Топ-8 фреймворков глубокого обучения

Введение

Сегодня компании все больше полагаются на искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения своих бизнес-процессов. Эти передовые технологии позволяют организациям и предприятиям предлагать клиентам персонализированные услуги и интеллектуальные решения. Компании, которые по какой-либо причине не могут внедрить машинное обучение или искусственный интеллект, стремятся воспользоваться преимуществами фреймворков глубокого обучения.

Глубокое обучение – это подмножество машинного обучения, которое обеспечивает эффективность и точность при обучении с огромным объемом данных. Оно потенциально может соответствовать или даже превосходить когнитивные способности человеческого мозга. Фреймворки глубокого обучения – это библиотеки, инструменты и интерфейсы, которые может интегрировать любой, кто мало или совсем не разбирается в ИИ или ML. Они помогают пользователям загружать данные и обучать модель глубокого обучения точному и интуитивно понятному прогностическому анализу.

Что такое фреймворк глубокого обучения?

Фреймворк глубокого обучения – это специализированная программная библиотека или инструмент, предназначенный для облегчения разработки, обучения и внедрения моделей глубокого обучения. Эти фреймворки предоставляют платформу для автоматизации и абстрагирования от сложных деталей, связанных с построением нейронных сетей.

Модели глубокого обучения, которые являются фундаментальными для решения таких задач, как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и прогнозный анализ, требуют значительных вычислительных ресурсов и опыта в архитектуре нейронных сетей. Фреймворки глубокого обучения упрощают этот процесс, предлагая готовые компоненты, алгоритмы оптимизации и интуитивно понятный интерфейс для построения и обучения моделей.

По своей сути фреймворки глубокого обучения включают ряд функций, таких как автоматическое дифференцирование, которое упрощает процесс вычисления градиентов – ключевой этап в обучении нейронных сетей.

Они также предоставляют различные предопределенные уровни и функции, которые необходимы при построении архитектур нейронных сетей, такие как сверточный и рекуррентный уровни. Некоторые фреймворки поставляются с дополнительными инструментами для предварительной обработки данных, визуализации и даже развертывания.

Универсальность фреймворков глубокого обучения обеспечивает масштабируемость и адаптивность на различных аппаратных платформах, от персональных компьютеров до специализированных графических процессоров и TPU в крупных центрах обработки данных.

Кроме того, совместный характер фреймворков глубокого обучения и зачастую открытый исходный код способствуют созданию среды, в которой как академические исследователи, так и профессионалы отрасли могут вносить свой вклад и извлекать выгоду из последних достижений в технологиях глубокого обучения.

Список фреймворков глубокого обучения

Вот восемь наиболее распространенных и широко используемых фреймворков глубокого обучения. Мы подробно объяснили каждый из них и их особенности.

1. Tensorflow
2. PyTorch
3. Keras
4. Deeplearning4j
5. MXNet
6. Caffe
7. CNTK
8. Цепочка

Популярные фреймворки глубокого обучения

Давайте подробно поговорим о лучших фреймворках глубокого обучения в 2024 году:

1. Tensorflow

TensorFlow – платформа Google с открытым исходным кодом. Несомненно, это самый популярный инструмент глубокого обучения, оснащенный рядом инструментов и ресурсов сообщества для упрощения обучения и развертывания моделей машинного обучения и глубокого обучения. Фреймворк закодирован с использованием Python и оптимизирован специально для обучения и вывода нейронных сетей. Процесс вывода DL позволяет обученным моделям глубоких нейронных сетей делать прогнозы относительно ранее интересующих данных.

Фреймворк Core используется для создания и развертывания моделей в браузерах, но TensorFlow Lite используется для развертывания моделей на мобильных или встроенных устройствах. Разработчики используют его для создания крупномасштабных нейронных сетей с несколькими уровнями, используя графики потоков данных. TensorFlow Extended – лучший вариант для обучения, сборки и развертывания моделей ML и DL в больших производственных средах.

Особенности фреймворка глубокого обучения TensorFlow

• Он пользуется отличной поддержкой сообщества и отличной документацией.
• Он используется для функций интеграции данных, таких как совместное использование таблиц SQL, графиков и изображений.
• Он обладает надежной поддержкой нескольких графических процессоров.
• Это лучший выбор для разработки DL-моделей и экспериментов с DL-архитектурами.
• Python – лучший язык программирования для работы с TensorFlow.

