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你最看好哪個(gè)深度學(xué)習(xí)框架呢?

jmiy_worldofai ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-09-21 17:02 ? 次閱讀

開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟,而現(xiàn)在有許多框架具備為個(gè)性化方案提供先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能的能力。那么如何決定哪個(gè)開(kāi)源框架最適合你呢?本文試圖通過(guò)對(duì)比度學(xué)習(xí)各大框架的優(yōu)缺點(diǎn),從而為各位讀者提供一個(gè)參考。

現(xiàn)在的許多機(jī)器學(xué)習(xí)框架都可以在圖像識(shí)別、手寫(xiě)識(shí)別、視頻識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、目標(biāo)識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等許多領(lǐng)域大展身手,但卻并沒(méi)有一個(gè)完美的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能解決你的所有業(yè)務(wù)問(wèn)題。所以,本文希望下面的圖表和講解能夠提供直觀方法,幫助讀者解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。

下圖總結(jié)了在 GitHub 中最受歡迎的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架排名,該排名是基于各大框架在 GitHub 里的收藏?cái)?shù),這個(gè)數(shù)據(jù)由 Mitch De Felice 在 2017 年 5 月初完成。

TensorFlow

地址:https://www.tensorflow.org/

TensorFlow 最開(kāi)始是由谷歌一個(gè)稱之為 DistBelief V2 的庫(kù)發(fā)展而來(lái),它是一個(gè)公司內(nèi)部的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù),隸屬于谷歌大腦項(xiàng)目。有一些人認(rèn)為 TensorFlow 是由 Theano 徹底重構(gòu)而來(lái)。

谷歌開(kāi)源 TensorFlow 后,立即吸引了一大批開(kāi)發(fā)愛(ài)好者。TensorFlow 可以提供一系列的能力,例如圖像識(shí)別、手寫(xiě)識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、預(yù)測(cè)以及自然語(yǔ)言處理等。2015 年 11 月 9 號(hào),TensorFlow 在 Apache 2.0 協(xié)議下開(kāi)源發(fā)布。

TensorFlow 1.0 版本已于 2017 年 2 月 15 日發(fā)布,這個(gè)版本是之前 8 個(gè)版本的優(yōu)化改進(jìn)版,其致力于解決 Tensorflow 之前遇到的一系列問(wèn)題以及完善一些核心能力。TensorFlow 獲得成功的因素有:

TensorFlow 提供了如下工具:TensorFlow Serving:可以保持相同的服務(wù)器架構(gòu)和 API,使得部署新算法和實(shí)驗(yàn)變 得簡(jiǎn) 單。TensorFlow Serving 提供了與 TensorFlow 模型開(kāi)箱即用的整合,但同時(shí)還能很 容易擴(kuò)展到其它類(lèi)型的模型和數(shù)據(jù)。

TensorFlow 編程接口支持 PythonC++。隨著 1.0 版本的公布,Java、Go、R 和 Haskell API 的 alpha 版本也將被支持。此外,TensorFlow 還可在谷歌云和亞馬孫云中運(yùn)行。

隨著 0.12 版本的發(fā)行,TensorFlow 將支持 Windows 7、 Windows 10 和 Server 2016。由于 TensorFlow 使用 C++ Eigen 庫(kù),所以庫(kù)可在 ARM 架構(gòu)上編譯和優(yōu)化。這也就意味著你可以在各種服務(wù)器和移動(dòng)設(shè)備上部署你的訓(xùn)練模型,而無(wú)需執(zhí)行單獨(dú)的模型解碼器或者加載 Python 解釋器。

TensorFlow 支持細(xì)粒度的網(wǎng)格層,而且允許用戶在無(wú)需用低級(jí)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的情況下構(gòu)建新的復(fù)雜的層類(lèi)型。子圖執(zhí)行操作允許你在圖的任意邊緣引入和檢索任意數(shù)據(jù)的結(jié)果。這對(duì)調(diào)試復(fù)雜的計(jì)算圖模型很有幫助。

分布式 TensorFlow(Distributed TensorFlow)被加進(jìn)了 0.8 版本,它允許模型并行,這意味著模型的不同部分可在不同的并行設(shè)備上被訓(xùn)練。

