Erinevus TensorFlow ja Caffe vahel
TensorFlow on avatud lähtekoodiga pythoni sõbralik tarkvarakogu raamatukogu arvutamiseks, mis muudab masinõppe andmevoogude graafikute abil kiiremaks ja lihtsamaks. TensorFlow hõlbustab andmete hankimist, funktsioonide ennustamist, kasutaja mudeli põhjal erinevate mudelite koolitamist ja tulevaste tulemuste täpsustamist. TensorFlow on välja töötatud Google'i masinluure uurimisosakonna aju meeskonna poolt masinõppe ja süvaõppe uuringute jaoks. Caffe on sügav õppimisraamistik, mis töötab välja närvivõrgu mudeleid ja töötab välja Berkeley visiooni- ja õppekeskuse. Kohvikut arendatakse silmas pidades väljendusvõimet, kiirust ja modulaarsust. Kohvikus määratletakse mudeleid ja optimeerimisi lihtteksti skeemidena, selle asemel et kasutada teaduslikke ja rakendatud edusamme ühise koodi, võrdlusmudelite ja reprodutseeritavuse jaoks.
Mis on TensorFlow?
TensorFlow on platvormideülene, kuna saame seda kasutada nii protsessorites kui ka GPU-des, mobiilsetes ja manustatud platvormides, tensovooluseadmetes jms. ja süvaõppe (närvivõrgud) mudelid, millel on erinevad algoritmid ja mis on kättesaadavad ühise kihi kaudu. TensorFlow suudab treenida ja juhtida erinevaid sügavate närvivõrkude mudeleid, näiteks käsitsi kirjutatud numbrite äratundmine, pildituvastus, loomuliku keele töötlemine, osalised tuletusvõrranditel põhinevad mudelid, ennustamisega seotud mudelid ja korduvad närvivõrgud.
Mis on kohvik?
Caffe on välja töötatud C ++ programmeerimiskeeles koos Pythoni ja Matlabiga. Caffe arhitektuur julgustab uusi rakendusi ja uuendusi. See võimaldab nende mudelite täitmist protsessoril ja GPU-l ning saame nende vahel vahetada ühe lipu abil. Kohvikiirus muudab selle sobivaks uurimiskatseteks ja tööstuse arendamiseks, kuna see suudab ühe päeva jooksul töödelda üle 60 miljoni pildi. Caffe pakub akadeemilisi uurimisprojekte, suuremahulisi tööstusrakendusi pilditöötluse, nägemise, kõne ja multimeedia valdkonnas. Caffe abil saame treenida eri tüüpi närvivõrke.
TensorFlow ja kohviku võrdlus ühest otsast teise (infograafika)
Allpool on toodud 6 peamist erinevust TensorFlow vs Caffe vahel 
Peamised erinevused TensorFlow ja Caffe vahel
Mõlemad TensorFlow vs Caffe on turul populaarsed valikud; arutagem mõnda peamist erinevust TensorFlow vs Caffe vahel
- TensorFlow raamistik sobib paremini uuringuteks ja serveritoodeteks, kuna mõlemal on erinev sihtkasutajate komplekt, kus TensorFlow on mõeldud teadlaste ja serverite jaoks, samas kui Caffe raamistik sobib paremini servade juurutamiseks. Mõlemal TensorFlow vs Caffe raamistikul on erinev sihtgrupp. Caffe eesmärk on mobiiltelefonid ja arvutuslikud piiratud platvormid.
- Mõlemal TensorFlow vs Caffe-l on järsud õppimiskõverad algajatele, kes soovivad õppida süvaõppe ja närvivõrgu mudeleid.
- Caffe'i jõudlus on suurem kui TensorFlowil, 1, 2–5 korda Facebooki sisemise võrdlusuuringu kohta.
- TensorFlow töötab hästi piltide ja jadade suhtes ning hääletati enimkasutatava sügava õppe teegina, samas kui Caffe töötab hästi ka piltide puhul, kuid ei toimi hästi järjestuste ja korduvate närvivõrkude korral.
- TensorFlow on kergem juurutada python pip paketihalduse abil, samas kui Caffe juurutamine pole lihtne, peame koostama lähtekoodi.
- Caffe on mõeldud arendajatele, kes soovivad kogeda põhjalikku õppimist, ning pakub ressursse koolitamiseks ja õppimiseks, samas kui TensorFlow kõrgetasemeline API hoolitseb selle eest, kus arendajad ei pea muretsema.