2. PyTorch

PyTorch – это библиотека Python с открытым исходным кодом, разработанная Facebook. Она поддерживает создание проектов глубокого обучения, включая обработку естественного языка (NLP) и компьютерное зрение. Это один из самых популярных фреймворков глубокого обучения, основанный на библиотеке Torch и предназначенный для ускорения всего процесса, начиная с создания исследовательского прототипа и заканчивая внедрением в производство.

Более того, он включает в себя два модуля – Optim и nn. Первый, torhc.optim, использует различные алгоритмы оптимизации нейронных сетей, в то время как второй, PyTorch autograd, позволяет определять вычислительные графики и создавать градиенты.

Кроме того, фреймворк имеет интерфейс C ++ поверх интерфейса Python. Интерфейс служит основой для разработки моделей, а серверная часть обеспечивает масштабируемое распределенное обучение и оптимизацию производительности в производстве и исследованиях.

PyTorch обладает двумя ключевыми функциями. Во-первых, тензорные вычисления, такие как NumPy, с сильным ускорением с помощью GPU. Во-вторых, глубокие нейронные сети поверх ленточной системы автоматического дифференцирования оценивают производную от функции, заданной компьютерной программой. У него сравнительно короткая кривая обучения и параллелизм данных, при этом вычислительная работа распределена между несколькими графическими процессорами или процессорными ядрами.

Особенности фреймворка PyTorch для глубокого обучения

• Он отлично подходит для создания, обучения и развертывания прототипов и небольших проектов.
• Он предлагает более чистый интерфейс.
• Используя серверную часть, распределенную по torch, PyTorch обеспечивает масштабируемое обучение распространению и оптимизацию производительности в производстве и исследованиях.
• Он используется для приложений глубокого обучения, таких как компьютерное зрение и обработка естественного языка.
• Вы можете использовать стандартные отладчики, такие как PyCharm и PDB.
• Благодаря глубокой интеграции с Python библиотеки и пакеты позволяют быстро писать слои нейронных сетей на Python.
• Это облегчает обмен данными с внешними библиотеками.
• PyTorch работает с динамически обновляемыми графиками. Таким образом, вы можете вносить изменения в архитектуру модели во время обучения.

3. Keras

Следующим в нашем списке фреймворков для глубокого обучения является Keras, разработанный Франсуа Шоле с использованием quick experimentation в качестве USP. В нем более 350 тыс. пользователей и более 700 разработчиков с открытым исходным кодом, что делает его одним из самых быстрорастущих пакетов фреймворков.

Keras был написан на Python, а его библиотека нейронных сетей поддерживает сверточные и рекуррентные сети, способные работать на Theano или TensorFlow. Учитывая, что интерфейс TensorFlow немного сложен, особенно для новых пользователей, Keras был разработан с более простым интерфейсом для быстрого прототипирования путем создания активных нейронных сетей, работающих с TensorFlow.

Фреймворк глубокого обучения Keras поддерживает высокоуровневый API нейронных сетей и используется в различных стартапах, компаниях и исследовательских лабораториях, включая Netflix, Microsoft Research, Cern, NASA и др. Он прост в использовании и отличается минималистичным подходом. Его основные области применения включают генерацию текста, обобщение, классификацию, распознавание речи, пометки и перевод.

Особенности фреймворка глубокого обучения Keras

• Это отличный вариант для новичков, которые начинают свой путь в этой области, поскольку он известен легкостью обучения и прототипированием простых концепций.
• Он легко интегрируется с рабочим процессом TensorFlow.
• Это помогает писать точный и читаемый код.
• Его легко расширять, потому что добавлять новые модули просто. Следовательно, Keras идеально подходит для продвинутых исследований.
• Он имеет согласованные и простые для понимания API.
• Это позволяет быстро экспериментировать с глубокими нейронными сетями.
• Он поддерживает несколько серверных систем глубокого обучения.
• Он предоставляет простые API и действенную и четкую обратную связь при ошибках пользователя, что делает его удобным для пользователя.
• Он предлагает модульность в виде последовательности или графика. Его полностью настраиваемые модули можно легко комбинировать с некоторыми ограничениями.

