TensorFlow ir uz python balstīta atvērtā koda programmatūras bibliotēka skaitliskiem aprēķiniem, kas padara mašīnmācīšanos pieejamāku un ātrāku, izmantojot datu plūsmas diagrammas. TensorFlow atvieglo iegūšanas procesu datu plūsmas diagrammas .
Kafejnīca ir dziļa mācību sistēma neironu tīklu modeļu apmācībai un vadīšanai, un vīzija un mācību centrs to izstrādā. TensorFlow atvieglo datu iegūšanas procesu, funkciju prognozēšanu, daudzu modeļu apmācību, pamatojoties uz lietotāja datiem, un turpmāko rezultātu uzlabošanu. Kafejnīca ir izstrādāts ar izteiksme, ātrums, un modularitāte paturi prātā.
TensorFlow un Caffe salīdzinājums
| Pamata | TensorFlow | Kafejnīca |
|---|---|---|
| Definīcija | TensorFlow tiek izmantots pētniecības un serveru produktu jomā, jo abiem ir atšķirīgs mērķa lietotāju kopums. | Caffe ir svarīga malas izvietošanas ražošanai, kur abām struktūrām ir atšķirīgs mērķa lietotāju kopums. Kafejnīcas vēlmes pēc mobilajiem tālruņiem un ierobežotām platformām. |
| WLife Cycle pārvaldība un API | TensorFlow piedāvā augsta līmeņa API modeļu veidošanai, lai mēs varētu ātri eksperimentēt ar TensorFlow API. Tam ir piemērota saskarne python valodai (kas ir datu zinātnieku valodas izvēle) mašīnmācības darbos. | Caffe nav augstāka līmeņa API, tāpēc būs grūti eksperimentēt ar Caffe, konfigurāciju nestandarta veidā ar zema līmeņa API. Caffe pieeja vidēja un zemāka līmeņa API nodrošina augsta līmeņa atbalstu un ierobežotu dziļo iestatījumu. Caffe interfeiss ir vairāk no C++, kas nozīmē, ka lietotājiem vairāk uzdevumu jāveic manuāli, piemēram, konfigurācijas failu izveide. |
| Vieglāka izvietošana | TensorFlow ir vienkārši izvietot, jo lietotājiem ir viegli jāinstalē python-pip pārvaldnieks, savukārt Caffe mums ir jāapkopo visi avota faili. | Caffe mums nav vienkāršu metožu, ko izmantot. Mums ir jāapkopo katrs avota kods, lai to ieviestu, un tas ir trūkums. |
| GPU | Programmā TensorFlow mēs izmantojam GPU, izmantojot tf.device (), kurā var veikt visus nepieciešamos pielāgojumus bez jebkādas dokumentācijas un turpmākas API izmaiņu nepieciešamības. Programmā TensorFlow mēs varam darbināt divas modeļa kopijas divos GPU un vienu modeli divos GPU. | Pakalpojumā Caffe python valoda netiek atbalstīta. Tātad visa apmācība ir jāveic, pamatojoties uz C++ komandrindas saskarni. Tas atbalsta viena slāņa vairāku GPU konfigurāciju, savukārt TensorFlow atbalsta vairākus vairāku GPU izkārtojumu veidus. |
| Vairāku mašīnu atbalsts | Programmā TensorFlow konfigurācija ir vienkārša vairāku mezglu uzdevumiem, iestatot tf. Ierīce dažu amatu sakārtošanai, palaišanai. | Programmā Caffe mums ir jāizmanto MPI bibliotēka vairāku mezglu atbalstam, un sākotnēji tā tika izmantota, lai izjauktu masveida vairāku mezglu superdatoru lietojumprogrammas. |
| Veiktspēja, mācīšanās līkne | Facebook iekšējā salīdzinājumā TensorFlow sistēmai ir mazāka veiktspēja nekā Caffee. Tam ir asa mācīšanās līkne, un tas labi darbojas secībās un attēlos. Tā ir visbiežāk izmantotā dziļās mācīšanās bibliotēka kopā ar Keras. | Caffe framework veiktspēja ir no 1 līdz 5 reizēm lielāka nekā TensorFlow Facebook iekšējā salīdzinošajā novērtējumā. Tas labi darbojas attēlu dziļās mācīšanās sistēmā, bet nedarbojas atkārtotiem neironu tīkliem un secību modeļiem. |
Secinājums
Visbeidzot, mēs ceram, ka ir laba izpratne par šīm sistēmām TensorFlow un Caffe. Tensorflow ietvars ir strauji augošs un balsots par visbiežāk izmantoto dziļās mācīšanās ietvaru, un nesen Google ir ieguldījis lielus ieguldījumus sistēmā. TensorFlow nodrošina mobilās aparatūras atbalstu, un zema līmeņa API kodols nodrošina vienu pilnīgu programmēšanas vadību un augsta līmeņa API, kas padara to ātru un spējīgu Caffe šajās jomās atpalikt, salīdzinot ar TensorFlow. Tātad TensorFlow dominē visās dziļās mācīšanās sistēmās.