Rozdíl mezi TensorFlow vs Caffe
TensorFlow je softwarová knihovna s otevřeným zdrojovým kódem python pro numerické výpočty, která umožňuje strojové učení rychleji a snadněji pomocí grafů toku dat. TensorFlow usnadňuje proces získávání dat, předpovídání funkcí, školení různých modelů na základě uživatelských dat a zdokonalování budoucích výsledků. TensorFlow je vyvíjen týmem mozků v divizi výzkumu strojové inteligence společnosti Google pro strojové učení a hloubkový výzkum. Caffe je hluboký vzdělávací rámec pro trénování a provozování modelů neuronových sítí a je vyvíjen Berkeley Vision and Learning Center. Caffe je vyvíjen s ohledem na výraz, rychlost a modularitu. V modelech Caffe a optimalizace jsou definovány jako schémata prostého textu místo kódu s vědeckým a aplikovaným pokrokem pro společný kód, referenční modely a reprodukovatelnost.
Co je TensorFlow?
TensorFlow je multiplatformní, protože jej lze použít pro běh jak na CPU, tak na GPU, na mobilních a vestavěných platformách, tenzorových jednotkách atd. TensorFlow je vyvíjen v pythonu a programovacím jazyce C ++, který je vhodný pro numerické výpočty a rozsáhlé strojové učení. a modely hlubokého učení (neuronové sítě) s různými algoritmy a dostupné prostřednictvím společné vrstvy. TensorFlow dokáže trénovat a provozovat různé modely hlubokých neuronových sítí, jako je rozpoznávání ručně psaných číslic, rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka, modely založené na parciálních derivačních rovnicích, modely související s predikcí a opakující se neuronové sítě.
Co je Caffe?
Caffe je vyvíjen v programovacím jazyce C ++ spolu s Pythonem a Matlabem. Architektura společnosti Caffe podporuje nové aplikace a inovace. Umožňuje provádění těchto modelů na CPU a GPU a můžeme mezi nimi přepínat pomocí jediného příznaku. Díky rychlosti Caffe je vhodný pro výzkumné experimenty a rozvoj průmyslu, protože dokáže zpracovat více než 60 milionů snímků za jeden den. Caffe poskytuje akademické výzkumné projekty, rozsáhlé průmyslové aplikace v oblasti zpracování obrazu, vize, řeči a multimédií. Pomocí Caffe můžeme trénovat různé typy neuronových sítí.
Srovnání hlava-hlava mezi TensorFlow vs Caffe (infografika)
Níže je šest nejlepších rozdílů mezi TensorFlowem a Caffem 
Klíčové rozdíly mezi TensorFlow a Caffe
Oba TensorFlow vs Caffe jsou populární volby na trhu; pojďme diskutovat o některých hlavních rozdílech mezi TensorFlow vs Caffe
- Rámec TensorFlow je vhodnější pro výzkumné a serverové produkty, protože oba mají odlišnou sadu cílových uživatelů, kde se TensorFlow zaměřuje na výzkumné pracovníky a servery, zatímco rámec Caffe je vhodnější pro nasazení na špičce výroby. Zatímco oba rámce TensorFlow vs Caffe mají jinou sadu cílených uživatelů. Caffe se zaměřuje na mobilní telefony a výpočetní omezené platformy.
- Oba TensorFlow vs Caffe mají strmé křivky učení pro začátečníky, kteří se chtějí naučit hluboké učení a modely neuronových sítí.
- Caffe má vyšší výkon než TensorFlow 1, 2 až 5krát podle interního benchmarkingu na Facebooku.
- TensorFlow funguje dobře na obrázcích a sekvencích a hlasoval jako nejpoužívanější knihovna pro hluboké učení, zatímco Caffe funguje dobře na obrázcích, ale nefunguje dobře na sekvencích a opakujících se neuronových sítích.
- TensorFlow je jednodušší nasazení pomocí správy balíků python pip, zatímco nasazení Caffe není jednoduché, musíme kompilovat zdrojový kód.
- Caffe je určen pro vývojáře, kteří chtějí zažít praktické hluboké učení a nabízí zdroje pro školení a učení, zatímco rozhraní TensorFlow API na vysoké úrovni se stará o to, kde se vývojáři nemusí obávat.