4. Deeplearning4j

Deeplearning4j (DL4J) – это распределенная библиотека глубокого обучения, используемая для создания приложений глубокого обучения на основе Java и JVM. Он поддерживает обработку данных и настройку / построение моделей. Более того, фреймворк совместим со всеми языками Java, включая Kotlin, Scala и Clojure. Более того, базовые вычисления написаны на CUDA, C и C ++.

DL4J включает высокоуровневый API для построения многослойных сетей и графиков вычислений, фреймворк автоматического дифференцирования / глубокого обучения (SameDiff), библиотеку C ++ (LibND4J), библиотеку линейной алгебры общего назначения (ND4J), комплексное выполнение Python (Python4J) и ETL для данных машинного обучения (DataVec).

Набор инструментов поддерживает различные языки JVM и аппаратное обеспечение искусственного интеллекта, такое как x86 CPU, PowerPC, графические процессоры CUDA и ARM CPU. Фреймворк использует Apache Spark и Hadoop, что ускоряет обучение модели и включает искусственный интеллект в бизнес-среду.

Особенности фреймворка глубокого обучения DL4J

• Он включает в себя многопоточные и однопоточные фреймворки глубокого обучения.
• Это фреймворк распределенных вычислений, потому что обучение с DL4J происходит в кластере.
• ND4J, библиотека численных вычислений с открытым исходным кодом, поддерживает этот популярный фреймворк глубокого обучения.
• Он может обрабатывать огромное количество данных в кратчайшие сроки.
• Он объединяет всю экосистему Java для выполнения глубокого обучения.
• Этот раздел “Моделирование и инструментарий моделирования векторного пространства” предназначен для управления большими наборами текстов и выполнения NLP.

5. MXNet

MXNet разработан специально для достижения высокой гибкости, эффективности и продуктивности. MXNet, поддерживаемый C ++, Python, Julia и R, известен многим как лучший фреймворк для глубокого обучения 2023 года. Его отличительной особенностью является функциональность распределенного обучения. Более того, его эффективность почти линейного масштабирования максимально использует аппаратное обеспечение.

MXNet позволяет пользователям программировать на различных языках программирования, таких как C ++, Scala, R, Python и других. Таким образом, можно обучать модели глубокого обучения на любом языке, на котором им удобно, не изучая новый язык программирования с нуля.

Серверная часть MXNet написана на CUDA и C ++, что делает ее способной к масштабированию и работе с различными графическими процессорами и незаменимой для компаний. Он также поддерживает сети с долговременной кратковременной памятью (LTSM) с CNN и RNN. Фреймворку MXNet доверяют благодаря нескольким функциям, включая прогнозирование, визуализацию, NLP, распознавание речи и т.д.

Особенности фреймворка глубокого обучения MXNet

• Это масштабируемый, бережливый и гибкий фреймворк, поддерживающий самые современные модели DL, такие как сети долговременной кратковременной памяти (LSTM) и сверточные нейронные сети (CNN).
• Он предлагает гибридное программирование, которое сочетает в себе символьное и императивное программирование.
• Поддерживает развертывание на различных языках программирования, таких как Julia, Java, Perl, R, Clojure и др.
• Он портативен и может легко масштабироваться на несколько графических процессоров и компьютеров.
• Предлагает распределенное обучение.

6. Caffe

Caffe, или Сверточная архитектура для быстрого встраивания функций, была разработана Янцином Цзя из BAIR или Berklee Artificial Intelligence Research. Этот фреймворк глубокого обучения поддерживается C ++, C, Python, командной строкой и MATLAB. Его исключительная скорость и применимость при моделировании сверточных нейронных сетей (CNN) увеличивают его популярность.

Caffe может обрабатывать более шести миллионов изображений ежедневно с помощью одного графического процессора Nvidia K40. Это означает 1 мс / изображение для вывода и 4 мс / изображение для обучения. Его последние версии еще быстрее.

Одним из основных преимуществ использования библиотеки C ++ Caffe является доступ к репозиторию Deep net Caffe Model Zoo, который содержит предварительно обученные сети и может быть использован немедленно. Хотите ли вы решать проблемы с обработкой изображений или моделировать CNN, это ваша доступная библиотека.