自 2016 年 3 月,斯坦福大學(xué)、伯克利大學(xué)、多倫多大學(xué)和 Udacity 都將這個(gè)框架作為一個(gè)免費(fèi)的大規(guī)模在線開(kāi)放課程進(jìn)行教授。

TensorFlow 的缺點(diǎn)如下:

TensorFlow 的每個(gè)計(jì)算流都必須構(gòu)造為一個(gè)靜態(tài)圖,且缺乏符號(hào)性循環(huán)(symbolic loops),這會(huì)帶來(lái)一些計(jì)算困難。

沒(méi)有對(duì)視頻識(shí)別很有用的三維卷積(3-D convolution)。

盡管 TensorFlow 現(xiàn)在比起始版本(v0.5)快了 58 倍,但在執(zhí)行性能方面依然落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

Caffe

地址:http://caffe.berkeleyvision.org/

Caffe 是賈揚(yáng)清的杰作,目前他在 Facebook AI 平臺(tái)擔(dān)任首席工程師。Caffe 可能是自 2013 年底以來(lái)第一款主流的工業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)工具包。正因?yàn)?Caffe 優(yōu)秀的卷積模型,它已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)界最流行的工具包之一,并在 2014 年的 ImageNet 挑戰(zhàn)賽中一舉奪魁。Caffe 遵循 BSD 2-Clause 協(xié)議。

Caffe 的快速使其完美應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)研究和商業(yè)部署。Caffe 可在英偉達(dá)單個(gè) K40 GPU 上每天處理 6000 萬(wàn)張圖像。這大概是 1 毫秒預(yù)測(cè)一張圖片,4 毫秒學(xué)習(xí)一張圖片的速度,而且最新的版本處理速度會(huì)更快。

Caffe 基于 C++,因此可在多種設(shè)備上編譯。它跨平臺(tái)運(yùn)行,并包含 Windows 端口。Caffe 支持 C++、Matlab 和 Python 編程接口。Caffe 擁有一個(gè)龐大的用戶社區(qū),人們?cè)谄渲袨楸环Q為「Model Zoo(https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo)」的深度網(wǎng)絡(luò)庫(kù)做貢獻(xiàn)。AlexNet 和 GoogleNet 就是社群用戶構(gòu)建的兩個(gè)流行網(wǎng)絡(luò)。

雖然 Caffe 在視頻識(shí)別領(lǐng)域是一個(gè)流行的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),但是 Caffe 卻不能像 TensorFlow、CNTK 和 Theano 那樣支持細(xì)粒度網(wǎng)絡(luò)層。構(gòu)建復(fù)雜的層類(lèi)型必須以低級(jí)語(yǔ)言完成。由于其遺留架構(gòu),Caffe 對(duì)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)和語(yǔ)言建模的支持總體上很薄弱。

Caffe2

地址:https://caffe2.ai/

目前,賈揚(yáng)清和他在 Facebook 的團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)新一代框架 Caffe2。今年 4 月 18 日,F(xiàn)acebook 開(kāi)源了 Caffe2。Caffe 2 與 Caffe 的區(qū)別是什么?Caffe2 更注重模塊化,在移動(dòng)端、大規(guī)模部署上表現(xiàn)卓越。如同 TensorFlow,Caffe2 使用 C++ Eigen 庫(kù),支持 ARM 架構(gòu)。

用一個(gè)實(shí)用腳本,Caffe 上的模型可輕易地被轉(zhuǎn)變到 Caffe2 上。Caffe 設(shè)計(jì)的選擇使得它處理視覺(jué)類(lèi)型的難題時(shí)很完美。Caffe2 延續(xù)了它對(duì)視覺(jué)類(lèi)問(wèn)題的支持,且增加了對(duì)自然語(yǔ)言處理、手寫(xiě)識(shí)別、時(shí)序預(yù)測(cè)有幫助的 RNN 和 LSTM 支持。

