TensorFlow on avoimen lähdekoodin python-pohjainen ohjelmistokirjasto numeeriseen laskentaan, joka tekee koneoppimisesta helpompaa ja nopeampaa datavirtakaavioiden avulla. TensorFlow helpottaa hankintaprosessia tietovuokaaviot .
Kahvi on syvä oppimiskehys neuroverkkomallien koulutukseen ja ohjaamiseen, ja visio ja oppimiskeskus kehittävät sitä. TensorFlow helpottaa tietojen hankintaa, ominaisuuksien ennustamista, useiden mallien kouluttamista käyttäjätietoihin perustuen ja tulevien tulosten hiomista. Kahvi on suunniteltu kanssa ilme, nopeus, ja modulaarisuus pitää mielessä.
TensorFlown ja Caffen vertailu
| Perus | TensorFlow | Kahvi |
|---|---|---|
| Määritelmä | TensorFlow'ta käytetään tutkimuksen ja palvelintuotteiden alalla, koska molemmilla on eri kohdekäyttäjäjoukko. | Caffe on relevantti reuna-käyttöönoton tuotannossa, jossa molemmilla rakenteilla on eri kohdekäyttäjiä. Caffe-toiveet matkapuhelimille ja rajoitetuille alustoille. |
| WLife Cycle -hallinta ja API | TensorFlow tarjoaa korkean tason API:ita mallin rakentamiseen, jotta voimme kokeilla nopeasti TensorFlow API:ta. Siinä on sopiva käyttöliittymä python-kielelle (joka on tietotieteilijöiden kielivalinta) koneoppimistöissä. | Caffella ei ole korkeamman tason API:ta, minkä vuoksi Caffella on vaikea kokeilla, konfiguraatio epätyypillisellä tavalla matalan tason API:illa. Keskitason ja alemman tason API:iden Caffe-lähestymistapa tarjoaa korkean tason tuen ja rajoitetun syväasetuksen. Caffe-käyttöliittymä on enemmän C++:aa, mikä tarkoittaa, että käyttäjien on suoritettava enemmän tehtäviä manuaalisesti, kuten määritystiedostojen luominen. |
| Helpompi käyttöönotto | TensorFlow on helppo ottaa käyttöön, koska käyttäjien on asennettava python-pip-hallinta helposti, kun taas Caffessa meidän on käännettävä kaikki lähdetiedostot. | Caffessa meillä ei ole yksinkertaisia menetelmiä ottaa käyttöön. Meidän on käännettävä jokainen lähdekoodi sen toteuttamiseksi, mikä on haittapuoli. |
| GPU:t | TensorFlowissa käytämme GPU:ta käyttämällä tf.device () -laitetta, jossa kaikki tarvittavat säädöt voidaan tehdä ilman dokumentaatiota ja API-muutosten tarvetta. TensorFlow:ssa pystymme ajamaan mallin kahta kopiota kahdella grafiikkasuorittimella ja yhtä mallia kahdella grafiikkasuorittimella. | Caffessa ei ole tukea python-kielelle. Joten kaikki koulutus on suoritettava C++-komentoriviliittymän perusteella. Se tukee yhden kerroksen usean GPU:n kokoonpanoa, kun taas TensorFlow tukee usean tyyppisiä usean grafiikkasuorittimen järjestelyjä. |
| Usean koneen tuki | TensorFlow'ssa konfigurointi on yksinkertaista monisolmutehtäville asettamalla tf. Laite joidenkin virkojen järjestämiseen, ajamiseen. | Caffessa meidän on käytettävä MPI-kirjastoa usean solmun tukemiseen, ja sitä käytettiin alun perin katkaisemaan massiivisia monisolmuisia supertietokonesovelluksia. |
| Suorituskyky, oppimiskäyrä | TensorFlow-kehyksellä on Facebookin sisäisessä vertailussa vähemmän suorituskykyä kuin Caffeella. Siinä on terävä oppimiskäyrä, ja se toimii hyvin sekvensseissä ja kuvissa. Se on Kerasin ohella eniten käytetty syväoppimiskirjasto. | Caffe frameworkin suorituskyky on 1–5 kertaa parempi kuin TensorFlow Facebookin sisäisessä vertailussa. Se toimii hyvin syväoppimiskehyksessä kuvissa, mutta ei hyvin toistuvissa hermoverkoissa ja sekvenssimalleissa. |
Johtopäätös
Lopuksi toivomme, että ymmärrämme nämä puitteet TensorFlow ja Caffe. Tensorflow-kehys on nopeasti kasvava ja äänestetty eniten käytetyksi syväoppimiskehykseksi, ja viime aikoina Google on investoinut puitteisiin voimakkaasti. TensorFlow tarjoaa mobiililaitteistotuen, ja matalan tason API-ydin tarjoaa yhden päästä päähän ohjelmoinnin ohjauksen ja korkean tason API:t, mikä tekee Caffesta nopean ja kykenevän näillä alueilla taaksepäin TensorFlow'hun verrattuna. Joten TensorFlow on hallitsevampi kaikissa syväoppimiskehyksissä.