Особенности фреймворка Caffe Deep Learning Framework

• Это популярный фреймворк, используемый в прототипах стартапов, исследовательских проектах и крупномасштабных промышленных приложениях в области речи, зрения и мультимедиа.
• Его легко настроить и обучать.
• Библиотека C ++ имеет интерфейс Python.
• Поддерживает библиотеки вычислительных ядер для ускорения на базе CPU и GPU, такие как cuDNN, NVIDIA и IntelMLK.

7. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit, или CNTK, – это еще один фреймворк, который строит нейронную сеть в виде последовательности шагов вычисления с помощью прямого графика. Два фактора популярности этого фреймворка глубокого обучения – простота обучения и сочетание типов моделей на разных серверах.

Это фреймворк с открытым исходным кодом, который поддерживает интерфейсы, такие как C ++ и Python, и выполняет эффективную свертку нейронных сетей. Он также обеспечивает обучение работе с речью, изображениями и текстовыми данными и используется для распознавания речи, рукописного ввода и лиц.

Использование инструментария CNTK и согласованного использования ресурсов позволяет быстро внедрять модели порождающих состязательных сетей (GAN) или обучения с подкреплением. Фреймворк также известен своей превосходной производительностью и масштабируемостью.

Если пользователи хотят изобрести новые сложные типы уровней, им не нужно реализовывать их на низкоуровневом языке из-за тонкой детализации строительных блоков. Он поддерживает нейронные модели RNN и CNN, но из-за отсутствия поддержки архитектуры ARM его совместимость с мобильными устройствами ограничена.

Особенности фреймворка глубокого обучения CNTK

• Он разработан для обеспечения эффективности и скорости и хорошо масштабируется в производстве с помощью графических процессоров.
• Подходит для использования в случаях распознавания речи и рукописного ввода.
• Он поддерживает CNN и RNN.
• Он высокоэффективен и масштабируем для нескольких машин.
• Поддерживается такими интерфейсами, как командная строка, C ++ и Python.

8. Цепочка

Chainer также является лучшим фреймворком глубокого обучения, написанным на Python и построенным поверх библиотек CuPy и NumPy. Это первый в истории фреймворк, реализующий подход “определение по запуску”, а не более популярный подход “определение и запуск”.

Последний сначала определяет и исправляет сеть, а затем пользователь постоянно загружает в нее небольшие пакеты обучающих данных. Однако при подходе “определение по запуску” сначала вы определяете фиксированные связи между математическими операциями в сети, а затем запускаете фактические обучающие вычисления. Chainer хранит историю вычислений в сети вместо фактической логики программирования.

вслед за этим другие фреймворки, такие как TensorFlow и PyTorch, также начали внедрять подход “определение по запуску”. Он также поддерживает вычисления Nvidia CUDA, которые предлагают различные преимущества по сравнению с традиционными вычислениями общего назначения на графических процессорах с использованием графических API.

Особенности фреймворка глубокого обучения Chainer

• Он предоставляет несколько сетевых архитектур, таких как convents, сети прямой связи, рекурсивные сети и рекуррентные сети.
• Он включает в себя четыре библиотеки расширений, а именно ChainerMN, ChainerRL, ChainerCV и ChainerUI. ChainerMN позволяет использовать Chainer на нескольких графических процессорах и обеспечивает сверхбыструю производительность по сравнению с другими фреймворками глубокого обучения, такими как MXNet и CNTK.
• Он очень гибкий и интуитивно понятный. Подход “определение по запуску” позволяет использовать собственные конструкции языка программирования, такие как операторы if и циклы for, для определения потоков управления.
• Для использования графических процессоров требуется всего несколько строк кода.
• Он обеспечивает простоту отладки. Вы можете приостановить учебные вычисления, используя встроенный отладчик языка, и оценить данные, передаваемые по сетевому коду.

Использование фреймворка глубокого обучения

Фреймворки глубокого обучения используются в различных областях, предлагая широкий спектр применений, которые произвели революцию в нашем подходе к сложным проблемам и задачам в области искусственного интеллекта.

• Быстрое прототипирование моделей:

Фреймворки глубокого обучения предоставляют множество готовых функций, уровней и алгоритмов оптимизации, что упрощает и ускоряет для разработчиков создание прототипов и эксперименты с различными архитектурами нейронных сетей.