期待不久之后能看到 Caffe 2 超越 Caffe,就像它宣稱的那樣在深度學(xué)習(xí)社區(qū)流行。

在英偉達(dá)推出 Volta 架構(gòu)的第一塊加速卡 Tesla V100 后,Caffe 的開(kāi)發(fā)者第一時(shí)間展示了 Tesla V100 在 Caffe2 上運(yùn)行 ResNet-50 的評(píng)測(cè)。數(shù)據(jù)顯示在新框架和新硬件的配合下,模型每秒鐘可以處理 4100 張圖片。

鏈接:

https://caffe2.ai/blog/2017/05/10/caffe2-adds-FP16-training-support.html

CNTK

鏈接:https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki

微軟的 CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)最初是面向語(yǔ)音識(shí)別的框架。CNTK 支持 RNN 和 CNN 類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)模型,從而在處理圖像、手寫(xiě)字體和語(yǔ)音識(shí)別問(wèn)題上,它是很好的選擇。使用 Python 或 C++ 編程接口,CNTK 支持 64 位的 Linux 和 Windows 系統(tǒng),在 MIT 許可證下發(fā)布。

與 TensorFlow 和 Theano 同樣,CNTK 使用向量運(yùn)算符的符號(hào)圖(symbolic graph)網(wǎng)絡(luò),支持如矩陣加 / 乘或卷積等向量操作。此外,像 TensorFlow 和 Theano 一樣,CNTK 有豐富的細(xì)粒度的網(wǎng)絡(luò)層構(gòu)建。構(gòu)建塊(操作)的細(xì)粒度使用戶不需要使用低層次的語(yǔ)言(如 Caffe)就能創(chuàng)建新的復(fù)雜的層類(lèi)型。

CNTK 也像 Caffe 一樣基于 C++ 架構(gòu),支持跨平臺(tái)的 CPU/GPU 部署。CNTK 在 Azure GPU Lab 上顯示出最高效的分布式計(jì)算性能。目前,CNTK 不支持 ARM 架構(gòu),這限制了其在移動(dòng)設(shè)備上的功能。

MXNet

鏈接:http://mxnet.io/

MXNet(發(fā)音為 mix-net)起源于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和華盛頓大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室。MXNet 是一個(gè)全功能、可編程和可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)框架,支持最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型。MXNet 支持混合編程模型(命令式和聲明式編程)和多種編程語(yǔ)言的代碼(包括 Python、C++、R、Scala、Julia、Matlab 和 JavaScript)。2017 年 1 月 30 日,MXNet 被列入 Apache Incubator 開(kāi)源項(xiàng)目。

MXNet 支持深度學(xué)習(xí)架構(gòu),如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和其包含的長(zhǎng)短時(shí)間記憶網(wǎng)絡(luò)(LTSM)。該框架為圖像、手寫(xiě)文字和語(yǔ)音的識(shí)別和預(yù)測(cè)以及自然語(yǔ)言處理提供了出色的工具。有些人稱 MXNet 是世界上最好的圖像分類(lèi)器。

MXNet 具有可擴(kuò)展的強(qiáng)大技術(shù)能力,如 GPU 并行和內(nèi)存鏡像、快速編程器開(kāi)發(fā)和可移植性。此外,MXNet 與 Apache Hadoop YARN(一種通用分布式應(yīng)用程序管理框架)集成,使 MXNet 成為 TensorFlow 有力的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

MXNet 不僅僅只是深度網(wǎng)絡(luò)框架,它的區(qū)別在于支持生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)模型。該模型啟發(fā)自實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)方法的納什均衡。

Torch

鏈接:http://torch.ch/

Torch 由 Facebook 的 Ronan Collobert 和 Soumith Chintala,Twitter 的 Clement Farabet(現(xiàn)任職于英偉達(dá)),以及 Google DeepMind 的 Koray Kavukcuoglu 共同開(kāi)發(fā)。很多科技巨頭(如 Facebook、Twitter 和英偉達(dá))都使用定制版的 Torch 用于人工智能研究,這大大促進(jìn)了 Torch 的開(kāi)發(fā)。Torch 是 BSD 3 協(xié)議下的開(kāi)源項(xiàng)目。然而,隨著 Facebook 對(duì) Caffe 2 的研究,以及其對(duì)移動(dòng)設(shè)備的支持,Caffe 2 正成為主要的深度學(xué)習(xí)框架。

