Машинное обучение

PyTorch

• TensorFlow-dan farqli o'laroq, PyTorch bir nechta platformalarni qo'llab-quvvatlashda kamroq moslashuvchan. Unda mahalliy ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish vositalari mavjud emas, ammo tensorboardX deb nomlangan uchinchi tomon analogiga ega.
• Ammo, yana TensorFlow-dan farqli o'laroq, agar PyTorch bilan ishlashda xatolik yuz bersa, u holda bu koddagi o'ziga xos nuqson va tizim siz uchun uni qo'zg'atgan chiziqni aniq ko'rsatib beradi.
• Shuningdek, GPU-da tarmoqlarni joylashtirishda PyTorch o'zi faqat kerakli video xotirani oladi.

PyTorch

Afzalliklari:

U birlashtirilishi oson bo'lgan ko'plab modulli elementlarga ega.

O'zingizning qatlam turlarini yozish va GPUda ishlash oson.

Oldindan tayyorlangan modellarning keng tanloviga ega.

Kamchiliklari:

O'quv kodini o'zingiz yozishingiz kerak bo'ladi.

Noto'g'ri hujjatlar, har doim ham siz funktsiyalar va usullarni uchratasiz, ularning hujjatlari faqat jamoat forumlarida mavjud va empirik tarzda olinadi.

PyTorch doirasidan foydalanadigan loyihalar:

PyText - bu nutq va yozishni qayta ishlash uchun kutubxona.

vid2vid - video oqimining tafsilotlari va xususiyatlarini almashtirish uchun generativ neyron tarmoq.

pix2pix - bu maxsus eskizlarni fotosuratlarga aylantiradigan algoritm.

Keras

• Keras - bu Python-da yozilgan ochiq manbali chuqur o'rganish freymworki. U Google muhandisi Fransua Sxollet tomonidan ishlab chiqilgan va 2015 yil mart oyida taqdim etilgan.
• Ushbu freymwork neyron tarmoqlari bilan operativ ishlashga qaratilgan bo'lib, ixcham, modulli va kengaytirilishi mumkin. Kichik loyihalar uchun javob beradi, chunki unda katta hajmdagi narsa yaratish qiyin va u xuddi shu TensorFlow-ga neyron tarmoqlarning ishlashida yutqazishi aniq.
• Keras TensorFlow, CNTK va Theano-da ishlaydi va muhandislar hozirgacha ushbu turdagi eng yaxshi deb hisoblagan intuitiv API-ni taqdim etadi.