• Автоматизация сложных вычислений:

Они автоматически решают сложные и требующие больших вычислительных затрат задачи, такие как градиентный спуск и обратное распространение, которые необходимы для обучения нейронных сетей.

• Анализ изображений и видео:

Фреймворки широко используются в компьютерном зрении для таких задач, как распознавание изображений, обнаружение объектов и сегментация изображений. Они имеют решающее значение в различных приложениях – от медицинской визуализации до самоуправляемых автомобилей.

• Обработка естественного языка (NLP):

Фреймворки глубокого обучения используются в НЛП для таких задач, как перевод с языка, анализ настроений и разработка чат-ботов. Это имеет огромное применение в обслуживании клиентов, создании контента и понимании человеческих языков.

• Распознавание и генерация речи:

Фреймворки глубокого обучения используются при разработке систем, которые могут распознавать речь и преобразовывать ее в текст (например, виртуальные помощники) или генерировать из текста человекоподобную речь.

• Прогнозная аналитика:

Фреймворк глубокого обучения может анализировать большие объемы данных для прогнозирования будущих тенденций, что жизненно важно в таких областях, как финансы (для прогнозирования запасов), розничная торговля (для анализа поведения потребителей) и здравоохранение (для прогнозирования вспышек заболеваний).

• Разработка игр и моделирование:

Используется для создания более реалистичных игровых сред и персонажей, управляемых искусственным интеллектом, а также в симуляциях для обучения моделей искусственного интеллекта в контролируемой среде.

• Открытие лекарств и геномика:

В биоинформатике эти фреймворки помогают понимать генетические данные и открывать новые лекарства, предсказывая поведение молекул и биологические взаимодействия.

• Обнаружение аномалий:

Они помогают выявлять необычные закономерности или аномалии в данных, что имеет решающее значение для выявления мошенничества в финансовой сфере, обнаружения сбоев в производственных процессах и обеспечения безопасности.

• Системы рекомендаций:

Фреймворки глубокого обучения позволяют разрабатывать сложные системы рекомендаций, которые персонализируют контент и предложения продуктов для пользователей на таких платформах, как сайты электронной коммерции и потоковые сервисы.

• Автономные транспортные средства:

Они играют центральную роль в разработке систем автономного вождения, обрабатывая данные с различных датчиков для принятия навигационных решений в режиме реального времени.

Как выбрать лучший фреймворк глубокого обучения?

При выборе фреймворка глубокого обучения следует учитывать несколько критериев, чтобы гарантировать соответствие выбранного фреймворка потребностям проекта, набору навыков команды и долгосрочным целям разработки.

• Простота использования и кривая обучения: Фреймворк должен быть удобным для пользователя, особенно для начинающих. Для быстрого внедрения важна плавная кривая обучения. Это включает в себя понятный синтаксис, простую обработку данных, а также простые процессы построения моделей и обучения.
• Поддержка сообщества и экосистема: Сильное сообщество и экосистема указывают на активное развитие, доступность ресурсов и поддержку. Ищите фреймворки с большой базой пользователей, активными форумами и регулярными встречами или конференциями.
• Документация и образовательные ресурсы: Решающее значение имеет исчерпывающая и понятная документация. Кроме того, доступность образовательных ресурсов, таких как учебные пособия, курсы и примеры, может облегчить обучение и устранение неполадок.
• Гибкость и расширяемость: Возможность простой настройки и расширения фреймворка важна для опытных пользователей. Это включает поддержку пользовательских слоев, функций потери данных и интеграцию с другими инструментами и библиотеками.
• Производительность и масштабируемость: Рассмотрите эффективность фреймворка с точки зрения скорости и использования ресурсов. Он должен хорошо масштабироваться от небольших наборов данных до больших, от отдельных машин до распределенных систем.
• Совместимость с оборудованием: Фреймворк глубокого обучения должен эффективно использовать доступные аппаратные ресурсы, включая поддержку графических процессоров и процессорных процессоров, для ускорения обучения и вывода выводов.
• Развертывание модели: Ищите фреймворки глубокого обучения, которые поддерживают простое развертывание модели в различных средах, включая Веб, мобильные и встраиваемые системы.
• Предварительно обученные модели и трансферное обучение: Наличие широкого спектра предварительно обученных моделей может быть огромным преимуществом, особенно для таких задач, как распознавание изображений и речи. Это облегчает трансферное обучение, когда предварительно подготовленная модель точно настраивается для конкретных задач.
• Интеграция с другим программным обеспечением и инструментами: Фреймворк глубокого обучения должен хорошо интегрироваться с другим программным обеспечением и инструментами, особенно с теми, что входят в существующий стек. Сюда входят инструменты анализа данных, библиотеки визуализации и облачные платформы.
• Поддержка исследований и разработок: Для проектов, ориентированных на исследования, фреймворк для глубокого обучения должен поддерживать экспериментальные и передовые модели. Он должен позволять быстро тестировать новые идеи и алгоритмы.
• Внедрение в отрасли: Широкое внедрение в отрасли может быть признаком надежности. Подумайте, используют ли фреймворк лидеры отрасли в соответствующих областях.
• Лицензия и стоимость: Лицензирование фреймворка (с открытым исходным кодом или проприетарного) и любые связанные с этим расходы должны соответствовать бюджету проекта и политике в области открытого исходного кода.
• Функции безопасности и конфиденциальности: Для проектов, имеющих дело с конфиденциальными данными, функции безопасности фреймворка и его подход к защите данных имеют решающее значение.
• Долгосрочная жизнеспособность: Оцените долгосрочную поддержку и перспективы развития фреймворка. Фреймворк, поддерживаемый сильной организацией или динамично развивающимся сообществом, с большей вероятностью будет устойчивым.

