Уколико сте се сусрели са појмом дубоког учења, сигурно сте наишли на израз ПиТорцх наспрам ТенсорФлов.
ПиТорцх и ТенсорФлов представљају два водећа оквира у области дубоког учења. Овај водич пружа детаљан преглед кључних карактеристика оба оквира, како би вам помогао у доношењу одлуке који оквир је најприкладнији за ваш следећи пројекат у домену дубоког учења.
У наставку овог чланка, најпре ћемо представити оба оквира, ПиТорцх и ТенсорФлов, а затим ћемо сумирати карактеристике које нуде.
Кренимо!
Шта је ПиТорцх?
ПиТорцх је оквир отвореног кода намењен креирању модела машинског учења и дубоког учења, који се могу применити у различитим областима, укључујући обраду природног језика и машински вид.
Реч је о Питхон-центричном оквиру, који је 2016. године развио Мета АИ (раније Фацебоок АИ), а базиран је на Торцх-у, пакету написаном на Луа програмском језику.
Недавно је Мета АИ објавила ПиТорцх 2.0. Нова верзија нуди побољшану подршку за дистрибуирано тренирање модела, компилацију модела и графовске неуронске мреже (ГНН), поред других унапређења.
Шта је ТенсорФлов?
ТенсорФлов, представљен 2014. године, је Гоогле-ов отворени оквир за машинско учење „од краја до краја“. Садржи функционалности за припрему података, имплементацију модела и МЛОпс (Мацхине Леарнинг Оператионс).
Уз ТенсорФлов, добијате подршку за развој на различитим платформама, као и готову подршку за све фазе животног циклуса машинског учења.
ПиТорцх против ТенсорФлов-а
И ПиТорцх и ТенсорФлов су изузетно популарни оквири у заједници дубоког учења. За већину апликација на којима желите да радите, оба оквира пружају интегрисану подршку.
Извор слике: стар-хистори.цом
У наставку ћемо сумирати кључне карактеристике ПиТорцх-а и ТенсорФлов-а, идентификујући случајеве употребе у којима би се један оквир могао преферирати у односу на други.
#1. Библиотека скупова података и унапред обучених модела
Оквир за дубоко учење треба да буде добро опремљен. Често нећете желети да креирате модел од нуле. Уместо тога, можете искористити предности унапред обучених модела и прилагодити их својим специфичним потребама.
Слично томе, важно је да најчешће коришћени скупови података буду лако доступни. Ово ће вам омогућити да брзо направите експерименталне моделе, без потребе за успостављањем цевовода за прикупљање података или увозом и чишћењем података из других извора.
Имајући то на уму, идеално је да ови оквири садрже скупове података и унапред обучене моделе, омогућавајући брз почетак рада са основним моделом.
ПиТорцх скупови података и модели
ПиТорцх укључује библиотеке попут торцхтект, торцхаудио и торцхвисион за задатке обраде природног језика (НЛП), аудио обраду и обраду слика. Приликом рада са ПиТорцх-ом, можете користити скупове података и моделе које пружају ове библиотеке, укључујући:
- торцхтект.датасетс и торцхтект.моделс за скупове података и обраду за задатке обраде природног језика
- торцхвисион.датасетс и торцхвисион.моделс који обезбеђују скупове података са сликама и унапред обучене моделе за задатке компјутерског вида
- торцхаудио.датасетс и торцхаудио.моделс за скупове података и унапред обучене тежине модела, као и помоћне функције за машинско учење на аудио сигналима
ТенсорФлов скупови података и модели
Поред тога, можете пронаћи ПиТорцх и ТенсорФлов моделе на ХуггингФаце Модел Хуб-у.
#2. Подршка за примену
У дебати између ПиТорцх-а и ТенсорФлов-а, питање подршке за примену често заузима централно место.
Модел машинског учења који функционише беспрекорно у вашем локалном развојном окружењу је добар почетак. Међутим, да бисте извукли праву вредност из модела машинског учења, неопходно је да их примените у производном окружењу и да их континуирано надгледате.