TensorFlow ja kohvikute võrdlustabel
Allpool on 6 kõige ülemist võrdlust TensorFlow vs Caffe vahel
| TensorFlow ja kohviku võrdluse alus |
TensorFlow |
Kohvik |
| Lihtsam juurutamine | TensorFlowi on lihtne juurutada, kuna kasutajatel tuleb python pip manager kergelt installida, samas kui Caffe'is peame kompileerima kõik lähtefailid. | Caffes pole meil ühtegi sirgjoonelist meetodit. Selle kasutuselevõtuks peame kompileerima kõik lähtekoodid, mis on puuduseks. |
| Elutsüklihaldus ja API-d | TensorFlow pakub mudeli loomiseks kõrgetasemelisi API-sid, et saaksime TensorFlow API-dega hõlpsalt katsetada. Sellel on masinaõppimiseks mõeldud töökohtade jaoks sobiv liides python (mis on andmevalikute jaoks keelevalik) jaoks. | Kohvikul pole kõrgema taseme API-sid, mistõttu on raske katsetada Caffe'iga, mis on madala taseme API-dega mittestandardne konfiguratsioon. Keskmise kuni madala taseme API-de Caffe lähenemine pakub vähe kõrgetasemelist tuge ja piiratud sügavat konfigureeritavust. Kohvikute liides on rohkem C ++, mis tähendab, et kasutajad peavad käsitsi tegema rohkem toiminguid, näiteks konfiguratsioonifaili loomist jne |
| GPU-d | TensorFlow võimaldab GPU-sid kasutada tf.device () abil, kus saab teha kõiki vajalikke muudatusi ilma igasuguse dokumenteerimiseta ja API-muudatuste vajaduseta. TensorFlow võimaldab meil kasutada mudeli kahte koopiat kahel GPU-l ja ühte mudelit kahel GPU-l. | Caffe'is pole pütoonis tööriistade tugi. Seega tuleb kogu koolitus läbi viia C ++ käsuridade liidese põhjal. See toetab mitme GPU konfiguratsiooni ühte stiili, samas kui TensorFlow toetab mitut tüüpi mitme GPU konfiguratsiooni. |
| Mitme masina tugi | TensorFlow-is on tf-i määramisega tööde konfigureerimine mitme sõlmega ülesannete jaoks lihtne. Seadme töökohtade arv peab töötama. | Caffe'is peame mitme sõlme toetamiseks kasutama MPI teeki ja algselt kasutati seda massiivsete mitme sõlmega superarvutirakenduste lahkamiseks. |
| Definitsioon | Tensorflow-raamistik sobib paremini teadusuuringute ja serveritoodete jaoks, kuna mõlemal on erinev sihtkasutajate komplekt, kus TensorFlow eesmärk on uurija ja server. | Kohvikute raamistik sobib paremini tootmise servade juurutamiseks. Arvestades, et mõlemal raamistikul on erinev sihtgrupp. Caffe eesmärk on mobiiltelefonid ja arvutuslikud piiratud platvormid. |
| Tulemus, õppimiskõver | Facebooki sisemises võrdlusuuringus on tensorflow-raamistikul vähem jõudlust kui Caffe'il. Sellel on järsk õppimiskõver ja see toimib hästi piltide ja järjestuste osas. See hääletatakse koos Kerasega enimkasutatavaks sügava õppe raamatukoguks. | Caffe raamistiku jõudlus on Facebooki sisestes võrdlusuuringutes 1, 2–5 korda suurem kui TensorFlowl. Sellel on järsk õppimiskõver algajatele. See sobib hästi piltide sügavaks õppimiseks, kuid ei toimi korduvate närvivõrkude ja järjestusmudelite korral. |
Järeldus - TensorFlow vs kohvik
Lõpuks on see ülevaade kahe sügava õpperaamistiku TensorFlow vs Caffe võrdlusest. Loodan, et saate pärast selle TensorFlow vs Caffe artikli lugemist nendest raamistikest hästi aru. TensorFlow raamistik on kiiresti arenev ja hääletati enim kasutatud sügava õppe raamistikuna ning hiljuti on Google sellesse palju investeerinud. TensorFlow pakub mobiilse riistvara tuge, madala taseme API tuum annab ühe otsast lõpuni programmeerimise juhtimise ja kõrgetasemelise API, mis muudab selle kiireks ja tõhusaks, samas kui Caffe neis piirkondades TensorFlow'ga võrreldes tahapoole jääb. Nii on TensorFlowl võimalus saada domineerivaks sügava õppe raamistikus.
Soovitatavad artiklid
See on juhend TensorFlow vs Caffe peamiste erinevuste kohta. Siin käsitleme ka TensorFlow vs Caffe peamisi erinevusi infograafikaga ja võrdlustabelit. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid.
- Ubuntu vs Windows 10 - parim võrdlus
- Winforms vs WPF - kasulikud erinevused
- Eristage SOAP vs JSON