Перспективы и проблемы фреймворка глубокого обучения

Фреймворки глубокого обучения, хотя и являются мощными и преобразующими, имеют свой набор точек зрения и проблем, которые важно учитывать. Они варьируются от технических и практических проблем до этических и социальных последствий.

Технические и практические перспективы

• Оптимизация производительности: Одной из основных задач является оптимизация вычислительной производительности, особенно при работе с крупномасштабными данными. Фреймворки должны эффективно использовать аппаратные ресурсы, такие как графические процессоры и TPU.
• Масштабируемость: по мере роста моделей и наборов данных фреймворки должны эффективно масштабироваться. Это включает в себя эффективное управление распределенными вычислениями и параллельной обработкой.
• Гибкость против Простоты: Часто приходится выбирать между тем, чтобы фреймворк был достаточно гибким для сложных пользовательских моделей и достаточно простым для удобства использования и быстрой разработки.

• Совместимость: С распространением фреймворков способность взаимодействовать и интегрироваться с другими фреймворками и инструментами становится все более важной.
• Развертывание модели: переход от обученной модели к производственной среде может быть сложной задачей. Фреймворки различаются по поддержке развертывания на разных платформах.

Этические и социальные перспективы

• Предвзятость и справедливость: модели глубокого обучения могут увековечивать и усиливать искажения, присутствующие в данных обучения. Фреймворкам нужны инструменты и методологии для выявления и смягчения этих искажений.
• Прозрачность и объяснимость: Многие модели глубокого обучения рассматриваются как черные ящики. Растет спрос на фреймворки, включающие функции, повышающие прозрачность и объяснимость моделей.
• Проблемы конфиденциальности: Поскольку в глубоком обучении часто используются большие наборы данных, включая личную информацию, фреймворки должны учитывать проблемы конфиденциальности, потенциально включая методы сохранения конфиденциальности, такие как федеративное обучение или дифференцированная конфиденциальность.
• Воздействие на окружающую среду: Высокие вычислительные требования при обучении больших моделей оказывают значительное воздействие на окружающую среду. Фреймворки должны быть более энергоэффективными и поддерживать методы, снижающие углеродный след.

Проблемы развития и сообщества

• Поддержка и развитие сообщества: Сила и активность сообщества фреймворков жизненно важны. Это включает регулярные обновления, исправления ошибок и поддерживающее сообщество пользователей для обмена знаниями.

• Документация и учебные ресурсы: Адекватная и актуальная документация, наряду с учебными ресурсами, имеют решающее значение для доступности фреймворка как для новичков, так и для экспертов.
• Принятие в отрасли и стандарты: Степень, в которой фреймворк принимается отраслью, влияет на его развитие и стандартизацию. Популярные фреймворки часто более надежны и хорошо поддерживаются.