У овом делу, размотрићемо карактеристике које ПиТорцх и ТенсорФлов нуде за примену модела машинског учења у производњи.
ТенсорФлов Ектендед (ТФКС)
ТенсорФлов Ектендед, скраћено ТФКС, је оквир за примену који је заснован на ТенсорФлов-у. Он пружа функционалности које вам помажу у оркестрирању и одржавању цевовода за машинско учење. Поред осталог, нуди функције за валидацију и трансформацију података.
Уз ТенсорФлов Сервинг, можете применити моделе машинског учења у производним окружењима.
ТорцхСерве
Опште је прихваћено мишљење да је ПиТорцх популарнији у истраживачкој заједници, док је ТенсорФлов прихваћенији у индустрији. Међутим, у последње време оба оквира су нашла широку примену.
Попут ТенсорФлов Сервинг-а, ПиТорцх обезбеђује ТорцхСерве, оквир који је једноставан за коришћење и олакшава примену ПиТорцх модела у производњи. Поред тога, можете користити ТенсорФлов Лите за примену модела машинског учења на мобилним и другим периферним уређајима.
Иако оба оквира пружају подршку за примену, ТенсорФлов изворно подржава примену модела. Стога је то пожељнији избор у производним окружењима.
#3. Карактеристике за интерпретабилност модела
Можете креирати моделе дубоког учења за апликације које се користе у доменима као што су здравство и финансије. Међутим, ако су модели „црне кутије“ који једноставно дају ознаку или предвиђање, онда се поставља питање тумачења предвиђања модела.
Ово је довело до развоја интерпретабилног машинског учења (или објашњивог МЛ), са циљем креирања приступа којима се може објаснити рад неуронских мрежа и других модела машинског учења.
Стога је интерпретабилност изузетно важна за дубоко учење и за боље разумевање функционисања неуронских мрежа. Сада ћемо видети које карактеристике нуде ПиТорцх и ТенсорФлов у том погледу.
ПиТорцх Цаптум
ПиТорцх Цаптум, библиотека за интерпретабилност модела у ПиТорцх-у, нуди неколико функција за интерпретацију модела.
Ове функције укључују методе атрибуције, као што су:
- Интегрисани градијенти
- ЛИМЕ, СХАП
- ДеепЛИФТ
- ГрадЦАМ и варијанте
- Методе атрибуције слојева
ТенсорФлов Екплаин (тф-екплаин)
Тенсорфлов Екплаин (тф-екплаин) је библиотека која пружа функционалност за интерпретацију неуронских мрежа, укључујући:
- Интегрисани градијенти
- ГрадЦАМ
- СмоотхГрад
- Градијент ваниле и друге методе.
До сада смо размотрили карактеристике за интерпретабилност. Пређимо на следећи важан аспект – приватност.
#4. Подршка за машинско учење које чува приватност
Корисност модела машинског учења зависи од приступа подацима из стварног света. Међутим, то подразумева и могући губитак приватности података. У последње време је дошло до значајног напретка у техникама машинског учења које чувају приватност, попут диференцијалне приватности и удруженог учења.
ПиТорцх Опацус
Тренирање диференцијално приватног модела осигурава да се појединачни подаци и даље користе за учење корисних информација о скупу података у целини.
ПиТорцх Опацус вам омогућава да тренирате моделе са диференцијалном приватношћу. Да бисте научили како да примените тренирање различитих приватних модела, погледајте увод у Опацус.
ТенсорФлов Федератед
Федеративно учење елиминише потребу за централизованим ентитетом за прикупљање и обраду података. У федералном окружењу, подаци никада не напуштају власника или просторије. Стога, удружено учење олакшава боље управљање подацима.
ТенсорФлов Федератед пружа функционалност за тренирање модела машинског учења на децентрализованим подацима.