Torch 的編程語(yǔ)言為 Lua。Lua 不是主流語(yǔ)言,在開(kāi)發(fā)人員沒(méi)有熟練掌握 Lua 之前,使用 Torch 很難提高開(kāi)發(fā)的整體生產(chǎn)力。

Torch 缺乏 TensorFlow 的分布式應(yīng)用程序管理框架,也缺乏 MXNet 和 Deeplearning4J 對(duì) YARN 的支持。缺乏多種編程語(yǔ)言的 API 也限制了開(kāi)發(fā)人員。

PyTorch

地址:http://pytorch.org/

PyTorch 由 Adam Paszke、Sam Gross 與 Soumith Chintala 等人牽頭開(kāi)發(fā),其成員來(lái)自 Facebook FAIR 和其他多家實(shí)驗(yàn)室。它是一種 Python 優(yōu)先的深度學(xué)習(xí)框架,在今年 1 月被開(kāi)源,提供了兩種高層面的功能:

使用強(qiáng)大的 GPU 加速的 Tensor 計(jì)算(類(lèi)似 numpy)。構(gòu)建于基于 tape 的 autograd 系統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

該框架結(jié)合了 Torch7 高效靈活的 GPU 加速后端庫(kù)與直觀的 Python 前端,它的特點(diǎn)是快速成形、代碼可讀和支持最廣泛的深度學(xué)習(xí)模型。如有需要,你可以復(fù)用你最喜歡的 Python 軟件包(如 numpy、scipy 和 Cython)來(lái)擴(kuò)展 PyTorch。該框架因?yàn)槠潇`活性和速度,在推出以后迅速得到了開(kāi)發(fā)者和研究人員的青睞。隨著 GitHub 上越來(lái)越多代碼的出現(xiàn),PyTorch 作為新框架缺乏資源的問(wèn)題已經(jīng)得以緩解。

Deeplearning4J

地址:https://deeplearning4j.org/

Deeplearning4J(DL4J)是用 Java 和 Scala 編寫(xiě)的 Apache 2.0 協(xié)議下的開(kāi)源、分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)。DL4J 最初由 SkyMind 公司的 Adam Gibson 開(kāi)發(fā),是唯一集成了 Hadoop 和 Spark 的商業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),并通過(guò) Hadoop 和 Spark 協(xié)調(diào)多個(gè)主機(jī)線程。DL4J 使用 Map-Reduce 來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),同時(shí)依賴其它庫(kù)來(lái)執(zhí)行大型矩陣操作。

DL4J 框架支持任意芯片數(shù)的 GPU 并行運(yùn)行(對(duì)訓(xùn)練過(guò)程至關(guān)重要),并支持 YARN(Hadoop 的分布式應(yīng)用程序管理框架)。DL4J 支持多種深度網(wǎng)絡(luò)架構(gòu):RBM、DBN、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、RNTN 和長(zhǎng)短時(shí)間記憶網(wǎng)絡(luò)(LTSM)。DL4J 還對(duì)矢量化庫(kù) Canova 提供支持。

DL4J 使用 Java 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),本質(zhì)上比 Python 快。在用多個(gè) GPU 解決非平凡圖像(non-trivial image)識(shí)別任務(wù)時(shí),它的速度與 Caffe 一樣快。該框架在圖像識(shí)別、欺詐檢測(cè)和自然語(yǔ)言處理方面的表現(xiàn)出眾。

Theano

地址:http://deeplearning.net/software/theano/

Theano 由蒙特利爾大學(xué)算法學(xué)習(xí)人工智能實(shí)驗(yàn)室(MILA)維護(hù)。以 Theano 的創(chuàng)始人 Yoshua Bengio 為首,該實(shí)驗(yàn)室是深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的重要貢獻(xiàn)者,擁有約 30 至 40 名學(xué)生和教師。Theano 支持快速開(kāi)發(fā)高效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在 BSD 協(xié)議下發(fā)布。

Theano 的架構(gòu)如同一個(gè)黑箱;整個(gè)代碼庫(kù)和接口使用 Python,其中 C/CUDA 代碼被打包成 Python 字符串。這使得開(kāi)發(fā)人員很難導(dǎo)航(navigate)、調(diào)試和重構(gòu)。