Srovnávací tabulka TensorFlow vs Caffe
Níže je 6 nejvyšších srovnání mezi TensorFlow vs Caffe
| Základ srovnání mezi TensorFlow vs Caffe |
TensorFlow |
Caffe |
| Snadnější nasazení | TensorFlow lze snadno nasadit, protože uživatelé potřebují snadno nainstalovat správce python pip, zatímco v Caffe musíme kompilovat všechny zdrojové soubory. | V Caffe nemáme žádný přímý způsob nasazení. Abychom mohli implementovat, což je nevýhoda, musíme zkompilovat každý zdrojový kód. |
| Správa životního cyklu a API | TensorFlow nabízí API na vysoké úrovni pro vytváření modelů, abychom mohli snadno experimentovat s API TensorFlow. Má vhodné rozhraní pro python (což je volba jazyka pro vědce s údaji) pro strojové učení. | Caffe nemá API vyšší úrovně, díky kterým bude obtížné experimentovat s Caffe, což je nestandardní konfigurace s nízkoúrovňovými API. Přístup Caffe API pro střední až nízkou úroveň poskytuje malou podporu na vysoké úrovni a omezenou hlubokou konfigurovatelnost. Rozhraní Caffe je více C ++, což znamená, že uživatelé musí provádět více úkolů ručně, jako je vytváření konfiguračních souborů atd. |
| GPU | V TensorFlow můžeme používat GPU pomocí tf.device (), ve kterém lze provést všechna nezbytná nastavení bez jakékoli dokumentace a další potřeby změn API. V TensorFlow můžeme spustit dvě kopie modelu na dvou GPU a jeden model na dvou GPU. | V Caffe neexistuje podpora nástrojů v pythonu. Veškeré školení musí být provedeno na základě rozhraní příkazového řádku C ++. Podporuje jediný styl konfigurace multi-GPU, zatímco TensorFlow podporuje více typů konfigurací multi-GPU. |
| Podpora více strojů | V TensorFlow je konfigurace úloh pro úlohy s více uzly přímá nastavením tf. Zařízení pro počet úloh musí být spuštěno. | V Caffe potřebujeme použít MPI knihovnu pro podporu více uzlů a byla původně používána k rozpadu masivních aplikací s více uzly superpočítačů. |
| Definice | Rámec tensorflow je vhodnější pro výzkumné a serverové produkty, protože oba mají odlišnou sadu cílových uživatelů, jejichž cílem je TensorFlow pro výzkumné pracovníky a servery. | Caffe framework je vhodnější pro nasazení na hraně výroby. Vzhledem k tomu, že oba rámce mají odlišný soubor cílených uživatelů. Caffe se zaměřuje na mobilní telefony a výpočetní omezené platformy. |
| Výkon, křivka učení | V interním benchmarkingu Facebooku má rámec tensorflow nižší výkon než Caffe. Má strmou křivku učení a funguje dobře na obrázcích a sekvencích. Hlasuje se jako nejpoužívanější knihovna pro hluboké učení spolu s Kerasem. | Caffe framework má výkon 1, 2 až 5krát více než TensorFlow v interním benchmarkingu Facebooku. Má strmou křivku učení pro začátečníky. Funguje dobře pro hluboké učení na obrázcích, ale nefunguje dobře na opakujících se neuronových sítích a sekvenčních modelech. |
Závěr - TensorFlow vs Caffe
Konečně je to přehled srovnání dvou hlubokých učebních rámců TensorFlow vs Caffe. Doufám, že po přečtení tohoto článku TensorFlow vs Caffe budete mít tyto rámce dobře pochopené. TensorFlow framework je rychle se rozvíjející a hlasoval jako nejpoužívanější hluboké vzdělávací rámce. Google do něj v poslední době investoval značné prostředky. TensorFlow poskytuje podporu mobilního hardwaru, jádro API na nízké úrovni poskytuje jedno programovací řízení mezi koncovými body a API na vysoké úrovni, což z něj činí rychlé a efektivní, zatímco Caffe v těchto oblastech zaostává ve srovnání s TensorFlow. TensorFlow má tedy potenciál stát se dominantním v hlubokém vzdělávacím rámci.
Doporučené články
Toto byl průvodce největším rozdílem mezi TensorFlowem a Caffem. Zde diskutujeme také klíčové rozdíly TensorFlow vs Caffe s infografikou a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v následujících článcích.
- Ubuntu vs Windows 10 - nejlepší srovnání
- Winforms vs WPF - užitečné rozdíly
- Rozlišujte mezi SOAP vs. JSON