#5. Лакоћа учења
ПиТорцх је Питхон-центрични оквир за дубоко учење. За удобно кодирање у ПиТорцх-у потребно је средње познавање Питхон-а, укључујући добро разумевање концепта објектно оријентисаног програмирања као што је наслеђивање.
Са друге стране, са ТенсорФлов-ом, можете користити Керас АПИ. Овај АПИ високог нивоа апстрахује неке од детаља имплементације нижег нивоа. Стога, ако тек почињете са изградњом модела дубоког учења, можда ће вам Керас бити једноставнији за коришћење.
ПиТорцх против ТенсорФлов: Преглед
До сада смо разматрали карактеристике ПиТорцх-а и ТенсорФлов-а. Ево свеобухватног поређења:
| Карактеристика | ПиТорцх | ТенсорФлов |
| Скупови података и унапред обучени модели | Библиотеке скупова података и унапред обучених модела у торцхтект, торцхаудио и торцхвисион | Библиотеке скупова података и унапред обучених модела |
| Примена | ТорцхСерве за услуживање модела | ТенсорФлов Сервинг за услуживање модела, као и ТенсорФлов Лите за периферне уређаје |
| Интерпретабилност модела | ПиТорцх Цаптум | ТенсорФлов Екплаин (тф-екплаин) |
| Очување приватности | ПиТорцх Опацус за различито приватно тренирање модела | ТенсорФлов Федератед за федерално машинско учење |
| Лакоћа учења | Захтева средње знање из Питхон-а | Релативно лакше за учење и употребу |
Ресурси за учење
За крај, завршићемо нашу дискусију прегледом неких корисних ресурса за учење ПиТорцх-а и ТенсорФлов-а. Ово није исцрпан списак, већ листа пажљиво одабраних ресурса који ће вам помоћи да брзо напредујете са овим оквирима.
#1. Дубоко учење са ПиТорцх-ом: 60-минутни Блитз
60-минутни блитз туторијал на званичном сајту ПиТорцх-а је одличан извор за учење ПиТорцх-а за почетнике.
Овај водич ће вам помоћи да почнете да користите основне ПиТорцх функције, као што су тензори и аутогради, и да креирате основну неуронску мрежу за класификацију слика помоћу ПиТорцх-а.
#2. Дубоко учење са ПиТорцх-ом: од нуле до ГАН-ова
Дубоко учење са ПиТорцх-ом: Зеро то ГАНс од Јовиан.аи је још један свеобухватан ресурс за учење дубоког учења са ПиТорцх-ом. У периоду од приближно шест недеља, можете научити:
- Основе ПиТорцх-а: тензори и градијенти
- Линеарна регресија у ПиТорцх-у
- Изградња дубоких неуронских мрежа, ЦонвНет-а и РесНет-а у ПиТорцх-у
- Изградња генеративних супарничких мрежа (ГАН)
#3. ТенсорФлов 2.0 Комплетан курс
Ако желите да се ухватите у коштац са ТенсорФлов-ом, ТенсорФлов 2.0 Цомплете Цоурсе на фрееЦодеЦамп каналу заједнице ће вам бити од помоћи.
#4. ТенсорФлов – Питхон ДеепЛизард АПИ за дубоко учење неуронске мреже
Још један одличан ТенсорФлов курс за почетнике је ДеепЛизард. У овом ТенсорФлов курсу прилагођеном почетницима, научићете основе дубоког учења, укључујући:
- Учитавање и претходну обраду скупова података
- Изградњу ваниле неуронских мрежа
- Изградњу конволуционих неуронских мрежа (ЦНН)
Закључак
Укратко, овај чланак вам је пружио преглед ПиТорцх-а и ТенсорФлов-а. Избор оптималног оквира зависи од пројекта на којем радите. Поред тога, при избору је потребно узети у обзир подршку за примену, тумачење модела и друге факторе.
Да ли сте Питхон програмер који жели да научи о овим оквирима? Ако јесте, можете истражити неке од горенаведених ресурса.
Уколико сте заинтересовани за обраду природног језика, погледајте ову листу курсева из области природног језика. Срећно учење!