům dávají, tady na obrázku přijde TensorFlow.
Tensorflow je knihovna, která umožňuje strojové učení a umělou inteligenci zlepšit účinnost vyhledávače.
V tomto článku se podíváme na některé alternativy k TensorFlow, tj. Konkurentům TensorFlow.
Alternativy TensorFlow
Zde je 11 alternativ TensorFlow, které byste měli znát:
1. MLpack
MLpack je knihovna strojového učení, která je napsána v C ++. Cílem je poskytnout snadné použití, dát škálovatelnost, zvýšit rychlost. Umožňuje strojovému učení poskytovat snadný přístup novým uživatelům poskytováním doporučení. Poskytuje uživatelům vysokou flexibilitu a výkon. Toho lze dosáhnout poskytnutím modulárního C ++, API a sady příkazových řádků uživatelům.
2. Darknet
Darknet je open-source, který sleduje rámec neuronové sítě. Je psán pomocí c a CUDA. Instalace Darknet je snadná a rychlá. Netrvá to moc času. Používá CPI i GPU.
3. CatBoost
CatBoost je open-source podpora přechodu na základě knihovny stromů rozhodnutí. Je vyvíjen výzkumníky a inženýry společnosti Yandex, které mnoho organizací často používá pro doporučení klíčových slov, hodnotící faktory. Je založen na algoritmu MatrixNet.
4. Trénink Mule
Díky Training Mule je označování obrázků snadné, protože poskytuje soubor databáze pro dosažení nejlepších výsledků. Používá se k hostování sítě a poskytuje snadný přístup ke zpracování modelu v cloudu poskytováním API.
5. Cloud AutoML
Cloud AutoML prší modely strojového učení ve vysoké kvalitě s omezenými odborníky na strojové učení.
6. Theano
Theano je open-source projekt vydaný Montrealskou univerzitou v Quebecu (domov YoshuaBengio) na základě licence BSD. Byl vyvinut skupinou LISA (nyní MILA).
Theano je knihovna od Pythonu, která optimalizuje kompilaci matematických výrazů, zejména mnoha maticových hodnot. Theano vyjadřuje výpočty pomocí syntaxe NumPy a kompiluje je tak, aby úspěšně fungoval na architekturách CPU nebo GPU. Theano se nemůžeme učit přímo, důvodem je to, že je velmi hluboký v učení. Ve skutečnosti jeden z nejpopulárnějších projektů Pythonu, díky nimž je Theano tak snadné pro hluboké učení, se vám všem doporučuje. Tyto projekty poskytují Pythonu datové struktury a chování navržené tak, aby rychle a spolehlivě vytvářely hluboké modely učení a zároveň zajišťovaly, že Theano vyvíjí a provádí rychlé a efektivní modely.
Knihovna Lasagne například poskytuje třídám Theano vytvoření hlubokého učení, ale pro učení bude stále potřebovat syntaxi Theano.
7. Keras
Keras je knihovna neuronových sítí s otevřeným zdrojovým kódem založená na Pythonu. Může běžet na horním okraji Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano nebo PlaidM. Je navržen tak, aby umožňoval rychlé experimentování s hlubokými neuronovými sítěmi. Je navržen tak, aby byl uživatelsky přívětivý, modulární a rozšiřitelný.
Rozhraní API bylo „určeno pro lidi, ne pro stroje“ a řídí se nejlepšími postupy kognitivního snižování zátěže. Samostatné moduly, které můžete kombinovat pro vytvoření nových modelů, jsou neuronové vrstvy, nákladové funkce, optimalizátory, inicializační schémata, kompatibilita aktivace a regularizační schémata. Nové moduly se snadno přidávají jako nové třídy a funkce. Modely, které nemají samostatné konfigurační soubory, jsou definovány pomocí kódu Python. Hlavní důvod použití Kerasu je založen na jejich hlavních zásadách, zejména na zásadách snadného použití. Po importu modelu doporučujeme vlastní třídu ModelSerializer pro další uložení a načtení modelu.
8. Pochodeň
Svítilna je otevřená knihovna strojového učení, rámec pro vědecké výpočty a jazyk skriptu založený na programovacím jazyce Lua. Poskytuje širokou škálu algoritmů pro hluboké učení a používá skriptovací jazyk LuaJIT a základní implementaci C. Má také N-dimenzionální mocné pole. Svítilna je vědecká počítačová struktura se širokou podporou algoritmů GPU pro první stroje na učení. Díky jednoduchému a rychlému jazyku je použití LuaJIT a základní implementace C / CUDA jednoduché a efektivní.
9. Infer.NET
Microsoft vydal svůj multiplatformní Infer. Čisté prostředí strojového učení založené na modelu pomocí otevřeného zdroje. Jeho program je sestaven vysoce výkonným kódovým rámcem pro implementaci přístupu, který umožňuje podstatnou škálovatelnost, přibližnou deterministickou, bayesovskou inferenci. Modelové učení se vztahuje také na problémy s datovými vlastnostmi včetně dat v reálném čase, heterogenních dat, neoznačených informací a dat s chybějícími částmi a dat se známými deformacemi.
10. Scikit Learn
Scikit-learn byl vydán v roce 2007. Jedná se o open-source knihovnu, která se používá ve strojovém učení. Byl navržen na základě konceptu Matplotlib, SciPy a NumPy. Rámec scikit-learn se netýká načítání a manipulace s daty, spíše se více zajímá o modelování dat.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib je další alternativou TensorFlow. Používá se jako distribuovaný rámec pro strojové učení. Pro vývoj projektu, který je open-source, je Apache Spark Mllib široce používán, protože se zaměřuje hlavně na strojové učení, aby bylo snadné rozhraní. Obsahuje knihovnu, která se používá pro škálovatelné odborné vzdělávání. Podporuje algoritmy, jako jsou rozhodovací stromy, regrese, shlukování a API na vyšší úrovni.
Závěr
V tomto článku jsme viděli alternativní nástroje pro nástroj pro učení stroje TensorFlow.
Doporučené články
Toto byl průvodce alternativami TensorFlow. Zde jsme diskutovali o konceptu a některých alternativách TensorFlow, které bychom měli vědět. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Co je technologie velkých dat?
- Kompletní návody o alternativách Redux
- Co jsou alternativy SOA?
- Nejlepší alternativy k Androidu
- Průvodce hřištěm TensorFlow
- Základy Tensorflow