Theano 開(kāi)創(chuàng)了將符號(hào)圖用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程的趨勢(shì)。Theano 的符號(hào)式 API 支持循環(huán)控制(即 scan),這使得實(shí)現(xiàn) RNN 容易且高效。

Theano 缺乏分布式應(yīng)用程序管理框架,只支持一種編程開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。Theano 是很好的學(xué)術(shù)研究工具,在單個(gè) CPU 上運(yùn)行的效率比 TensorFlow 更有效。然而,在開(kāi)發(fā)和支持大型分布式應(yīng)用程序時(shí),使用 Theano 可能會(huì)遇到挑戰(zhàn)。

開(kāi)源 vs. 非開(kāi)源

隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,我們必將看到 TensorFlow、Caffe 2 和 MXNet 之間的不斷競(jìng)爭(zhēng)。另一方面,軟件供應(yīng)商也會(huì)開(kāi)發(fā)具有先進(jìn)人工智能功能的產(chǎn)品,從數(shù)據(jù)中獲取最大收益。風(fēng)險(xiǎn):你將購(gòu)買(mǎi)非開(kāi)源的人工智能產(chǎn)品還是使用開(kāi)源框架?有了開(kāi)源工具,確定最適合的深度學(xué)習(xí)框架也是兩難問(wèn)題。在非開(kāi)源產(chǎn)品中,你是否準(zhǔn)備了退出策略?人工智能的收益會(huì)隨著工具的學(xué)習(xí)能力的進(jìn)步而上升,所以看待這些問(wèn)題都需要用長(zhǎng)遠(yuǎn)的觀點(diǎn)。

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原文標(biāo)題:從 TensorFlow 到 PyTorch:九大深度學(xué)習(xí)框架哪款最適合你?

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    深度學(xué)習(xí)常用的Python庫(kù),包括核心庫(kù)、可視化工具、深度學(xué)習(xí)框架、自然語(yǔ)言處理庫(kù)以及數(shù)據(jù)抓取庫(kù)等,并詳細(xì)分析它們的功能和優(yōu)勢(shì)。
    的頭像 發(fā)表于 07-03 16:04 ?678次閱讀

    TensorFlow與PyTorch深度學(xué)習(xí)框架的比較與選擇

    深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,在過(guò)去十年中取得了顯著的進(jìn)展。在構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的過(guò)程中,深度
    的頭像 發(fā)表于 07-02 14:04 ?1017次閱讀

    深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的對(duì)比

    在人工智能的浪潮中,機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)無(wú)疑是兩大核心驅(qū)動(dòng)力。它們各自以其獨(dú)特的方式推動(dòng)著技術(shù)的進(jìn)步,為眾多領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的變化。然而,盡管它們都屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇,但
    的頭像 發(fā)表于 07-01 11:40 ?1475次閱讀

    深度解析深度學(xué)習(xí)下的語(yǔ)義SLAM

    隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起,計(jì)算機(jī)視覺(jué)的許多傳統(tǒng)領(lǐng)域都取得了突破性進(jìn)展,例如目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別和分類(lèi)等領(lǐng)域。近年來(lái),研究人員開(kāi)始在視覺(jué)SLAM算法中引入深度學(xué)習(xí)技術(shù),使得
    發(fā)表于 04-23 17:18 ?1340次閱讀
    <b class='flag-5'>深度</b>解析<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>下的語(yǔ)義SLAM

    FPGA在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中或?qū)⑷〈鶪PU

    將 AI 框架模型映射到硬件架構(gòu)。 Larzul 的公司 Mipsology 希望通過(guò) Zebra 來(lái)彌合這一差距。Zebra 是一種軟件平臺(tái),開(kāi)發(fā)者可以輕松地將深度學(xué)習(xí)代碼移植到 FPGA 硬件上
    發(fā)表于 03-21 15:19

    為什么深度學(xué)習(xí)的效果更好?

    導(dǎo)讀深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,已成為人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)變革性技術(shù),在從計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理到自動(dòng)駕駛汽車(chē)等廣泛的應(yīng)用中取得了顯著的成功。深度
    的頭像 發(fā)表于 03-09 08:26 ?652次閱讀
    為什么<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>的效果更好?