딥 러닝 프레임워크 분석
딥 러닝은 AI 도구 상자에서 가장 강력한 기술 중 하나로 계속 진화하고 있습니다. 오늘날에는 모델 개발을 지원하기 위한 많은 소프트웨어 패키지가 존재하며, 우리는 귀하의 요구에 가장 적합한 것을 선택하는 데 도움이 되는 주요 품질 및 차별화 요소와 함께 사용 가능한 중요한 옵션을 강조합니다.
딥 러닝 프레임워크란 무엇입니까?
딥 러닝 프레임워크는 연구원과 데이터 과학자가 딥 러닝 모델을 설계하고 훈련하는 데 사용하는 소프트웨어 패키지입니다. 이러한 프레임워크의 아이디어는 사람들이 딥 러닝, 신경망 및 기계 학습의 기반이 되는 알고리즘을 파고들지 않고도 모델을 훈련할 수 있도록 하는 것입니다.
이러한 프레임워크는 고급 프로그래밍 인터페이스를 통해 모델을 설계, 교육 및 검증하기 위한 빌딩 블록을 제공합니다. PyTorch, TensorFlow, MXNet 등과 같이 널리 사용되는 딥 러닝 프레임워크는 cuDNN 및 NCCL과 같은 GPU 가속 라이브러리를 사용하여 고성능 다중 GPU 가속 교육을 제공할 수도 있습니다.
딥 러닝 프레임워크를 사용하는 이유
- 계층, 네트워크 유형(CNN, RNN) 및 공통 모델 아키텍처를 정의하기 위해 쉽게 사용할 수 있는 라이브러리를 제공합니다.
- 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 지원할 수 있습니다. 이미지, 음성 및 자연어 처리
- Python, C, C++ 및 Scala와 같은 인기 있는 프로그래밍 언어를 통해 친숙한 인터페이스를 가지고 있습니다.
- GPU 가속 딥 러닝 교육을 위해 cuDNN, NCCl 및 cuBLAS와 같은 NVIDIA 딥 러닝 라이브러리에 의해 많은 딥 러닝 프레임워크가 가속화됩니다.
예제 프레임워크
| 뼈대 | 자질 | 차별화 요소 |
| TensorFlow |
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| 아이사라 (후계자 테아 노) |
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| CAFFE |
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| 카페2 |
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| 파이 토치 |
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| 연쇄 |
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| 아파치 MXNet |
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| Matlab |
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TensorFlow에 대한 자세한 내용
Google에서 만든 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리인 TensorFlow는 머신 러닝, 특히 심층 신경망 훈련에 널리 사용되는 도구입니다. TensorFlow의 API는 주로 Python 및 C를 지원하지만 C++, JavaScript 및 Java용 API도 있습니다. 그러나 Python API만 안정적으로 보장됩니다.
TensorFlow의 커뮤니티는 C#, Haskell, Julia, R, Ruby, Rust 및 Scala를 비롯한 여러 다른 언어에 대한 지원도 개발했습니다.
TensorFlow의 장점은 진입점이 너무 많다는 것입니다. 언어 외에도 TensorFlow와 통합되거나 TensorFlow를 기반으로 구축되는 광범위한 도구가 있습니다.
또한 TensorFlow에는 도움을 받을 수 있는 매우 큰 사용자 커뮤니티가 있으며 문서화되어 있습니다.
케라스에 대한 자세한 내용
Keras는 GPU 클러스터의 확장성과 같은 기능을 갖춘 신경망용 간단한 Python API를 제공하는 데 중점을 둔 오픈 소스 라이브러리입니다. TensorFlow 2.0을 기반으로 구축되었으며 ano에서도 실행할 수 있습니다.
Keras는 TensorFlow와 동일한 이식성을 가지고 있습니다. 즉, 브라우저는 물론 모바일 및 임베디드 장치에서도 실행할 수 있습니다. Keras는 CERN 및 NASA를 비롯한 여러 주요 조직에서 사용하고 있습니다.
PyTorch에 대한 자세한 내용
PyTorch는 Facebook의 AI Research lab(FAIR)에서 제공하는 FAANG 생태계의 또 다른 제품입니다. PyTorch는 주로 컴퓨터 비전 및 자연어 처리(NLP) 작업에 중점을 둡니다. TensorFlow와 마찬가지로 PyTorch의 기본 인터페이스 언어는 Python이지만 C++ 지원도 있습니다.
PyTorch의 커뮤니티에는 scikit-learn 호환성을 위한 Skorch, NLP를 위한 extBrewer, 대화형 AI를 위한 NeMo 도구 키트와 같이 라이브러리와 통합되는 여러 도구가 있습니다. 파이 토치 번개 이는 모델이 작동하도록 하는 데 필요한 코딩을 단순화하는 데 초점을 맞춘다는 점에서 TensorFlow 및 Keras와 아이디어가 유사합니다.
PyTorch는 NumPy 어레이와 유사하지만 CPU 또는 GPU에서 실행하도록 최적화된 텐서를 포함하는 NumPy(머신 러닝 및 데이터 과학에서 널리 사용되는 도구)의 좋은 대안이기도 합니다. PyTorch는 모바일 장치에 대한 실험적인 배포 방법을 가지고 있지만 Amazon Web Services, Google Cloud 및 Microsoft Azure를 포함한 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 실행하도록 최적화되어 있습니다.
다양한 딥 러닝 프레임워크 중에서 선택할 수 있습니다. 여기에 나열된 옵션 중 하나가 필요에 맞지 않으면 Amazon의 Gluon(MXNet 기반), DL4J 및 Sonnet을 비롯한 다른 옵션이 있습니다.
실물. 허가를 받아 다시 게시했습니다.
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출처: https://www.kdnuggets.com/2021/09/a-breakdown-deep-learning-frameworks.html
